Виконувати свою роботу швидко стає не просто перевагою, а необхідністю. Адже чим більше крутих проєктів ти зробиш – тим більше клієнтів захоче з тобою співпрацювати. Але є одне “але”: поспішний процес часто призводить до помилок, які можуть погіршити якість роботи. Саме тут на допомогу приходить штучний інтелект, який пропонує безліч інструментів для оптимізації робочого процесу!
Наш Head of 3D Department Василь Дяченко розповів, як ШІ може допомогти в 3D моделюванні та які інструменти можна використовувати.
Як використання ШІ змінює хід гри?
Автоматизація рутинних завдань
Уяви, що у тебе є інструмент, який виконує всі повторювані одноманітні завдання, на які ти витрачаєш багато часу, як-от створення базових моделей, застосування текстур, налаштування освітлення… А ти тим часом можеш зосередитися на творчості та пошуку креативних рішень для твого проєкту! Чому б не дозволити ШІ виконувати рутинні завдання, звільнивши час для чогось більшого?
Це особливо корисно, якщо ти працюєш над, скажімо, серією прототипів продукту. І замість того, щоб годинами налаштовувати текстури та освітлення, за тебе це зробить ШІ та значно прискорить роботу.
Які базові завдання може виконувати ШІ?
По-перше, він може спростити процес розробки концептів та пошук референсів. Тут можна використати добре відомий Midjourney. Або ШІ, вбудований в Adobe Photoshop. Ці інструменти допомагають значно знизити час на пошуки референсів, які краще передають бачення фінального результату.
ШІ також може стати в пригоді, коли необхідно швидко розробити базову модель, з якою надалі можна буде працювати. Такі інструменти дозволяють побачити, яким буде об’єкт у 3D, з ними можна одразу отримати базову форму та правильний силует (наприклад, у персонажів).
Для цього можна використовувати сервіси ШІ, які конвертують зображення у 3D моделі*. Наприклад, MeshyAI або Alpha3D.
*Важливо пам’ятати, що такі моделі не мають якісної топології та вимагають значного доопрацювання та оптимізації під необхідні завдання.
Коли ми оптимізували модель, її необхідно пофарбувати. Для цього теж є ШІ інструменти, які значно прискорюють роботу. Наприклад такі, як аддон для Blender “Dream Texturing”. За запитом користувача він аналізує геометрію та генерує текстуру кольору для моделі. А якщо з текстурами (згенерованими, або власноруч розробленими) виникли проблеми – виправити їх допоможуть інструменти зі ШІ в Adobe Photoshop.
Також, ШІ-інструменти допомагають і з анімуванням. Так ми можемо зробити якісний мокап з відео та інтегрувати його у 3D середовище. Для анімування можна використовувати Rokoko Vision та DeepMotion.
Розумні пропозиції, точніші результати
Штучний інтелект може не лише виконувати якесь завдання, а й підказати, як покращити твою роботу теж. Розумні підказки допоможуть покращити геометрію, естетику та забезпечити структурну цілісність. Завдяки цьому, ти можеш швидше приймати обґрунтовані рішення й упевнено створювати бездоганні моделі!
Наприклад, коли ми працюємо над ідеєю або концепцією, то можемо звернутись за допомогою до ChatGPT, який може додати нам свіжих ідей або розширити наше бачення готового результату. Також ChatGPT може допомогти з генерацією промпту для інших нейромереж, які будуть генерувати зображення.
Створення ідеального вигляду
Текстури та матеріали можуть додати магії та довершеності навіть найпростішим 3D-моделям. Але створення текстур з нуля може бути кропіткою працею та займати багато часу. ШІ може перетворити ваші важливі дані на високоякісні текстури, які нададуть глибини та реалістичності вашим моделям – без численних проб і помилок.
Це буде особливо корисно, коли ти створюєш, наприклад, серію гіперреалістичних текстур для нової лінійки продуктів. Інструменти на основі ШІ можуть швидко й точно генерувати ці текстури, які не лише додадуть витонченості вашим проєктам, а й значно заощадять час, витрачений на налаштування кожної деталі.
