SD 3Dモデルジェネレーター


SD 3Dモデルジェネレーターは、シンプルなテキスト入力と完全に作成された3Dアセットの間のギャップを埋める革新的なクリエイティブツールです。従来のStable Diffusion(SD)フロントエンドとは異なり、このアプリケーションは、先進的な大規模言語モデル(LLM)の統合により、全体のワークフローを加速します:
プロンプトが自動的に最適化され、 シームレスな(テーマに適した)環境マップが生成され、オブジェクトやキャラクターの画像が生成され、高品質の3Dモデルに変換されます – すべてが直感的なインターフェース内で行われ、画像と3Dモデルを環境マップと共に表示できます。

このツールの特徴は何ですか?


機能とユーザーエクスペリエンス



技術的概要


SD 3Dモデルジェネレーターは、アイデアから完成したアセットへの道を根本的に簡素化します。LLM、Stable Diffusion、そして自動化された3Dワークフローを結びつけることで、アーティスト、デザイナー、開発者は高品質のビジュアルをより迅速、柔軟、創造的に生成、管理、再利用できます。

オートギット

オートギットは、Gitリポジトリを自動的に監視・管理し、LLMを使用してコミットメッセージやドキュメント/READMEを作成するクロスプラットフォームのElectronアプリです。

すべての機能 – 継続的な自動コミットの作成からGiteaへの完全自動プッシュおよびリポジトリ設定まで – は、開発者の日常を楽にするために設計されています: コードに集中し続ける一方で、オートギットはバックグラウンドでコミット履歴、ドキュメント、リモートリポジトリを常に最新の状態に保ちます。

人工知能に関する研究 (2016-2019)

2015年から2019年まで、ザールブリュッケンのザール美術大学での学びの中で、人工知能、バーチャルヒューマノイド、人間と機械の相互作用、そしてそれに伴う哲学的および文化的な問題に深く取り組みました。この過程で、私は理論的にも実践的にも、AI技術との関わりにおける限界や誤解について考察しました。

私の学士論文「人工知能と実際の知能の比較」(2017年、最終成績1.0)では、デジタルアバターが遺伝的アルゴリズムを用いて学習プロセスをシミュレートする方法を探求し、これを人間のパフォーマーの実際の学習や痛みの経験と比較しました。パフォーマンス「Learning」では、デジタルキャラクターの空間表現に光学的なペッパーズゴースト効果を使用しました。その結果は、技術的なシミュレーションと人間の体験との間に明確な感情的隔たりがあることを示しました。

修士論文では、このアプローチをさらに発展させ、バーチャルキャラクターの認識と演出、そしてそれらが人間とどのように相互作用するかに深く取り組みました。その中で、以下のプロジェクトが生まれました:

これらのプロジェクトは、デザインにおける透明性、ブラックボックス問題、偶然性と決定論的システム、そしてAIの倫理的および哲学的次元に関する理論的な考察に伴って進められました。フリーダー・ナケ、アンドリュー・グラスナー、リチャード・デイヴィッド・プレヒトなどの参考文献に触発され、私は人工知能、人工生命、意識に関する用語や誤解について批判的に考察しました。

私の芸術的研究から得られた中心的な知見は以下の通りです:

2015年から2019年までの私の活動は、人間性、技術、そしてそれらの複雑な関係に対する多面的で批判的かつ革新的な取り組みを示しており、これらのテーマに関する公共の議論を確かなものにし、反映させることを目指しています。

Studium zum Thema Künstliche Intelligenz

Von 2015 bis 2019 beschäftigte ich mich während meines Studiums an der Hochschule der Bildenden Künste Saar in Saarbrücken intensiv mit Künstlicher Intelligenz, virtuellen Humanoiden, Mensch-Maschine-Interaktionen sowie den daraus resultierenden philosophischen und kulturellen Fragestellungen. Dabei setzte ich mich sowohl theoretisch als auch praktisch-künstlerisch mit den Grenzen und Missverständnissen im Umgang mit KI-Technologien auseinander.

In meiner Bachelorarbeit „Vergleich zwischen künstlicher und realer Intelligenz“ (2017, Abschlussnote 1.0) erforschte ich, wie digitale Avatare mittels genetischer Algorithmen Lernprozesse simulieren und verglich diese mit den realen Lern- und Schmerz-Erfahrungen eines menschlichen Performers. Die Performance „Learning“ nutzte dafür den optischen Pepper’s-Ghost-Effekt zur räumlichen Darstellung eines digitalen Charakters. Die Ergebnisse zeigten deutlich die emotionale Kluft zwischen technischer Simulation und menschlichem Erleben auf.

In meiner Masterarbeit erweiterte ich diesen Ansatz und beschäftigte mich vertieft mit der Wahrnehmung und Inszenierung von virtuellen Charakteren sowie deren Interaktionen mit Menschen. Unter anderem entstanden folgende Projekte:

Diese Projekte wurden begleitet von theoretischen Reflexionen zu Transparenz im Design, Black Box-Problematik, zufälligen und deterministischen Systemen sowie ethischen und philosophischen Dimensionen von KI. Inspiriert von Referenzen wie Frieder Nake, Andrew Glassner und Richard David Precht, setzte ich mich kritisch mit Begriffen und Missverständnissen rund um künstliche Intelligenz, künstliches Leben und Bewusstsein auseinander.

Aus meiner künstlerischen Forschung ergaben sich folgende zentrale Erkenntnisse:

Meine Arbeit zwischen 2015 und 2019 stellt somit eine vielseitige, kritische und innovative Auseinandersetzung mit Menschlichkeit, Technologie und ihren komplexen Beziehungen dar und möchte dazu beitragen, den öffentlichen Diskurs zu diesen Themen fundiert und reflektiert zu gestalten.

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