Interaktive virtuelle Welten für die Treadmill-App Octonic
Unser Kunde Octonic ist ein in den USA ansässiges Softwareentwicklungsunternehmen, das im VR-Sektor tätig ist. Das Unternehmen bietet eine innovative VR-Fitnesslösung, die darauf abzielt, die Wahrnehmung und Einstellung zu Sport und Bewegung zu verändern, indem körperliche Aktivität mit Virtual Reality kombiniert wird. Die intelligente VR-Software von Octonic besteht aus einer proprietären VR Motion Engine und einer VR Content Library mit verschiedenen Welten/Tracks. Sie ist derzeit auf Meta […] The post Interaktive virtuelle Welten für die Treadmill-App Octonic appeared first on Tsukat.at.
Unser Kunde Octonic ist ein in den USA ansässiges Softwareentwicklungsunternehmen, das im VR-Sektor tätig ist. Das Unternehmen bietet eine innovative VR-Fitnesslösung, die darauf abzielt, die Wahrnehmung und Einstellung zu Sport und Bewegung zu verändern, indem körperliche Aktivität mit Virtual Reality kombiniert wird. Die intelligente VR-Software von Octonic besteht aus einer proprietären VR Motion Engine und einer VR Content Library mit verschiedenen Welten/Tracks. Sie ist derzeit auf Meta AppLab und SideQuest verfügbar. Anstatt auf die Wand des Fitnessstudios zu blicken, können Nutzerinnen ein Headset mit der Software an ein Laufband anschließen und durch eine Schlucht joggen, unbewohnte Planeten erkunden oder in einer futuristischen Arena antreten. Mit Octonic VR verwandeln Nutzerinnen ihr gewöhnliches Fitnesstraining in ein spannendes VR-Fitnessabenteuer. Das Unternehmen suchte nach neuen Wegen, seine virtuellen Welten auszubauen, und wandte sich daher an tsukat. Diese Fallstudie zeigt die strategischen Entscheidungen und geschäftlichen Erkenntnisse auf, die hinter der Entwicklung fortschrittlicher virtueller Karten stehen, um das Trainingserlebnis innerhalb einer Laufband-VR-Anwendung zu verbessern. Herausforderungen Erstellung neuer virtueller Karten: Der Kunde benötigte neue virtuelle Karten für seine bestehende VR-Anwendung, um den Endnutzerinnen eine größere Vielfalt an Trainingsumgebungen zu bieten. Das tsukat-Team schlug Konzepte für neue Welten, ein mögliches Level-Design und ein zentrales Thema vor, die der Kunde begeistert annahm – damit begann unsere Zusammenarbeit. Sicherstellung der Anwendungsstabilität: Eine der wichtigsten Anforderungen des Kunden war die Gewährleistung der Performance-Stabilität der VR-Anwendung, während gleichzeitig eine unterhaltsame und detaillierte virtuelle Umgebung erhalten bleibt. Da die Interaktion zwischen Nutzerin auf dem Laufband und der virtuellen Welt in Echtzeit erfolgt, ist eine stabile Anwendungsleistung unerlässlich, um Motion Sickness zu vermeiden und ein nahtloses Erlebnis zu gewährleisten. Gestaltung eines sicheren VR-Lauferlebnisses: Eine weitere zentrale Herausforderung bestand darin, ein reibungsloses Erlebnis für Nutzerinnen zu schaffen, die mit einem Headset laufen – insbesondere bei Kurven. Nutzerinnen neigen natürlicherweise dazu, sich zu drehen, wenn sie einen Kurvenpunkt sehen. Auf einem geraden Laufband ist das jedoch unmöglich und birgt Verletzungsrisiken. Daher musste das tsukat-Team eine Lösung für dieses Problem entwickeln. Der Kunde hat uns sein Projekt anvertraut – unter mehreren AR/VR-Unternehmen –, angezogen von unserem unvergleichlichen technischen Know-how und unserer umfassenden praktischen Erfahrung. Laden Sie die Fallstudie herunter, die die strategischen Herausforderungen der Laufband-VR-Anwendung von Octonic behandelt – und überzeugen Sie sich selbst. Laden Sie dieses Whitepaper hier. The post Interaktive virtuelle Welten für die Treadmill-App Octonic appeared first on Tsukat.at.
Der Aufstieg von KI-Assistenten: Vom Konzept zu praktischen Anwendungen
In einer Ära, in der digitale Kommunikation zum Grundpfeiler moderner Geschäfts- und persönlicher Interaktionen geworden ist, haben sich künstliche Intelligenz (KI)-Assistenten als mächtiges Werkzeug etabliert, das unsere Interaktion mit Technologie neu definiert. Von regelbasierten Chatbots bis hin zu Large Language Models (LLMs) mit Transformer-Architektur haben diese virtuellen Assistenten eine neue Ära des Mensch-Computer-Austauschs eingeleitet. Sie bieten Unternehmen und Einzelpersonen einzigartige Möglichkeiten, […] The post Der Aufstieg von KI-Assistenten: Vom Konzept zu praktischen Anwendungen appeared first on Tsukat.at.
In einer Ära, in der digitale Kommunikation zum Grundpfeiler moderner Geschäfts- und persönlicher Interaktionen geworden ist, haben sich künstliche Intelligenz (KI)-Assistenten als mächtiges Werkzeug etabliert, das unsere Interaktion mit Technologie neu definiert. Von regelbasierten Chatbots bis hin zu Large Language Models (LLMs) mit Transformer-Architektur haben diese virtuellen Assistenten eine neue Ära des Mensch-Computer-Austauschs eingeleitet. Sie bieten Unternehmen und Einzelpersonen einzigartige Möglichkeiten, Effizienz zu steigern, Innovation zu fördern und zahlreiche weitere Vorteile zu erschließen. Doch trotz der großen Vielfalt virtueller Assistenten, die heute in der KI-Landschaft verfügbar sind, fehlt es noch immer an Verständnis dafür, wie diese Lösungen funktionieren, sich unterscheiden, entwickeln und aktualisieren, um ihre Vielzahl an Vorteilen bereitzustellen. Bei tsukat erkennen wir die Bedeutung, an der Spitze des technologischen Fortschritts zu bleiben. Wir bieten unseren Kundinnen die fortschrittlichsten Lösungen und stellen gleichzeitig alle wesentlichen Informationen bereit, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Dieses Whitepaper hat das Ziel, eine detaillierte und präzise Darstellung von KI-Assistenten zu liefern – einschließlich der Trainingsmethodik, einer vergleichenden Analyse der dominierenden LLMs und ihres Potenzials für den geschäftlichen Einsatz. Letztlich können Unternehmen durch die Nutzung der ständig weiterentwickelten Large Language Models (LLMs) ihre Abläufe und Dienstleistungen optimieren und erhebliche Vorteile erzielen: Automatisierung, Skalierbarkeit, Anpassung, effiziente Datenanalyse und vieles mehr. Der Bereich der Large Language Models (LLMs) verbessert sich kontinuierlich, da regelmäßig neue, erweiterte Modellversionen angekündigt werden. Diese ständige Weiterentwicklung bedeutet, dass Sprachmodelle zunehmend in der Lage sind, komplexe Aufgaben zu bewältigen und sowohl für kundenorientierte als auch für interne Prozesse skalierbare und effiziente Lösungen zu bieten. Anpassung ist ein zentrales Merkmal von LLMs: Sie ermöglichen es, die Modelle eng an die Markenidentität anzupassen und spezifische Kundenbedürfnisse präzise zu erfüllen. Darüber hinaus können sie so konfiguriert werden, dass sie branchenspezifische Anfragen beantworten, individuelle Produktempfehlungen geben