Тут ми можемо використовувати утиліти зі ШІ в Abode Photoshop або генератори текстур на базі ШІ, які інсталюються з аддонами для Blender, наприклад Dream Texturing.
Швидка процедурна генерація
Коли мова йде про великомасштабні середовища або складні деталі, моделювання кожного елемента вручну займає багато часу. ШІ може процедурно генерувати ці елементи на основі ваших параметрів, створюючи складні деталізовані сцени швидше, ніж можна було б зробити це зробити вручну.
Уявімо, тобі треба розробити величезне середовище у відеогрі. Замість того, щоб відмальовувати кожне дерево, скелю чи інші предмети ландшафту, штучний інтелект виконує процедурну генерацію, створюючи наповнений деталізований світ, а ти зосереджуєшся на вдосконаленні історії та ігрового процесу!
У роботі з такими завданнями важливо розуміти, скільки часу можна приділити на окреме пропрацювання кожного компоненту (окремо скелі, окремо дерева тощо). Наприклад, Unreal Engine має ШІ-інструменти, які дозволяють генерувати усе й одразу, від ландшафту та річок до дерев та доріг.
Також, за допомогою ШІ можна пропрацювати кожен компонент окремо. У Photoshop генеруються окремо карти, де будуть розміщуватись об’єкти на рівні (наприклад, карта висот для гір та перепадів землі на ігровому рівні). Потім декілька таких карт, кожна з яких відповідає певну частину генерованих ассетів, можна накласти одна на одну для отримання цікавішого результату.
Але варто пам’ятати, що одного лише гарного ландшафту замало. На кожній локації мають бути точки інтересу та головні об’єкти, на які звертає увагу гравець або глядач. Локації мало бути просто гарною, вона має бути цікавою, а це ШІ самостійно робити поки не може 😉
Тож, який висновок ми можемо зробити?
За допомогою штучного інтелекту ми можемо досягати кращих результатів швидше. Автоматизуючи рутинні завдання, ШІ дозволяє зосередитися на важливому – створенні надзвичайних 3D-моделей, які нікого не залишать байдужим 🙂
The mobile application, powered by artificial intelligence, is designed to assist users in verifying the safety of cosmetic products and even creating new ones. This project seamlessly merges programming and mathematics with chemistry, harnessing AI alongside scientific research!
With thousands of cosmetic products flooding the market, it’s easy to become overwhelmed trying to determine which best suits users needs. This challenge led a client to approach us with the idea of developing the AI-powered platform.
The primary goal of the application is to enable users to easily discover safe cosmetic products tailored to their skincare needs, taking into account individual preferences.
The core concept was to utilize AI technology to analyze scientific research, scrutinizing the composition of each cosmetic product for toxic or harmful ingredients, and creating verified safety guides accessible to users.
How It Works:
Users begin by filling out a registration questionnaire. The AI then analyzes this information to generate personalized skincare recommendations based on the criteria specified by the user.
Leveraging scientific research, the AI assesses cosmetic products for toxic or hazardous ingredients. Users receive scientifically substantiated selections of eco-friendly ingredients and products perfectly suited to their needs.
The application aids in selecting eco-friendly skincare products based on age, unique skin type, needs, and lifestyle. It also allows users to verify the safety of product formulations, while the recommendation system offers personalized skincare advice tailored to individual user criteria.
By examining formulations and selecting specific cosmetic ingredients, users can view their properties, alternatives, toxicity levels, and more. Additionally, the application facilitates comparisons between different products.
A significant challenge of this project was gathering and maintaining a vast database. To address this, we employed Machine Learning technology to classify all possible ingredients used in cosmetic products.
Typically, compiling, analyzing, and comparing such a massive amount of information could take months within legal departments. Instead, our service accomplishes this in a single day.
