Forwarded from Секреты Анимации 2.0
🐢Разбор лицевой анимации у черепахи??? А почему бы и нет:) Новое видео уже на канале! https://youtu.be/dPRsmS7OMWM
YouTube
Лицевая анимация пресмыкающихся | Фильм Лео | Секреты анимации
Телеграм канал: https://t.iss.one/AnimSecrets
Запись на курсы анимации: https://animationschool.ru/teachers/arsenii-turgulainen/
Консультации и сотрудничество: [email protected]
#анимация #урок #обучение #школа #3данимация #курсы #арсений
Запись на курсы анимации: https://animationschool.ru/teachers/arsenii-turgulainen/
Консультации и сотрудничество: [email protected]
#анимация #урок #обучение #школа #3данимация #курсы #арсений
Forwarded from Чёрный Треугольник (Черный Треугольник)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
☝🏻Исследователи MIT научили генеративный ИИ оптимизировать сгенерированные 3D-модели под реальные условия эксплуатации
Главная проблема генеративных 3D-моделей известна давно: они могут создать красивый стул по текстовому запросу, но если его напечатать на 3D-принтере, он развалится под весом человека.
Генеративный ИИ просто не понимает физику — тонкие перемычки, отсоединённые элементы, неудачные точки нагрузки делают объекты непригодными для реального использования.
☝🏻В MIT разработали PhysiOpt, систему которая встраивает физическое моделирование прямо в процесс генерации.
Пользователь вводит текстовый запрос или загружает изображение, указывает материал (пластик, дерево и т.д.), задаёт нагрузки и условия — например, что крючок должен выдерживать куртку, а чашка стоять на столе.
Примерно за 30 секунд система выдаёт готовый к печати 3D-объект.
Под капотом PhysiOpt запускает метод конечных элементов — классический инженерный инструмент для стресс-тестирования конструкций.
Система генерирует тепловую карту слабых мест модели и итеративно корректирует геометрию, сохраняя при этом общий внешний вид и замысел дизайна.🔧
☝🏻Ключевое отличие от существующих подходов — PhysiOpt оптимизирует форму напрямую в латентном пространстве генеративной модели, а не работает с отдельными вершинами меша.
Это даёт семантически осмысленные изменения: система понимает, что утолщает "ножку стула", а не просто двигает точки в пространстве.
Такой подход оказался почти в 10 раз быстрее за итерацию и при этом генерирует более реалистичные объекты.⚡️
☝🏻☝🏻Важный момент — PhysiOpt не требует дополнительного обучения. Система работает с предобученными моделями (DeepSDF, TRELLIS и другие), используя их "знание форм" как основу.
Это позволяет подключать любимый 3D-генератор и сразу получать физически жизнеспособный результат.
Код проекта открыт на GitHub под лицензией MIT, для работы нужна видеокарта NVIDIA с 16+ ГБ видеопамяти (рекомендуется 24 ГБ, например RTX 4090).
Главная проблема генеративных 3D-моделей известна давно: они могут создать красивый стул по текстовому запросу, но если его напечатать на 3D-принтере, он развалится под весом человека.
Генеративный ИИ просто не понимает физику — тонкие перемычки, отсоединённые элементы, неудачные точки нагрузки делают объекты непригодными для реального использования.
☝🏻В MIT разработали PhysiOpt, систему которая встраивает физическое моделирование прямо в процесс генерации.
Пользователь вводит текстовый запрос или загружает изображение, указывает материал (пластик, дерево и т.д.), задаёт нагрузки и условия — например, что крючок должен выдерживать куртку, а чашка стоять на столе.
Примерно за 30 секунд система выдаёт готовый к печати 3D-объект.
Под капотом PhysiOpt запускает метод конечных элементов — классический инженерный инструмент для стресс-тестирования конструкций.
Система генерирует тепловую карту слабых мест модели и итеративно корректирует геометрию, сохраняя при этом общий внешний вид и замысел дизайна.🔧
☝🏻Ключевое отличие от существующих подходов — PhysiOpt оптимизирует форму напрямую в латентном пространстве генеративной модели, а не работает с отдельными вершинами меша.
Это даёт семантически осмысленные изменения: система понимает, что утолщает "ножку стула", а не просто двигает точки в пространстве.