oder einzigartige Kundendienstszenarien abwickeln – wodurch jede Interaktion hochrelevant und exakt auf die Angebote Ihres Unternehmens zugeschnitten wird. Mit Blick in die Zukunft verspricht die Entwicklung der LLM-Technologie noch ausgereiftere und vielseitigere Anwendungen. Während sich diese Modelle weiterentwickeln, eröffnen sie Unternehmen beispiellose Möglichkeiten, Innovationen voranzutreiben, Kundenerlebnisse zu verbessern und wettbewerbsfähig zu bleiben. Dieses Whitepaper deckt alle Aspekte virtueller Assistenten ab – von ihrer Geschichte über ihren Arbeitsprozess und ihr Training bis hin zu einem detaillierten Vergleich zweier führender Large Language Models (LLMs). Unsere Ingenieur*innen liefern eine vollständige und umfassende Analyse und zeigen das volle Potenzial der KI für persönliche oder geschäftliche Zwecke auf. Inhaltsverzeichnis Ein Blick in die Vergangenheit Wie funktionieren Large Language Models? Wie werden Large Language Models trainiert? Assistenten mit eigenen Daten Vergleich von GPT und LLaMa LLMs in der Praxis Vorteile für Unternehmen: Warum LLMs wählen? Seit über zehn Jahren arbeiten die Tech Leads von tsukat mit modernsten KI-Technologien und gewährleisten hochwertige sowie effiziente Produkte für verschiedene Branchen – von Gesundheitswesen und Fertigung bis hin zu Einzelhandel und Automobilindustrie. Darüber hinaus haben unsere Expertinnen in enger Zusammenarbeit mit der F&E-Abteilung eine maßgeschneiderte KI-Lösung entwickelt – ein iOS-Framework, das Menschen ausschließlich mit Mobiltelefonen neue Möglichkeiten des 3D-Scannens eröffnet. Wenn Sie mehr über die KI-gestützten Lösungen von tsukat erfahren möchten, finden Sie diese auf unserer Service-Seite für Artificial Intelligence und Machine Learning. Laden Sie dieses Whitepaper herunter, um: die technischen Aspekte von Large Language Models (LLMs) zu erkunden, einschließlich ihrer Architektur und Mechanismen Einblicke in die Erstellung und Integration maßgeschneiderter Datenassistenten zu gewinnen einen technischen Vergleich zwischen verschiedenen LLMs – ChatGPT und LLaMA – zu erhalten ein besseres Verständnis dafür zu entwickeln, wie KI-gestützte virtuelle Assistenten Ihre Services unterstützen können Laden Sie dieses Whitepaper hier. The post Der Aufstieg von KI-Assistenten: Vom Konzept zu praktischen Anwendungen appeared first on Tsukat.at.
Extended Reality (XR) verwischt mit Hilfe realistischer Grafiken zunehmend die Grenzen zwischen Realität und Virtualität. Die Erstellung lebensechter Visuals ist jedoch ein komplexer Prozess, der geeignete Hardware, Kenntnisse von Rendering-Techniken sowie sorgfältige Aufmerksamkeit für Design- und Materialdetails erfordert. Dieser Artikel untersucht die Elemente, die zur Erstellung realistischer XR-Visuals beitragen – darunter Auflösung, Maßstab, Materialien, Beleuchtung […] The post Realistische Visuals für XR gestalten appeared first on Tsukat.at.
Extended Reality (XR) verwischt mit Hilfe realistischer Grafiken zunehmend die Grenzen zwischen Realität und Virtualität. Die Erstellung lebensechter Visuals ist jedoch ein komplexer Prozess, der geeignete Hardware, Kenntnisse von Rendering-Techniken sowie sorgfältige Aufmerksamkeit für Design- und Materialdetails erfordert. Dieser Artikel untersucht die Elemente, die zur Erstellung realistischer XR-Visuals beitragen – darunter Auflösung, Maßstab, Materialien, Beleuchtung und Optimierungstechniken. Durch die Anwendung dieser Erkenntnisse, praxisnaher Tipps und realer Beispiele können 3D-Enthusiast*innen das Nutzererlebnis ihrer XR-Anwendungen auf ein neues Niveau heben. Gerätespezifikationen Im Bereich Virtual Reality (VR) und Mixed Reality (MR) spielen Auflösung und Display-Technologie eine entscheidende Rolle für realistische Visuals. Die Qualität des visuellen Nutzererlebnisses hängt stark von der Pixeldichte des Displays ab. Höhere Auflösungen helfen, den unerwünschten “Screen-Door-Effekt” zu reduzieren – ein häufiges Problem, bei dem Nutzerinnen ein netzartiges Muster über dem Bild wahrnehmen, das die Immersion stört. llustration des „Screen-Door-Effekts“ in VR: Vergleich von Visuals mit niedriger Auflösung (mit Effekt) und hoher Auflösung (ohne Effekt) Um die visuelle Wiedergabetreue weiter zu verfeinern, integrieren modernste Geräte ausgeklügelte Rendering-Techniken. Eine solche Innovation ist das foveated rendering. Diese Technologie passt den Rendering-Fokus intelligent an, indem sie hochauflösende Grafiken dort konzentriert, wo der Blick der Nutzer*innen gerichtet ist. Auf diese Weise werden Leistung optimiert und gleichzeitig eine makellose visuelle Qualität beibehalten. An die individuellen Vorlieben angepasst, können Nutzer*innen aus einer Vielzahl von Geräten wählen, die jeweils mit hochwertigen Bildschirmen und leistungsstarker Hardware ausgestattet sind. Diese Vielfalt ermöglicht es ihnen, die Option auszuwählen, die am besten zu ihren spezifischen Anforderungen passt, und so ihr Virtual-Reality-Erlebnis zu verbessern. Im Bereich der Mixed Reality (MR) spielen Kameras eine zentrale Rolle. Optische und Infrarotkameras erfassen die reale Welt und ermöglichen es den Geräten, digitale Inhalte nahtlos in die Umgebung der Nutzer*innen zu integrieren. Mit der Weiterentwicklung der Kameratechnologie werden MR-Erlebnisse eine verbesserte Tiefenwahrnehmung, Objekterkennung und ein besseres Umgebungsverständnis bieten. Folglich wird ein solch immersives Erlebnis noch realistischer. Der Maßstab virtueller Welten Ein oft übersehener Aspekt bei der Erstellung realistischer Visuals ist der Maßstab von 3D-Modellen. Ein korrekter Maßstab ist entscheidend, um ein authentisches Erlebnis zu gewährleisten. In virtuellen Umgebungen interagieren Nutzer*innen mit Objekten und Räumen, die den realen Proportionen entsprechen müssen. Eine falsche Einschätzung des Maßstabs von 3D-Modellen kann zu Desorientierung führen und die Illusion der Immersion zerstören. Um dies zu vermeiden, müssen Entwicklerinnen und Designerinnen die Größe virtueller Objekte und Umgebungen sorgfältig kalibrieren, sodass sie der menschlichen Wahrnehmung und dem Kamerawinkel des Geräts entsprechen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Nutzer*innen eine echte Präsenz innerhalb der virtuellen Räume empfinden. Bei Virtual-Reality-(VR)-Anwendungen ist es besonders wichtig, die Komposition sorgfältig zu berücksichtigen, da sich die Nutzerinnen frei innerhalb der virtuellen Räume bewegen können. Das Ziel der Künstlerinnen ist es, ein kohärentes und angenehmes Erlebnis zu schaffen, indem sie das richtige Gleichgewicht zwischen kleinen, mittleren und großen Formen herstellen und visuelle Überfrachtung vermeiden. Materialien und Details Materialien sind entscheidend für die Belebung von