Advantages of the Application:
Personalization: The recommendation system tailors advice individually to each user.
Extensive Ingredient Catalog: Over 800,000 ingredients analyzed, allowing users to find those best suited to their skin.
Product Assessment: Based on processed scientific research, the application evaluates cosmetic products for safety and eco-friendliness.
A Bit of Statistics:
To date, the app has analyzed over 45,000 products.
It has examined over 200,000 formulations.
Created over 100,000 ingredient catalogs.
Analyzed data from over 21,000 scientific research sources.
This innovative application not only simplifies the process of selecting safe cosmetics but also empowers users with knowledge and choices based on scientific rigor and personalized criteria.
Grow – це внутрішня система кар’єрного зростання, яка дає змогу чітко розділити знання кожного колеги по рівнях. Тут можна ставити цілі для розвитку, фіксувати свої досягнення та подавати запит на рев’ю тоді, коли ти до цього готовий.
Ідея створення системи, яка могла б чітко розділити знання кожного колеги на рівні з можливістю зростати, з’явилася в нашого Head of Node.JS Department Валерія два роки тому. Спершу це була одна велика таблиця Exel, в якій були прописані рівні підготовки та перелік питань, відповіді на які мали знати колеги.
“Сенс був у тому, щоб показати людям що вони повинні мати певні знання на певний рівень. Дуже часто розробник може сидіти на одному проєкті багато років і не розуміти, наскільки він значущий на ринку ІТ. Тож, для того, щоб він відчував себе в потоці та чітко розумів, які знання має, була зроблена така стандартизація, – розповів Валерій.
Спершу цю систему Валерій впровадив у своєму Node.JS департаменті.
“Я виокремив питання для кожного рівня та записував їх до таблиці. Коли в когось із мого департаменту наближалася дата рев’ю, я переглядав який в нього рівень та на який він претендує зараз. Зважаючи на це, ставив питання з таблички. Це значно спрощувало процес рев’ю, оскільки я відразу бачив прогрес мого колеги. Чи “виріс” він з моменту попереднього перегляду та чи готовий до наступного рівня”.
Пізніше з’явилася необхідність це автоматизувати, а відтак і запропонувати формат іншим департаментам нашої компанії. Його ідею підтримала наша Executive Team, роботу підхопили розробники з його департаменту й почали розробляти майбутню систему “Grow”
“Головна ідея “Grow” – дати можливість кожному самостійно керувати своїм рев’ю. Подавати запит на перегляд свого рівня знань та зарплати тоді, коли ти до цього готовий, а не чекати дату, яку визначив твій керівник. Також планувалося, щоб у цій системі можна було створити свого персонажа та “прокачувати” його, як у грі. Ти здобуваєш знання, виконуєш завдання та отримуєш за це нові рівні та нагороди”.
Функціонал “Grow”
Функціонал “Grow” для керівників департаментів дозволяє самому створювати рівні, наповнювати їх, слідкувати за прогресом колег у команді та отримувати від них запити на рев’ю. Розробники ж можуть керувати своїми завданнями: задавати їм статус виконання, залишати коментарі тощо; а також керувати своїм персонажем: слідкувати за його прогресом, рівнями та навичками.
Також є календар подій, щоб завжди бути в курсі нових конференцій, MeetUp-ів та інших технічних подій; та сторінка з технічними статтями й новинами з різних технологій.
“Кожен Head of Departament може налаштувати RSS-посилання для своїх відділів. Команда може в будь-який момент почитати свіжі статті, новини й усе, що відбувається у світі, з їхньої технології”.
Зараз команда імплементує оновлену сторінку навичок, яка має на меті слідкувати не лише за загальним прогресом, а й за специфічними навичками.
