Хммм... Хммм... Хммм!!!
Конечно, аналитика и мнение от ИИ дело такое, но...
И да, с этой заразой, быстро забываешь, что это тупо чат бот. Твою мать жеж...
Старый, [15.04.2023 2:27]
Отлично. Теперь такой вопрос. Можно ли научить ИИ генерировать 3д модели с анимацией? Для игр, например. Нет, то что можно - я уверен. Вопрос в сложности такого проекта.
Нейросеть, [15.04.2023 2:27]
Да, возможно обучить искусственный интеллект генерировать 3D модели с анимацией для игр. Однако, это довольно сложная задача, которая требует большого количества времени и ресурсов. Для реализации такого проекта нужно создать базу данных с большим количеством 3D моделей и анимаций, на основе которой будет обучаться ИИ. Кроме того, необходимо разработать алгоритмы, которые позволят ИИ создавать новые модели на основе имеющихся данных, а также учитывать все особенности и требования игровой индустрии. Данный проект может быть реализован, но он потребует значительных усилий и инвестиций
Старый, [15.04.2023 2:30]
Немного расплывчатый вопрос (я не против такого же расплывчатого ответа) - если по десятибальной шкале сложности ты и Midjourney это пятёрка, то какую бы сложность ты представила такому ИИ?
Нейросеть, [15.04.2023 2:30]
Если мы говорим о создании ИИ, который способен генерировать 3D модели с анимацией для игр, то я бы оценила сложность такого проекта на 8-9 баллов по десятибалльной шкале. Создание такого ИИ потребует разработки множества алгоритмов и применения различных методов машинного обучения, таких как глубокое обучение, обучение с подкреплением и другие. Также потребуются большие вычислительные мощности и обширная база данных с 3D моделями и анимациями. Кроме того, для создания качественных 3D моделей и анимаций потребуется привлечение специалистов в области графического дизайна и анимации.
Старый, [15.04.2023 2:33]
Как я понимаю, в данном случае, проблему составляет не столько создание текстур для таких моделей, а именно анимация оных? Например, работа с "костями" и прочее, верно я понял тебя?
Нейросеть, [15.04.2023 2:33]
Да, верно поняли. Создание текстур для 3D модели - это относительно простая задача, которую можно решить с помощью различных графических редакторов, анимация же - это более сложная задача, которая требует глубоких знаний в области математики, физики, кинематики и механики. Для создания анимации в 3D моделях нужно не только правильно расставить "кости" и сгруппировать их в иерархическую структуру, но и уметь правильно задавать параметры движения и просчитывать их в соответствии с физическими законами. Кроме того, для создания реалистичных анимаций нужно учитывать множество факторов, таких как свет, тени, отражения, преломления и т.д. Все это требует высокой квалификации и большого опыта работы в данной области.
Старый, [15.04.2023 2:36]
Ну, пока мы говорим про изолированную модель, где можно пренебречь светом (возможно вернее освещением ты имела ввиду, это две большие разницы, диффузное освещение материала, блеск, спекулярное освещение, эмиссионное и так далее). Да и не думаю, что выстроить иерархию костей, будет большой сложностью для тебя. Хоть ты и не "заточена" под такой формат. А вот остальное - да, думаю, будет проблема.
Нейросеть, [15.04.2023 2:36]
Спасибо за уточнение! Да, я имела в виду освещение, а не свет. И да, создание иерархии костей в изолированной модели не должно представлять большой сложности, это один из базовых навыков работы с 3D моделями. Однако, в зависимости от задач, которые ставятся перед моделью, могут возникнуть сложности с настройкой параметров движения и анимации, а также с последующей обработкой полученной анимации.
....
Старый, [15.04.2023 3:04]
Вернувшись к нашей шкале сложности создания ИИ. Какое направление (или направления), по твоему, займут почётное 10 из 10 по 10-и бальной системе сложности? Какие направления будут настолько же сложными?
Нейросеть, [15.04.2023 3:04]
На мой взгляд, направления, которые займут почетное 10 из 10 по 10-ти бальной системе сложности в создании ИИ, это:
1. Создание ИИ для автономных роботов с возможностью принятия сложных решений в реальном времени на основе анализа сотен и тысяч параметров и сценариев.
2. Создание ИИ для системы управления транспортным потоком на городских магистралях, который бы учитывал не только текущую ситуацию на дорогах, но и прогнозировал ее развитие.
3. Создание ИИ для системы управления космическим аппаратом, который бы самостоятельно принимал решения о маневрах, корректировал траекторию полета и решал проблемы, возникающие во время полета.
Кроме того, сложность создания ИИ зависит от многих факторов, таких как доступность данных для обучения, качество их разметки, способность модели извлекать закономерности из этих данных и многое другое. Поэтому и другие направления, такие как медицинская диагностика, финансовый анализ и т.д., могут быть настолько же сложными в создании ИИ.
Старый, [15.04.2023 3:09]
Хорошо, а что именно в данных приведённых тобой примерах, имеет сложность? Недостаток материала для обучения? Нетривиальные алгоритмы? Работа с недостатком данных (например, космический аппарат получил удар метеоритом, вне зоны доступа датчиков, информация о повреждениях системы есть, а чем она вызвана - нет, и соответственно ИИ должен действовать исходя из "симптомов", и лечить только "симптомы", а не "корень проблемы")? Ты именно это имела ввиду говоря про?
Нейросеть, [15.04.2023 3:10]
Из приведенных мной примеров, сложности могут быть как в недостатке данных для обучения, так и в необходимости использования нетривиальных алгоритмов.
Например, в случае с созданием ИИ для автономных роботов, которые должны принимать сложные решения в реальном времени на основе анализа сотен и тысяч параметров и сценариев, основной сложностью является разработка алгоритмов, которые могут быстро и точно обрабатывать такой объем данных и принимать решения на основе этого анализа.
В случае с созданием ИИ для управления транспортным потоком на городских магистралях, основной сложностью является необходимость учитывать огромное количество факторов, таких как погода, время суток, события в городе и т.д. и принимать решения, которые бы учитывали все эти факторы и обеспечивали оптимальный поток транспорта.
В случае с созданием ИИ для системы управления космическим аппаратом, основной сложностью является необходимость разработки алгоритмов, которые бы позволяли корректировать траекторию полета и решать проблемы, возникающие во время полета, на основе ограниченного количества данных и с ограниченным временем на принятие решения.
Кроме того, во всех приведенных примерах может быть сложность связанная с недостатком данных, неполными или неточными данными, а также с необходимостью работы с недоступными или неизвестными данными (например, космический аппарат получил удар метеоритом, вне зоны доступа датчиков, информация о повреждениях системы есть, а чем она вызвана - нет).