스태빌리티 AI, 3D 제어 시스템 '아버' 공개: 공간 청사진으로 정밀 제어
스태빌리티 AI가 3D 에셋 생성을 정밀 제어하는 시스템 '아버(Arbor)'를 발표했다. 기본 모델을 재학습하지 않고도 가이드 메시를 통해 객체의 부피 범위, 비워둘 공간, 접촉면을 직접 지정할 수 있다. 600MB 용량의 가벼운 모델로 코드와 가중치가 공개되었으며, Trellis와 연동해 게임 등 실제 제작 파이프라인에 적용하기 적합하다.
Trellis 2
사진 몇 장으로 대형 3D 실내를 재구성하는 'GenRecon' 공개
소수의 RGB 사진만으로 대규모 실내 3D 공간을 재구성하는 기법 'GenRecon'이 발표됐다. 대형 장면을 겹치는 청크 단위로 나누고 Trellis.2 사전 지식을 적용해 편집 가능한 PBR 메시를 생성하며 기존 최신 기법 대비 성능을 16% 끌어올렸다. 전문 장비 없이 스마트폰 촬영만으로 공간 에셋을 만들 길이 열렸다.
SegviGen: 클릭이나 2D 가이드 이미지로 3D 모델 부품을 자동 분할
SegviGen이 TRELLIS.2 기반의 3D 부품 분할 프레임워크를 오픈소스로 공개했다. 3D 모델의 특정 부위를 클릭하거나 2D 참고 이미지를 업로드하면 정밀하게 개별 부품으로 분할해 준다. 기존 SOTA 대비 대화형 분할 성능을 40% 끌어올렸으며, 로컬 구동에는 최소 24GB VRAM을 갖춘 Nvidia GPU가 필요하다.
MS, 이미지 3D 변환 모델 '트렐리스 2' 공개…최단 3초 만에 생성
마이크로소프트 연구진이 단일 이미지에서 고품질 3D 에셋을 생성하는 40억 파라미터 오픈소스 모델 'TRELLIS.2-4B'를 공개했다. 새로운 희소 복셀 구조를 적용해 PBR 재질과 반투명 속성을 갖춘 3D 메시를 H100 기준 약 3초 만에 생성한다. 구동에는 24GB 이상의 메모리를 갖춘 엔비디아 GPU가 필요하다.