3D-печать крупных и/или сложных изделий нередко требует деления твердотельных цифровых моделей на части. Новая нейросеть под названием Bang автоматизирует процесс, разбивая модели не наобум, а на продуманные компоненты.
Вычислительная модель полагается на принцип «генеративной взрывной динамики» (Generative Exploded Dynamics), позволяющий последовательно фрагментировать твердотельные объекты с сохранением геометрической и семантической целостности. Иными словами, система имитирует человеческую логику: если нужно разобрать на части модель того же автомобиля, то это будут не просто «нарубленные» куски, а конкретные компоненты — колеса, рама, кузов и так далее.
Модель также позволяет выбирать конкретные участки для обработки, а функционал может быть расширен интеграцией с мультимодальными языковыми моделями вроде GPT-4 для более удобной и интуитивно понятной эксплуатации.
Особенно полезным такой инструмент может оказаться в сфере 3D-печати, где все чаще предпринимаются попытки генерации 3D-моделей с помощью тех же нейросетей. Проблема с такими методами обычно в том, что на выходе получаются твердотельные модели либо со слишком сложной геометрией, либо слишком крупных размеров для имеющегося оборудования. Bang может разбивать такие модели не просто на части, а на осмысленные компоненты для 3D-печати по отдельности.
Пока что проект носит исследовательский характер, но разработчики обещают опубликовать демонстрационную версию в ближайшее время. С докладом научной команды можно ознакомиться по ссылке.