Extended-Reality-(XR)-Umgebungen, da hochwertige Texturen das Werkzeugset der Künstlerinnen darstellen, um realistische Visuals zu erzeugen. Damit virtuelle Objekte nahtlos in XR-Landschaften integriert werden können, müssen Gestalterinnen auf Oberflächendetails wie Farbverteilung, Reflexionen und Normal Maps achten. Darüber hinaus tragen prozedurale Generierungstechniken erheblich zur Tiefe und Vielfalt von XR-Umgebungen bei, indem sie die Erstellung komplexer und abwechslungsreicher virtueller Welten ermöglichen. Bei der Entwicklung von Augmented-Reality-(AR)-Anwendungen ist es entscheidend, sich auf die Texturen zu konzentrieren, die in glTF – für Android-AR – und USDZ – für iOS-AR – Formate eingebunden werden können. Das USDZ-Format erfordert zusätzlichen Aufwand, um Outputs zu „baken“ und die Anzahl der Texturen zu minimieren. Das glTF-Format hingegen liefert beeindruckende Ergebnisse bei der Verwendung von Material Nodes, wie in den untenstehenden Abbildungen gezeigt. Es ist wichtig zu beachten, dass glTF-Dateien im Allgemeinen eine kleinere Dateigröße haben als USDZ-Dateien. Bei der Arbeit an 3D-Modelling-Aufgaben kann es erforderlich sein, die topologische Komplexität bestimmter Meshes zu erhöhen. Dies ist notwendig, um das gewünschte Maß an Oberflächendetails zu erreichen. Eine effektive Methode hierfür besteht darin, Bevels bei 90-Grad-Winkeln einzubauen und Weighted Normals zu verwenden. Diese Technik behebt Aliasing-Probleme, die entstehen können, wenn sich Pixel bei bestimmten Betrachtungswinkeln stufenweise bewegen. Der Einsatz von Bevels hilft, unregelmäßige Kanten zu beseitigen und Reflexionen zu verbessern, während Weighted Normals eine präzise Ausrichtung mit Normal Maps sicherstellen und damit die visuelle Wiedergabetreue der 3D-Modelle insgesamt erhöhen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Normal Maps, die häufig in traditionellen 2D-Screen-Anwendungen genutzt werden, um Oberflächendetails und Tiefe hinzuzufügen, in Virtual-Reality-(VR)-Umgebungen nicht dasselbe Erlebnis bieten. In VR ist die Wahrnehmung von Tiefe und Details aufgrund der immersiven Natur des Erlebnisses anders. Daher ist es bei der Planung und Gestaltung von VR-Inhalten entscheidend, die meisten großen und mittleren Details direkt in das Mesh zu übertragen. Beleuchtung In Extended Reality (XR) erfordert die Erstellung realistischer Visuals den effektiven Einsatz von Beleuchtung, wobei Schatten eine der Säulen des Realismus darstellen. Leider bringt dieses Vorhaben aufgrund der begrenzten Leistungsfähigkeit von Geräten Performance-Herausforderungen mit sich und erfordert eine stärkere Bildschirmerweiterung. Als praktische Lösung, um sowohl Realismus als auch Performance zu berücksichtigen, ist es notwendig, eine vorläufige Berechnung der Beleuchtung vorzunehmen. Eine der Techniken ist das Light Baking innerhalb der Game Engine. Dabei handelt es sich um ein Verfahren, bei dem Beleuchtungsberechnungen vorab berechnet und in speziellen Texturen gespeichert werden. Auf diese Weise wird die Rechenlast zur Laufzeit reduziert. Dieser Ansatz ist besonders nützlich in VR- und AR-Anwendungen, bei denen Echtzeit-Rendering entscheidend ist. Durch Light Baking können Entwickler*innen visuell hochwertige Erlebnisse mit Global Illumination bereitstellen, die sowohl flüssig als auch reaktionsschnell sind – und damit die visuelle Wiedergabetreue mit den betrieblichen Einschränkungen der XR-Technologien in Einklang bringen. Eine weitere Methode, Beleuchtung in 3D-Anwendungen zu integrieren, besteht darin, sie direkt auf Base-Color-Maps einzubrennen. Dies kann zu einer höherwertigen Beleuchtung führen, die in verschiedenen virtuellen Umgebungen genutzt werden kann. Hauptsächlich findet diese Technik in AR- oder Web-Anwendungen Verwendung. Allerdings kann sie beträchtliche Ressourcen erfordern, vor allem aufgrund der Notwendigkeit zahlreicher großer Texturen. Bei der Entwicklung von Virtual-Reality-(VR)-Anwendungen wird empfohlen, den Lightmap-Baking-Prozess innerhalb der Game Engine zu verwenden. Sollte jedoch der Anwendungsfall vorsehen, dass wir mit der Umgebung interagieren und die Bewegungen anderer Personen sehen, ist es besser, Light Probes einzusetzen. Der Grund dafür ist, dass Lightmaps statische Texturen erzeugen, die darstellen, wie Licht unter bestimmten Bedingungen mit Oberflächen interagiert. Obwohl Lightmaps eine Beleuchtung von höherer Qualität liefern, verändern sie sich während des Erlebnisses nicht und interagieren nicht mit beweglichen Objekten in der Szene. Light Probes hingegen ermöglichen es den Nutzer*innen, zu beobachten, wie sich die Farbe von Objekten verändert, wenn sie sich zwischen hellen und dunklen Bereichen bewegen. Außerdem erhöhen sie den Realismus der Szene, indem sie darstellen, wie die Oberfläche beweglicher Objekte mit der direkten Lichtfarbe interagiert. Illustration von gebackenen Lichtern (Lightmaps) und Light Probes Optimierungstechniken Ähnlich wie beim Light Baking sind auch andere Optimierungstechniken entscheidend für die Erstellung realistischer Visuals und eine stabile Performance. Eine davon ist das Level-of-Detail-(LOD)-System, das den Detailgrad von 3D-Modellen dynamisch an die Nähe der Nutzerinnen anpasst und so die Ressourcennutzung optimiert. LOD ist besonders vorteilhaft in großen virtuellen Umgebungen, in denen das Rendern von hochdetaillierten Modellen in der Ferne unnötig sein kann. Wenn sich die Nutzerinnen einem Objekt nähern, wechselt das LOD-System nahtlos zu detailreicheren Modellen und sorgt so für ein Gleichgewicht zwischen visueller Qualität und Rechenleistung. Eine weitere Technik ist das Occlusion Culling, das nur sichtbare Objekte rendert und die Rendering-Last reduziert. Diese Methode ist besonders effektiv in komplexen Szenen, in denen zahlreiche Objekte vorhanden sind, die jedoch nicht alle gleichzeitig sichtbar sind. Durch das intelligente Ausschließen verdeckter Objekte aus den Rendering-Berechnungen trägt dieser Ansatz zu einem flüssigeren und reaktionsschnelleren Erlebnis in Extended-Reality-(XR)-Anwendungen bei. Diese Optimierungstechniken tragen insgesamt zu einem nahtlosen XR-Erlebnis bei, da sie die Leistung steigern, ohne die visuelle Qualität zu beeinträchtigen. Herausforderungen und zukünftige Entwicklungen Da sich die XR-Technologie stetig weiterentwickelt, entstehen neue Wege zur Erstellung solcher Anwendungen. Unter den erwarteten zukünftigen Entwicklungen ist das Application Streaming über Cloud-Technologien. Dieser Ansatz streamt Software-Anwendungen von entfernten Servern auf Endgeräte der Nutzer*innen über das Internet und bietet dadurch bessere Grafik, flüssigere Performance und eine geringere Abhängigkeit von lokaler Rechenleistung und Speicherplatz. Darüber hinaus