Такой подход оказался почти в 10 раз быстрее за итерацию и при этом генерирует более реалистичные объекты.⚡️
☝🏻☝🏻Важный момент — PhysiOpt не требует дополнительного обучения. Система работает с предобученными моделями (DeepSDF, TRELLIS и другие), используя их "знание форм" как основу.
Это позволяет подключать любимый 3D-генератор и сразу получать физически жизнеспособный результат.
Код проекта открыт на GitHub под лицензией MIT, для работы нужна видеокарта NVIDIA с 16+ ГБ видеопамяти (рекомендуется 24 ГБ, например RTX 4090).
Forwarded from Broken Rigs Society | Всё ломается в продакшене
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Пытался сделать трансформацию человека в оборотня. Мотивацией послужили ужасные и дешевые трансформации в The Quarry, где за кадр менялась мешка и скрывалась через кровавый VFX взрыв. Обратился к более удачных примерам-The Order: 1886.
Питчил эту идею для The Quarry 2, но оно не состоялось по итогу.
Взял ту же самую модель из The Quarry, прогнал через WrapX и получил одинаковую топологию с одинаковым расположением вертексов. Далее создал разные карты блендшейпов через кастомную утилиту SHAPES для Maya, достаточно удобная вещь, где можно быстро и удобно красить и разделять блендшейпы и по разному их менджерить. А так же, что не маловажно задавать разные рестпозы в разных кадрах, чтобы блендшейпы правильно активировались.
Решение пытаться усадить две мешки на один скелет неправильное и поэтому надо дальше искать способы как анимировать это дело, например усаживать на два скелета с двумя скинами.
Этот подход позволяет создавать интересные и динамичные трансформации
#BrokenRigsSociety #СкладДохлыхWIPов
Питчил эту идею для The Quarry 2, но оно не состоялось по итогу.
Взял ту же самую модель из The Quarry, прогнал через WrapX и получил одинаковую топологию с одинаковым расположением вертексов. Далее создал разные карты блендшейпов через кастомную утилиту SHAPES для Maya, достаточно удобная вещь, где можно быстро и удобно красить и разделять блендшейпы и по разному их менджерить. А так же, что не маловажно задавать разные рестпозы в разных кадрах, чтобы блендшейпы правильно активировались.
Решение пытаться усадить две мешки на один скелет неправильное и поэтому надо дальше искать способы как анимировать это дело, например усаживать на два скелета с двумя скинами.
Этот подход позволяет создавать интересные и динамичные трансформации
#BrokenRigsSociety #СкладДохлыхWIPов
🔥8👍1
Forwarded from Чёрный Треугольник (Полина)
☝🏻Xiaomi выпустила флагманскую ИИ-модель MiMo-V2-Pro
По результатам слепых бенчмарков она обогнала DeepSeek V3.2, Gemini 3 и даже Claude Sonnet 4.6. 🔥
Модель содержит более 1 триллиона параметров, но устроена хитро — при каждом запросе активируются только 42 миллиарда из них, что позволяет сохранять высокую скорость при огромной мощности.
Контекстное окно составляет 1 миллион токенов — то есть модель способна «держать в голове» колоссальные объёмы текста и кода одновременно. ⚙️
По результатам независимых тестов от Artificial Analysis — одного из ведущих мировых рейтингов нейросетей — MiMo-V2-Pro занимает 8-е место в мире и 2-е среди китайских моделей.
В тестах на реальные рабочие задачи (а не синтетические бенчмарки) модель показала лучший результат среди всех китайских нейросетей.
☝🏻По кодингу, по заявлениям Xiaomi, модель превосходит Claude Sonnet 4.6, а по общим агентным задачам приближается к уровню топовой Claude Opus 4.6. 📊
☝🏻☝🏻Ключевой фокус MiMo-V2-Pro — не чат-бот, а «мозг» для ИИ-агентов.
Модель заточена под автономное выполнение сложных рабочих процессов: проектирование систем, планирование задач, генерация и отладка кода, управление многошаговыми сценариями без участия человека.
