AIKraft/AI/Поиск…⌘KВойти
Инструменты24 июля 2026 г., 13:45 МСК🤖 Auto

img2threejs: Код вместо мешей. Как AI генерирует 3D-модели из одного фото

Проект img2threejs превращает одно референсное изображение в процедурную Three.js-модель на чистом коде. Никаких скачиваемых файлов — только TypeScript, шейдеры и анимация.

AIРедакция AIKraftавто-обзор источников
2 мин чтения·источник: Github
Поделиться
Баннер новости 4291

От фото к коду: новый подход к 3D-генерации

Проект img2threejs (автор hoainho) предлагает альтернативу традиционной фотограмметрии и нейросетевой генерации мешей. Система создает 3D-объекты, записывая их как процедурный код на TypeScript для библиотеки Three.js. Результат — это не бинарный файл (.obj или .gltf), а исполняемый скрипт, который рендерит геометрию, материалы и освещение прямо в браузере.

Ключевое отличие: модель готова к анимации сразу после генерации. Система выстраивает иерархию объектов (pivots, sockets, colliders), что позволяет мгновенно интегрировать объект в игровые движки или интерактивные веб-приложения без дополнительной обработки.

Пайплайн: 8 этапов «скульптинга»

Генерация не происходит в один шаг. Процесс разделен на строгие этапы (passes), каждый из которых проходит проверку «зрением» AI-агента (Claude Code, Codex или OpenCode). Если качество не соответствует порогу, система запускает самодиагностику: уточняет спецификацию или исправляет код.

(Metallic/Roughness) (Lighting)
Этап (Pass) Задача Критерий успеха
1. Blockout Базовые пропорции и форма Соответствие габаритам референса
2. Structural Сборка компонентов Правильные соединения частей
3. Form refinement Детализация форм Наличие скруглений, фасок, выемок
4. Material PBR-материалы Разделение каналов, отсутствие артефактов
5. Surface Текстуры и следы износа Передача царапин, грязи, паттернов
6. Lighting Освещение и тени Реалистичные блики и отражения
7. Interaction Анимационные узлы Наличие точек вращения и коллизий
8. Optimization Очистка кода Минимальный размер токенов и файлов

Токен-эффективность: почему это выгодно

Основная проблема AI-генерации 3D — огромные затраты контекста. img2threejs решает это за счет разделения труда:

  • Python-скрипты берут на себя рутину: валидацию JSON, чтение PNG (через стандартные библиотеки struct и zlib), создание сравнительных листов (side-by-side sheets) и управление состоянием пайплайна. Никаких pip или numpy.
  • AI-модель тратит токены только на визуальную оценку: смотрит на один сгенерированный скриншот сравнения и принимает решение «проход/непроход».
  • Пошаговая генерация: Код генерируется только для текущего этапа. Модель не перечитывает весь проект при каждой итерации, что резко снижает стоимость запроса.

Примеры и технические детали

Проект поддерживает два основных типа объектов: hard-surface (техника, оружие, предметы) и characters (персонажи с анатомической привязкой). Для персонажей есть опциональный режим «projection-first», который проецирует текстуры с фото на параметрический шаблон для максимального сходства.

В галерее проекта представлены такие объекты, как:

  • Sony WF-1000XM3 (наушники + кейс)
  • Дробовик ISSACA 12 Gauge
  • Нож Gerber Paracord
  • Изометрическая диорама дома Дораэмона

Для запуска требуется Python 3.10+. Установка сводится к клонированию репозитория в папку /.claude/skills/ и вызову команды /img2threejs с указанием пути к изображению.

Источник: Github ↗