“Зараз детальніше працюємо над сторінкою навичок. Адже крім базових знань є вузькоспеціалізовані, для вивчення яких треба більше часу, до прикладу, знання якоїсь payment системи. Тому ми створюємо сторінку, яка матиме вигляд бджолиних стільників з усіма специфічними навичками: загальними та конкретними. До прикладу, ти засвоїв Angular 10: на сторінці навичок ти маєш позначити знання Angular 10, як вивчене. Це підтверджує твій техлід або голова департаменту, після чого навичка тобі присвоюється й виводиться на “стільники навичок”. Так вибудовується прогрес кожного колеги. Далі усі вивчені скіли будуть підсвічуватися, для легкої навігації розробника та його техліда в майбутньому.
Оскільки вся робота відбувається у вільний від комерційних проєктів час, можна сказати, що “Grow” росте разом з нами, – сміється Валерій, – допомагають також правки від колег, котрі вже користуються ним. Звісно, всі помилки виправляються не так швидко, як того хотілося б, але все ж головну свою функцію система виконує добре – полегшує процес рев’ю та кар’єрний розвиток колег”.
Rename.kr.ua is Onix-Systems’ pet project. It started with a small team:
Bohdan Stasyuk – co-author who also prepared the information about the renaming of streets
Dmytro Durach – co-author, organizational support of the project
Maksym Sinchenko – collection of information about the streets
Serhii Kholin – management
Kostyantyn Altukhov – development
Kostyantyn Svidzinskyi – design
Open data is one of the project’s key ideas. The site engine is publicly available. Anyone can replicate it and create a similar service for their city. The site also features an API one can call to get all renamed streets’ info in a JSON file to be used in other services if needed.
How Rename.kr.ua was created
The website creation was triggered by the decommunization campaign in Ukraine. As the renaming of urban places and streets unfolded, keeping up with the changes became increasingly difficult. Map services often failed to find the necessary address or display street names correctly.
The citizens of Dnipro were the first to understand the need for an online street directory. In 2015, they initiated the creation of Rename.dp.ua after the city authorities approved renaming over 300 objects in several days.
A similar process was only beginning in Kirovohrad (the former name of Kropyvnytskyi). Bohdan Stasyuk, a local history enthusiast, and Onix’s CEO Dmytro Durach decided to create a similar service for our city.
Dmytro introduced Bohdan to Serhii Kholin, Onix’s COO, who ended up managing this project. Bohdan Stasiuk took on the content curation task. Maksym Sinchenko helped him with the most tiresome work – gathering information about persons after whom the streets were renamed. Kostyantyn Svidzinskiy took on the website design, and Kostyantyn Altukhov – the programming.
We created a repository on February 24, 2016, and began building the website. The development took one month. “The company was much smaller back then, so just a couple of desks separated the two Kostyantyns,” Serhii Kholin said.
The main requirements for the website’s design were convenient content consumption and rendering the city’s atmosphere. “The directory was basically a big list, so we needed to simplify its visual perception,” Maksym Kamenshchikov, Onix’s Art Director, explained.
The smart use of colors, fonts, and space between the elements helped achieve a lighter UI design. Improvements to the user experience (UX) included adding autocomplete search and alphabetical order. It enabled people who might not remember a street’s full name to find the desired address quickly.
Rename.kr.ua 2.0
The first decommunization campaign involving street renaming lasted a year and a half. The site was actively populated and used by the townspeople. When the renaming process slowed down, the site continued to run on its own, only requiring support occasionally.
Rename.kr.ua got a new lease on life in early 2022 when the city saw a new massive wave of street renaming.
Volodymyr Gordienko, head of the PHP department, explains: “In February 2022, Serhiy Kholin told me that the website needed our support. It was technically outdated and did not work as fast as we wanted. Administering it had also become troublesome. We decided to build a new service from scratch.”
“We chose PHP/Swoole, an excellent technology, built a new back-end, and implemented modern deployment systems. In short, this made the developers’ lives easier. Then we added an admin panel, online map, feedback system, and other features,” Volodymyr said.
Currently, Rename.kr.ua sees about a hundred users per day. Volodymyr Mikhav oversees its work, as he is in charge of the PHP department’s non-commercial projects.