steht eine neue Generation von WebGPU bevor, die die nächste Generation von Webanwendungen mit fortschrittlichen Grafiklösungen ermöglicht. Mit direktem Zugriff auf die Graphics Processing Unit (GPU) erleichtert WebGPU verbesserte Rendering-Techniken wie Raytracing, was realistische Beleuchtung und Reflexionen erlaubt. Entwickler*innen können WebGPU für Anwendungen nutzen, die komplexe Simulationen, anspruchsvolle Visualisierungen oder Machine Learning erfordern. Dank dieser Fähigkeiten eignet es sich hervorragend für immersive webbasierte VR- und AR-Erlebnisse. Auch die Hardware spielt eine zentrale Rolle: Die Veröffentlichung der neuesten Versionen von Meta Quest und Vision Pro hat gezeigt, wie stark sich die Kameratechnologie weiterentwickelt hat. Diese Geräte treiben die Entwicklung von Mixed-Reality-(MR)-Anwendungen voran und ermöglichen die nahtlose Integration virtueller Objekte und Schatten in reale Umgebungen. Illustration des Virtual-Reality-Trainings für Meta Quest Ein weiterer Aspekt ist das Potenzial von MR-Technologien, virtuelles Training zu verbessern. Durch die Integration von künstlichen Intelligenz-(KI)-Netzwerken wird es möglich sein, vollwertige virtuelle Assistenten zu schaffen. Diese Assistenten können das virtuelle Training durch Funktionen wie personalisierte Anleitung, Echtzeit-Feedback und adaptive Lernerfahrungen, die auf die individuellen Bedürfnisse der Nutzer*innen zugeschnitten sind, erheblich aufwerten. So können virtuelle Assistenten beispielsweise Leistungsdaten der Nutzer*innen analysieren, Verbesserungspotenziale identifizieren und gezielte Empfehlungen oder Übungen anbieten, um Lernziele effizienter zu erreichen. Die Branche bewegt sich bereits in Richtung einer verstärkten Nutzung von KI-Technologien für virtuelle Trainingszwecke. Dadurch werden diese Umgebungen personalisierter, adaptiver und effektiver. Fazit Die Erstellung realistischer Visuals, die die physische und die virtuelle Welt nahtlos miteinander verbinden, erfordert von Künstler*innen größte Sorgfalt. Sie müssen Pixeldichte, Skalierung, Materialauswahl und Beleuchtung berücksichtigen. Mit Blick auf die Zukunft zeigt der Weg von Extended Reality (XR) klar in Richtung cloudbasiertes Application Streaming und die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in Mixed Reality (MR). Diese Innovationen versprechen, die Interaktion mit digitalen Inhalten grundlegend zu verändern und neue Methoden zur Erstellung lebensechter Visuals zu eröffnen. Bei tsukat, einem Unternehmen für XR- und KI-Entwicklung, sind hochwertige und realistische Visuals untrennbar mit unseren Lösungen verbunden. Die Expertise und das Detailbewusstsein unserer Ingenieurinnen ermöglichen es uns, greifbare Ergebnisse zu liefern – seien es branchenspezifische Trainingssimulationen, bahnbrechende F&E-Lösungen oder innovative Design-Erlebnisse. Erfahren Sie mehr über unsere Leistungen auf unserer Webseite. The post Realistische Visuals für XR gestalten appeared first on Tsukat.at.
Von CAD zu 3D: Automatisierung von Konstruktionsdateien für Maschinenbau
Wenn es um Engineering und Maschinenkonstruktion geht, hat Computer-Aided Design (CAD) die Branche erheblich verändert. Es verbessert Arbeitsabläufe und bietet praktische Vorteile, die weit über reine Effizienz hinausgehen. CAD ermöglicht es, die Montage komplexer Maschinenteile – etwa Zahnräder – zu visualisieren und die Funktionalität der Entwürfe zu überprüfen, noch bevor physische Prototypen gebaut werden. Dieses Werkzeug rationalisiert Produktionsprozesse und reduziert Fehler, […] The post Von CAD zu 3D: Automatisierung von Konstruktionsdateien für Maschinenbau appeared first on Tsukat.at.
Wenn es um Engineering und Maschinenkonstruktion geht, hat Computer-Aided Design (CAD) die Branche erheblich verändert. Es verbessert Arbeitsabläufe und bietet praktische Vorteile, die weit über reine Effizienz hinausgehen. CAD ermöglicht es, die Montage komplexer Maschinenteile – etwa Zahnräder – zu visualisieren und die Funktionalität der Entwürfe zu überprüfen, noch bevor physische Prototypen gebaut werden. Dieses Werkzeug rationalisiert Produktionsprozesse und reduziert Fehler, was letztlich die Produktivität in der Fertigung steigert. Infolgedessen hat es neue Möglichkeiten für Geschäftswachstum eröffnet, beispielsweise durch den Einsatz immersiver Technologien. Durch die Nutzung des Potenzials von 3D-Modellen, die aus CAD-Dateien generiert werden, können Unternehmen vielfältige Anwendungen erschließen – von der Präsentation komplexer Maschinen bis hin zu interaktivem Training für Mitarbeitende. Dieser Artikel befasst sich mit der Automatisierung der Umwandlung von CAD-Dateien in 3D-Modelle und hebt die bestehenden Einschränkungen hervor. Zudem stellt er die strategischen Lösungen von tsukat zur Bewältigung dieser speziellen Herausforderungen im Maschinenbau vor. Durch die Auseinandersetzung mit diesen Hürden lassen sich wertvolle Erkenntnisse gewinnen, die zu mehr Effizienz und Innovation in den Abläufen beitragen können. Herausforderungen bei der Automatisierung von CAD-Dateien für 3D-Visualisierung Die Einführung von Computer-Aided Design (CAD) hat die Industrie- und Maschinenbaubranche revolutioniert. CAD bietet zahlreiche Vorteile, darunter verbesserte Bearbeitungsmöglichkeiten, detailliertere Konstruktionen und eine bessere Zusammenarbeit. Zudem hat es zu erheblichen Zeit- und Kosteneinsparungen geführt und sich als effizientes Werkzeug für Unternehmen etabliert. Mit dem technologischen Fortschritt streben Unternehmen nach weiteren Produktivitätssteigerungen durch Automatisierung – einschließlich der automatisierten Verarbeitung von CAD-Dateien für 3D-Interaktionen. Um die Vorteile von CAD vollständig auszuschöpfen, müssen die CAD-Entwürfe zunächst in 3D-Modelle für die Visualisierung umgewandelt werden. Dabei spielt ein Prozess namens Tessellation eine entscheidende Rolle. Tessellation zerlegt die komplexen Kurven und Flächen der CAD-Daten in eine Reihe einfacherer Formen, wie Dreiecke (Polygone). Diese Transformation ermöglicht eine einfachere Darstellung und Visualisierung in 3D sowie eine effiziente Verarbeitung auf verschiedenen Geräten. Nach der Tessellation ist die Optimierung des Modells unerlässlich. Dieser Schritt umfasst Techniken wie Polygonreduktionsalgorithmen und Level-of-Detail-(LOD)-Anpassungen. Dank Tessellation und Modelloptimierung wird die Effizienz des Modells über verschiedene Plattformen und Anwendungen hinweg sichergestellt. Visualisierung der Umwandlung von CAD- in 3D-Dateien, Bildquelle Dennoch bleibt die vollständige Automatisierung in diesem Bereich eine Herausforderung Die erste Schwierigkeit ist der Kompromiss zwischen Leistung und Zugänglichkeit. Originale CAD-Dateien sind groß und