Xiaomi уже интегрирует её с пятью крупнейшими агентными фреймворками — OpenClaw, OpenCode, KiloCode, Blackbox и Cline. 🛠
☝🏻☝🏻Вместе с MiMo-V2-Pro Xiaomi представила ещё две модели: мультимодальную MiMo-V2-Omni, способную одновременно обрабатывать текст, аудио, видео и изображения (с поддержкой непрерывного аудио до 10+ часов), и MiMo-V2-TTS для синтеза речи с контролем эмоций и поддержкой китайских диалектов. 🎙
☝🏻☝🏻☝🏻☝🏻При всём этом цены радикально ниже западных конкурентов: $1/$3 за миллион входных/выходных токенов — это примерно в 5 раз дешевле Claude Sonnet 4.6.
Разработчикам предоставляется неделя бесплатного доступа через API. 💰
Xiaomi назвала запуск «тихой засадой» и пообещала выложить открытую версию модели, когда та «будет достаточно стабильна, чтобы этого заслуживать».
Корпорация — третий по величине производитель смартфонов в мире, уже ворвавшийся в рынок электромобилей — теперь претендует и на место в элите мирового ИИ.🤖
================
👁 Если у вас плохо прогружаются файлы, всё также доступно в канале в MAX:
👁 News | 👁 Soft | 👁 Hacker
По результатам слепых бенчмарков она обогнала DeepSeek V3.2, Gemini 3 и даже Claude Sonnet 4.6. 🔥
Модель содержит более 1 триллиона параметров, но устроена хитро — при каждом запросе активируются только 42 миллиарда из них, что позволяет сохранять высокую скорость при огромной мощности.
Контекстное окно составляет 1 миллион токенов — то есть модель способна «держать в голове» колоссальные объёмы текста и кода одновременно. ⚙️
По результатам независимых тестов от Artificial Analysis — одного из ведущих мировых рейтингов нейросетей — MiMo-V2-Pro занимает 8-е место в мире и 2-е среди китайских моделей.
В тестах на реальные рабочие задачи (а не синтетические бенчмарки) модель показала лучший результат среди всех китайских нейросетей.
☝🏻По кодингу, по заявлениям Xiaomi, модель превосходит Claude Sonnet 4.6, а по общим агентным задачам приближается к уровню топовой Claude Opus 4.6. 📊
☝🏻☝🏻Ключевой фокус MiMo-V2-Pro — не чат-бот, а «мозг» для ИИ-агентов.
Модель заточена под автономное выполнение сложных рабочих процессов: проектирование систем, планирование задач, генерация и отладка кода, управление многошаговыми сценариями без участия человека.
Xiaomi уже интегрирует её с пятью крупнейшими агентными фреймворками — OpenClaw, OpenCode, KiloCode, Blackbox и Cline. 🛠
☝🏻☝🏻Вместе с MiMo-V2-Pro Xiaomi представила ещё две модели: мультимодальную MiMo-V2-Omni, способную одновременно обрабатывать текст, аудио, видео и изображения (с поддержкой непрерывного аудио до 10+ часов), и MiMo-V2-TTS для синтеза речи с контролем эмоций и поддержкой китайских диалектов. 🎙
☝🏻☝🏻☝🏻☝🏻При всём этом цены радикально ниже западных конкурентов: $1/$3 за миллион входных/выходных токенов — это примерно в 5 раз дешевле Claude Sonnet 4.6.
Разработчикам предоставляется неделя бесплатного доступа через API. 💰
Xiaomi назвала запуск «тихой засадой» и пообещала выложить открытую версию модели, когда та «будет достаточно стабильна, чтобы этого заслуживать».
Корпорация — третий по величине производитель смартфонов в мире, уже ворвавшийся в рынок электромобилей — теперь претендует и на место в элите мирового ИИ.🤖
================
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Forwarded from RENDER.RU
Маркетплейс FlippedNormals закрывается 31 марта
Маркетплейс 3D-моделей FlippedNormals закроется 31 марта 2026 года. Все товары продаются со скидкой, скачать купленное можно до 30 апреля.
https://render.ru/ru/news/post/27937
Маркетплейс 3D-моделей FlippedNormals закроется 31 марта 2026 года. Все товары продаются со скидкой, скачать купленное можно до 30 апреля.
https://render.ru/ru/news/post/27937
😱3