erfordern leistungsstarke Geräte, um effektiv verarbeitet zu werden. Hochwertige Lösungen, die jedes Detail erfassen, erzeugen visuell beeindruckende 3D-Modelle, benötigen jedoch teure Supercomputer und spezialisierte Software, was die Zugänglichkeit und Machbarkeit einschränkt. Lösungen, die hingegen für die Echtzeit-Visualisierung auf gängigen Geräten wie Laptops und Tablets entwickelt wurden, müssen häufig Abstriche bei Details und visueller Qualität machen. Ein solcher Ausgleich kann zu weniger präzisen Darstellungen von Maschinen führen und Endnutzer möglicherweise verwirren. Eine weitere wesentliche Herausforderung ist die Notwendigkeit manueller Eingriffe. Trotz der Fortschritte in der Automatisierung ist menschliche Expertise nach wie vor entscheidend, um fundierte Entscheidungen während der Konvertierung zu treffen. So könnte eine technischer Expert*in Details für ein 3D-Modell vereinfachen, das für ein grundlegendes Training vorgesehen ist, während für komplexe Fertigungssimulationen ein wesentlich detaillierteres Modell erforderlich ist. Lösungen für effiziente 3D-Visualisierung Wie sich zeigt, ist die perfekte Automatisierung bei der Integration von Computer-Aided Design (CAD)-Dateien auf verschiedenen Geräten eine große Herausforderung. Dennoch gibt es praktische Lösungen: Modelloptimierung und Content-Streaming. Diese Ansätze schaffen ein Gleichgewicht zwischen visueller Treue, Funktionalität und Benutzerinteraktion und erhöhen die Nutzbarkeit von CAD-Dateien auf unterschiedlichen Plattformen. Die Modelloptimierung erfordert eine Kombination aus teilweiser Automatisierung und manuellen Anpassungen, wie etwa Polygonkonvertierung, Anwendung von Texturen und Shadern sowie das Einrichten der Interaktivität. Diese Methode bietet Vorteile wie Mobilität, gesteigerte Nutzerinteraktion und den Erhalt der visuellen Qualität. Nutzer*innen können das Modell manipulieren, heranzoomen und drehen, wobei sowohl die visuelle Detailtreue als auch eine effiziente Dateigröße berücksichtigt werden. Dieser Ansatz eignet sich besonders für Web- und lokale Anwendungen, bei denen ein Gleichgewicht zwischen Ästhetik und effizienter Bereitstellung entscheidend ist. Allerdings wirkt sich die Komplexität der ursprünglichen CAD-Daten stark auf den Aufwand für die Optimierung aus. Diese Abhängigkeit beruht nicht nur auf der Qualität der CAD-Daten, sondern auch auf den verwendeten Algorithmen für den Konvertierungsprozess. Es ist zu beachten, dass die Optimierung komplexer Modelle zu einem leichten Rückgang der visuellen Qualität führen kann. Bei solch komplexen Konstruktionen wird Metadaten entscheidend. Diese beinhalten alle wesentlichen Details zu einem Modell, wie Spezifikationen und Versionshistorie. Diese Informationen sind notwendig, um präzise Aktualisierungen und Änderungen vorzunehmen. Zudem ermöglichen sie die einfache Nachverfolgung von Änderungen über die Zeit und helfen, die Integrität des Modells zu bewahren – insbesondere dann, wenn mehrere Überarbeitungen im Spiel sind. Die Modelloptimierung bietet einen vielseitigen Ansatz dank ihrer Flexibilität und Kompatibilität mit leistungsstarken lokalen Systemen. Diese Eigenschaft ermöglicht die Erstellung komplexer visueller Darstellungen und Simulationen für unterschiedliche Betriebsszenarien. Die Anwendungen reichen von Web-Vorschauen für schnelle Bewertungen bis hin zu umfassenden Projektprüfungen auf PCs. Visualisierung der Interaktion von 3D-Dateielementen Content-Streaming als Alternative Eine alternative Methode ist das Content-Streaming, wie etwa die Pixel-Streaming-Technologie von Epic Games. Dabei wird eine Anwendung mitsamt ihrer Umgebung auf einer dedizierten Cloud-Workstation ausgeführt, die in der Lage ist, CAD-Dateien oder hochwertig automatisch konvertierte Modelle zu verarbeiten. Das System streamt die Ausgabe direkt auf das Endgerät der Nutzer*innen und ermöglicht dadurch mobile Zugänglichkeit, interaktive Optionen und eine hochwertige visuelle Darstellung. Diese Technik eignet sich besonders gut für mobile Geräte und VR-Devices. Die automatische Konvertierung und Aktualisierung von CAD-Dateien erfolgt auf einem Remote-Server, was eine sichere und schnelle Verarbeitung gewährleistet. Darüber hinaus bietet Content-Streaming eine höhere Skalierbarkeit. Cloud-Ressourcen stellen einen erheblichen Vorteil für kollaborative Designprojekte und Anforderungen an die Echtzeitvisualisierung dar. Solche Systeme können mehrere Nutzer*innen gleichzeitig bedienen, wodurch der Zugriff auf komplexe CAD-Modelle erleichtert wird. Allerdings gibt es auch einige Nachteile. Vor allem können die Kosten für Cloud-Computing-Ressourcen hoch sein. Zudem ist eine stabile Internetverbindung unabdingbar. Ohne sie kann es zu Verzögerungen beim Streaming kommen, was das gesamte Erlebnis beeinträchtigt. Visualisierung von 3D-Dateien in einer VR-Experience, Bildquelle Maßgeschneiderte Lösung für Optimierung und Updates Das Aktualisieren von CAD-Dateien für die 3D-Visualisierung erfordert einen robusten Prozess. Aus diesem Grund haben wir uns auf die Entwicklung eines maßgeschneiderten automatisierten Systems von tsukat konzentriert, das CAD-Elemente in 3D-Modellen aktualisiert und es Kundinnen ermöglicht, effizient jedes beliebige Teil innerhalb eines Modells zu ersetzen. Diese Fähigkeit gewährleistet sowohl die Genauigkeit des aktualisierten Modells als auch einen reibungslosen Workflow. Ein wesentlicher Vorteil besteht darin, dass die 3D-Szene dafür nicht neu aufgebaut werden muss. 1.Softwaregesteuerte Modellvorbereitung CAD-Dateien werden im NURB-Format (Non-Uniform Rational B-Spline) erstellt, das sich besonders für die Modellierung komplexer und detaillierter Krümmungen eignet. Beim Export können diese Dateien in ein Dreiecksnetz-Format umgewandelt werden, um die Kompatibilität über verschiedene Plattformen hinweg zu erleichtern. Für eine erfolgreiche Verarbeitung muss die Datei im NURB-(Solid)-Format vorliegen, die richtigen Metadaten enthalten und klaren Namenskonventionen folgen. Der nächste Schritt besteht darin, mithilfe von Software dieses neue Element in das 3D-Visualisierungsmodell einzubinden. Verarbeitungseinstellungen der Datei: Level of Detail (LOD) Anpassungen: Einer der ersten Schritte beim Ersetzen des Modells. Dabei wird festgelegt, welche Teile des Modells mit hoher Detailtreue dargestellt werden sollen. Ein höheres LOD erfasst mehr Details, erfordert aber auch mehr Rechenleistung, während ein niedrigeres LOD die Leistung schont, jedoch kleinere Komponenten weniger präzise darstellt. Sichtbarkeitseinstellungen: Das Festlegen der Sichtbarkeit ist entscheidend, um Rechenressourcen zu optimieren und kritische Aspekte zu priorisieren. Beispiel: Wenn ein Kunde eine PC-Maus in einem Modell betrachten möchte, ist es besser, die internen Komponenten der Maus auszublenden. Diese selektive Sichtbarkeit sorgt dafür, dass das Modell schlank und effizient bleibt, indem es sich auf das Außendesign konzentriert und unnötige Berechnungen vermeidet. UV-Mapping: Steigert die Realitätsnähe des Modells, indem es das 3D-Modell auf eine 2D-Fläche abwickelt und so die präzise Projektion von Texturen auf das Modell ermöglicht. 2.Versionskontrolle und automatische Updates Unsere Lösung nutzt Versionskontrolle, um den Montageprozess kontinuierlich zu überwachen und automatisch die neuesten Updates anzuwenden. Diese Funktion macht manuelle Aktualisierungsanfragen überflüssig, da Änderungen an den CAD-Spezifikationen einzelner Komponenten sofort erkannt werden. Sobald eine Änderung festgestellt wird, aktualisieren sich die entsprechenden 3D-Modelle automatisch und sind somit stets auf dem neuesten Stand. 3.Automatisierte Optimierung und intelligentes Datenmanagement Nach Abschluss der ersten Verarbeitung optimiert die Software die aktualisierte CAD-Datei automatisch anhand vordefinierter Einstellungen, die auf die Leistungsfähigkeit der jeweiligen Maschine zugeschnitten sind. Zudem führt unser System eine detaillierte Metadatenanalyse durch und extrahiert dabei wichtige Informationen wie eindeutige ID-Codes, Modellbeschreibungen und Verbindungsstellen für verschiedene Teile. Diese Daten unterstützen intelligente Suchvorgänge innerhalb unserer Datenbank und gewährleisten so ein präzises Matching sowie Updates der richtigen Modelle. 4.Modell-Update- und Integrationsprozess Am Ende des Optimierungsprozesses führt unser System eine automatisierte Update-Sequenz aus, bei der die ältere Dateiversion durch die neueste Version in der Datenbank ersetzt wird. Dieser Prozess stellt sicher, dass alle Projektinstanzen, die diese Datei verwenden, sofort aktualisiert werden. Unser System garantiert außerdem, dass die aktuellen Funktionen und Eigenschaften des Modells erhalten bleiben, während die Updates eingespielt werden. Die Aktualisierungen werden nahtlos in das neue Modell integriert und optimiert, um unvorhergesehene Änderungen im Verhalten zu vermeiden. Als Ergebnis erhält der Kunde das finale aktualisierte Modell mit allen angeforderten Verbesserungen und Optimierungen. Dieser automatisierte Workflow minimiert menschliche Fehler und beschleunigt die Produktionszyklen erheblich. Visualisierung des Endergebnisses nach der Aktualisierung der CAD-Datei Fazit Seit 2017 nutzen die erfahrenen Ingenieur*innen von tsukat verschiedene Ansätze, um CAD-Dateien für immersive 3D-Präsentationen und interaktive Lernerlebnisse zu optimieren. Wir verstehen die Herausforderungen der CAD-Automatisierung sowohl aus technischer als auch aus geschäftlicher Perspektive. Deshalb sind unsere maßgeschneiderten Lösungen darauf ausgelegt, diese spezifischen Hürden zu überwinden und die Wirksamkeit sowie den Erfolg Ihrer Projekte zu steigern. Besuchen Sie unsere Serviceseite, um mehr darüber zu erfahren, wie wir Ihr Vorhaben unterstützen können. The post Von CAD zu 3D: Automatisierung von Konstruktionsdateien für Maschinenbau appeared first on Tsukat.at.
Navigation in der 3D-Szenenrekonstruktion: NeRF und Photogrammetrie
In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der 3D-Szenenrekonstruktion ragen Neural Radiance Fields (NeRF) und die Photogrammetrie als Schlüsseltechnologien heraus. Die Photogrammetrie, deren Wurzeln bis in die Mitte des 19. Jahrhunderts zurückreichen, hat sich erheblich weiterentwickelt, wobei in den letzten Jahrzehnten zahlreiche leicht zugängliche Werkzeuge entstanden sind. Im Gegensatz dazu ist NeRF ein neuerer Ansatz, der durch die Veröffentlichung von NVIDIA […] The post Navigation in der 3D-Szenenrekonstruktion: NeRF und Photogrammetrie appeared first on Tsukat.at.
In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der 3D-Szenenrekonstruktion ragen Neural Radiance Fields (NeRF) und die Photogrammetrie als Schlüsseltechnologien heraus. Die Photogrammetrie, deren Wurzeln bis in die Mitte des 19. Jahrhunderts zurückreichen, hat sich erheblich weiterentwickelt, wobei in den letzten Jahrzehnten zahlreiche leicht zugängliche Werkzeuge entstanden sind. Im Gegensatz dazu ist NeRF ein neuerer Ansatz, der durch die Veröffentlichung von NVIDIA Instant NeRF im Jahr 2022 einer breiten Anwenderbasis zugänglich gemacht wurde und eine sofort einsetzbare Lösung bietet. Dieser Artikel hebt die wichtigsten Unterschiede und Gemeinsamkeiten bei der Datensatz-Erstellung, Bildausrichtung und Verarbeitung hervor. Außerdem werden die praktischen Anwendungen dieser Technologien in einer Produktionspipeline aufgezeigt. Im Rahmen unserer Forschung nutzen wir das Wissen aus dem Vergleich von Photogrammetrie und NeRF, um deren Stärken für die 3D-Szenenrekonstruktion bestmöglich einzusetzen. Vergleich der Einrichtungsprozesse für Photogrammetrie und NeRF Erstellung des Datensatzes Beim Erfassen der Daten folgen sowohl NeRF (Neural Radiance Fields) als auch die Photogrammetrie ähnlichen Prinzipien und stehen vor vergleichbaren Herausforderungen. Die Qualität und Schärfe der Bilder sind von höchster Bedeutung. Das bedeutet, dass die richtige Objektivwahl, die Verwendung manuellen Fokus und das Vermeiden digitaler Stabilisierung essenziell sind. Für die bestmögliche Bildqualität wird empfohlen, beim Aufnehmen von Bildern auf Fischaugenobjektive zu verzichten. Es ist bemerkenswert, dass die Schärfe der Fotos oder Videos ein entscheidenderer Faktor ist als deren Auflösung. Um Konsistenz zu gewährleisten und die Bildqualität zu verbessern, ist es ratsam, bei der Aufnahme von Fotos und Videos Gimbals einzusetzen. Und nochmals: Die Verwendung digitaler Bildstabilisierung sollte unbedingt vermieden werden, da sie das optische Zentrum und die Brennweite der Kamera verfälschen kann. Ausrichtung der Bilder Der Prozess der anfänglichen Ausrichtung der Bilder bildet die Grundlage sowohl für NeRF als auch für die Photogrammetrie, wobei Erfahrung eine entscheidende Rolle bei der erfolgreichen Durchführung dieser Phase spielt. Beim Arbeiten mit der Kamera ist es ratsam, sich zusätzliches Wissen über die Feinheiten der Bildaufnahme anzueignen – etwa die Wahl des richtigen Objektivs und der passenden Brennweite –, da dies die Erfolgsquote erheblich steigert. Ein weiterer praktischer Ratschlag: Beim Aufnehmen kleiner Objekte sollte man beim Fotografieren oder Filmen in Schleifen besser den manuellen Fokus einstellen. Dieser Ansatz liefert konsistentere Ergebnisse im Vergleich zur Verwendung des Autofokus. Verarbeitung Im Hinblick auf die 3D-Rekonstruktionsverarbeitung ist NeRF in der Regel schneller als die Photogrammetrie, wird jedoch durch VRAM-Beschränkungen (Video Random Access Memory) eingeschränkt – selbst auf modernen GPUs. Diese VRAM-Beschränkungen begrenzen den Maßstab und die Detailgenauigkeit rekonstruierbarer Modelle im Vergleich zur Photogrammetrie. Die Photogrammetrie hingegen nutzt RAM (Random Access Memory), das leichter verfügbar und kostengünstiger ist. Verbrauchergeräte unterstützen über 100 GB RAM, womit sich Tausende von Bildern verarbeiten lassen. Im Gegensatz dazu sind selbst GPUs wie RTX 3090 oder RTX 4090 auf 24 GB VRAM begrenzt, was nur für einige Hundert Bilder ausreicht. Nichtsdestotrotz überzeugt der volumetrische Ansatz von NeRF insbesondere bei der Verarbeitung dünner, komplexer Objekte sowie transparenter oder reflektierender Oberflächen – also in Bereichen, in denen die Photogrammetrie an ihre Grenzen stößt. Dies ist auf die Fähigkeit von NeRF zurückzuführen, den Dichteschwellenwert anzupassen und damit eine differenzierte Geometrieverarbeitung zu ermöglichen. Nach einer gründlichen Analyse jeder Technik haben wir deren jeweilige Stärken und Schwächen identifiziert. Auf dieser Grundlage können wir diese beiden Technologien nicht nur vergleichen, sondern ihre Vorteile nutzen und in unseren Prozess der 3D-Szenenrekonstruktion integrieren. NeRF oder Photogrammetrie – oder beides? Reifegrad und Workflow-Integration Der aktuelle Entwicklungsstand von NeRF-Tools steht im Kontrast zur ausgereiften Photogrammetrie und führt zu Integrationsherausforderungen in bestehenden Workflows. Unsere Experimente zur Szenenrekonstruktion mit beiden Technologien haben jedoch vielversprechende Ergebnisse gezeigt – insbesondere bei der Kombination von NeRF-Geometrie mit Photogrammetrie. In unserem Beispiel hatte der photogrammetrische Ansatz Schwierigkeiten, feine Strukturen darzustellen, während NeRF dies fehlerfrei meisterte. Durch die Integration des von NeRF erzeugten Modells und dessen Anpassung an die Weltposition innerhalb der photogrammetrischen Szene sowie durch die Projektion von Texturen, die nicht nur auf Vertex-Farben beschränkt sind, konnten wir das Beste aus beiden Welten erreichen. Erkenntnisse und Experimente In unseren Experimenten haben wir festgestellt, dass die Fähigkeit von NeRF, feine Strukturen zu verarbeiten, von außerordentlichem Nutzen ist. Dank dieser Eigenschaft konnten wir komplexe Objekte erfolgreich rekonstruieren und anschließend in Photogrammetrie-Software zur verbesserten Texturierung reintegrieren. Das Endergebnis war ein detailliertes und visuell präzises 3D-Modell, das das Potenzial der Kombination dieser Technologien verdeutlicht. Es gibt jedoch auch einige Herausforderungen, insbesondere die Einschränkungen von NeRF im Hinblick auf die Hardwareanforderungen sowie den noch jungen Entwicklungsstand der Tools. Die Integration von NeRF in bestehende Workflows erfordert sorgfältige Überlegungen – vor allem im Hinblick auf die VRAM-Beschränkungen, die den Maßstab und die Detailtiefe der Modelle einschränken können. Fazit Die Integration von NeRF und Photogrammetrie eröffnet neue Wege für innovative Lösungen in der 3D-Szenenrekonstruktion und deren Anwendung in verschiedenen Geschäftsbereichen. Auch wenn jede Technologie ihre Grenzen hat, zeigt die kombinierte Nutzung das Potenzial, individuelle Herausforderungen zu überwinden und detaillierte, präzise und texturierte Modelle zu erzeugen. Mit der Weiterentwicklung von NeRF und fortschrittlicherer Hardware sind die Möglichkeiten für weitere Integrationen und erweiterte Anwendungen im 3D-Modelling nahezu grenzenlos. Bei tsukat haben wir jede dieser Technologien bereits praktisch erprobt. Unsere Ingenieure entwickelten insbesondere ein maßgeschneidertes Framework zur 3D-Gesichtsrekonstruktion, das für verschiedene Branchen geeignet ist – von Einzelhandel bis Gesundheitswesen. Dank der Forschung und der gründlichen Arbeit unserer RnD-Abteilung ist diese Technologie schnell, präzise und für jede Person mit einem Mobiltelefon zugänglich. Unter den Ansätzen, die zu solchen hochwertigen Ergebnissen führten, befand sich auch die Photogrammetrie. Mehr zu dieser Arbeit finden Sie in unserem White Paper zur 3D-Gesichtsrekonstruktion. Als XR-Entwicklungsunternehmen ist es für uns entscheidend, bei innovativen Technologien wie der 3D-Szenenrekonstruktion stets an vorderster Front zu stehen. Die tiefgreifende technische Expertise unserer Ingenieure ermöglicht es uns, pragmatische Softwarelösungen zu liefern, die Entscheidungsprozesse verbessern, die Kundenbindung fördern und die gesamte Unternehmensleistung optimieren. Zusätzliche Informationen über Photogrammetrie und NeRF Was ist Photogrammetrie? Die Photogrammetrie ist eine Methode, bei der zahlreiche 2D-Fotografien von realen Objekten oder Szenen aus verschiedenen Blickwinkeln aufgenommen werden, um eine Punktwolke zu erzeugen. Durch die Überlagerung dieser Aufnahmen lässt sich eine dreidimensionale Szene oder ein Objekt zusammensetzen. Der Prozess der Umwandlung von 2D-Bildern in 3D umfasst die Identifizierung gemeinsamer Merkmale in den Bildern – beispielsweise Punkte – und die Anwendung von Triangulationstechniken, um die 3D-Position dieser Merkmale zu bestimmen. Die Photogrammetrie erweist sich als wertvolles Werkzeug für eine Vielzahl von Berufen, darunter Ingenieure, Designer und Architekten. Darüber hinaus kann auch die Museumsbranche diese Technologie nutzen, um Kulturerbestätten zu bewahren und den Zugang zu potenziellen Ausstellungen zu erweitern, indem Kurator*innen ihre Sammlungen virtuell präsentieren. Doch wie jede Technologie hat auch sie ihre Grenzen: Im Gegensatz zu NeRF arbeitet die Photogrammetrie wesentlich langsamer und kommt mit feinen Details von Objekten nur unzureichend zurecht. Was ist NeRF? NeRF, auch bekannt als Neural Radiance Field, nutzt neuronale Netze, um realistische 3D-Szenen zu modellieren und zu erzeugen, indem es eine gegebene Menge an 2D-Bildern verarbeitet. Anders als bei der Photogrammetrie ist für die NeRF-Verarbeitung nicht jedes einzelne Bild erforderlich, um präzise 3D-Modelle zu erstellen. NeRF setzt KI ein, um vollständige und akkurate Szenen zu generieren, indem fehlende Informationen ergänzt und vorgeschlagene Bildbereiche zusammengeführt werden. Dieses „Auffüllen von Lücken“ beschleunigt die Erstellung von 3D-Bildern erheblich und trägt maßgeblich zur schnellen Verbreitung und Popularität dieser Technik bei. NeRF hat bereits in verschiedenen Branchen Anwendung gefunden und gilt als besonders vorteilhaft beim Arbeiten mit feinen und reflektierenden Objekten. Dennoch handelt es sich bei NeRF um eine relativ neue Technologie, die noch weitgehend unerforschtes Terrain darstellt und mehrere bemerkenswerte Einschränkungen mit sich bringt. The post Navigation in der 3D-Szenenrekonstruktion: NeRF und Photogrammetrie appeared first on Tsukat.at.
AI-Personas: Reale Anwendungsfälle für verbesserte Interaktionen
Mit dem stetigen Wachstum von KI-Technologien und deren erweiterten Möglichkeiten entsteht eine neue Generation virtueller Assistenten: AI-Personas. Diese gehen über einfache Chatbots hinaus und bieten ein fesselnderes und interaktiveres Erlebnis. Durch die Kombination von Large Language Models (LLM) mit stilisierten oder hochrealistischen 3D-Avataren können AI-Personas reale Menschen, Lieblingscharaktere oder mythologische Götter darstellen. Das Ergebnis ist eine […] The post AI-Personas: Reale Anwendungsfälle für verbesserte Interaktionen appeared first on Tsukat.at.
Mit dem stetigen Wachstum von KI-Technologien und deren erweiterten Möglichkeiten entsteht eine neue Generation virtueller Assistenten: AI-Personas. Diese gehen über einfache Chatbots hinaus und bieten ein fesselnderes und interaktiveres Erlebnis. Durch die Kombination von Large Language Models (LLM) mit stilisierten oder hochrealistischen 3D-Avataren können AI-Personas reale Menschen, Lieblingscharaktere oder mythologische Götter darstellen. Das Ergebnis ist eine mit einer Persönlichkeit programmierte AI-Persona. Unter Einsatz von Text-to-Speech (TTS) und Speech-to-Text (STT) können AI-Personas Fragen von Nutzer*innen in Echtzeit verstehen und beantworten, was Live-Interaktionen ermöglicht. Darüber hinaus lässt sich die Stimme der Persona so anpassen, dass sie wahlweise autoritär oder locker klingt. Im Gegensatz zu gewöhnlichen Chatbots können AI-Personas so programmiert werden, dass sie auf eine bestimmte Weise reagieren, komplexe Fragen bewältigen und vor allem die Tonalität und Werte eines Unternehmens widerspiegeln. Diese Eigenschaften machen eine solche virtuelle Figur ideal für zahlreiche Einsatzbereiche – von Unterhaltung über Kundensupport bis hin zu Soft-Skills-Training. Lassen Sie uns die einzelnen Anwendungsfälle im Detail betrachten. AI-Persona Zeus AI-Persona für Unterhaltung AI-Personas revolutionieren die Unterhaltungsbranche, indem sie immersive und interaktive Erlebnisse schaffen. Anders als statische Displays oder vorab aufgezeichnete Botschaften können AI-Personas Besucher*innen in Echtzeitgespräche einbinden und Fragen auf fesselnde Weise beantworten. Bei tsukat haben wir die Wirkung von AI-Personas aus erster Hand erlebt. Für unseren Kunden Active ME entwickelten wir Zeus, eine AI-Persona für die Atlantis 360° Expo. Zeus begrüßt die Besucherinnen in einem der Ausstellungsräume auf einer großen Leinwand, informiert über die Veranstaltung und erzählt Mythen rund um Atlantis. Maßgeschneidert auf die Bedürfnisse des Kunden liefert Zeus einzigartige Antworten und spielerische Begrüßungen. In Fällen, in denen die KI nicht weiterkommt oder Fragen nicht beantworten kann, verweist sie an menschliche Assistentinnen. So kann die Unterhaltungsindustrie von AI-Personas profitieren: Flexibilität: Anpassbar an verschiedene Themen und Umgebungen – von historischen Ausstellungen bis hin zu futuristischen Installationen. Fesselndes Storytelling: Sie können als virtuelle Guides auftreten, Geschichten erzählen, historische Details teilen oder dramatische Szenen nachspielen, um Exponate zum Leben zu erwecken. Verbesserte Zugänglichkeit: Programmierbar in mehreren Sprachen, um ein breiteres Publikum einzubeziehen und Inklusion zu gewährleisten. Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit: Anders als menschliches Personal können AI-Personas unermüdlich Fragen beantworten und Informationen bereitstellen – für ein reibungsloses Erlebnis aller Besucherinnen. Unser Head of 3D, Anton Mykytiuk, und sein 3D-Avatar Auch der Kundensupport ist ein Bereich, der durch AI-Personas grundlegend verändert werden kann. Ihre Fähigkeit, ein hohes Anfragevolumen effizient zu bearbeiten und dabei menschlich zu wirken, verspricht eine Neudefinition des Kundenservices. Darüber hinaus sind sie in der Lage, komplexe Fragen zu lösen und schwierige Situationen taktvoll zu meistern – ähnlich wie ihre menschlichen Kolleg*innen. Durch die Integration von AI-Personas können Unternehmen ihre Support-Operationen verbessern: effizienter, persönlicher und dennoch im Einklang mit der Markenstimme. Sie sind rund um die Uhr verfügbar, sprechen mehrere Sprachen und bieten so unübertroffene Skalierbarkeit und Zugänglichkeit. Mit fortschreitender Technologie werden AI-Personas zunehmend eine Schlüsselrolle in der Zukunft des Kundendienstes spielen – mit datengestützten Einblicken und kosteneffizienten Lösungen, die sowohl Unternehmen als auch Kund*innen zugutekommen. So unterstützen AI-Personas im Kundensupport: Konsistente Markenstimme: Sie liefern Informationen im Einklang mit der Unternehmenssprache und -werte, wodurch ein einheitliches Markenerlebnis entsteht. Datengetriebene Personalisierung: Durch abgestufte Zugriffsrechte erhalten Nutzer*innen die passenden Daten, während die Sicherheit im gesamten Unternehmen gewahrt bleibt. Emotionale Intelligenz: Auch wenn AI-Personas keine vollständige emotionale Tiefe besitzen, können sie so programmiert werden, dass sie empathisch auf Anliegen reagieren und dadurch ein Gefühl von Unterstützung vermitteln. Dies hilft auch, potenzielle Probleme zu vermeiden, die in menschlichen Interaktionen durch Emotionen entstehen können. Kundengewinnung: Studien zeigen, dass AI-Assistenten selbst mit begrenzten persönlichen Daten überzeugender auftreten können als menschliche Gegenüber – was den Support deutlich effektiver macht. Ein Beispiel: UBS Schweiz hat bereits eine AI-Persona eingeführt – Dani, den digitalen Klon ihres Chefökonomen Daniel Kalt. Dani trifft sich virtuell „face to face“ mit Kund*innen und bietet ein hervorragendes Erlebnis, während sein physisches Pendant andere Aufgaben übernimmt. Der UBS-Fall zeigt, wie schnell AI zu einem perfekten Support-Tool wird. AI-Personas im Soft-Skills-Training AI-Personas eignen sich auch hervorragend als vielseitige Trainingsinstrumente. Neben der Repräsentation von Unternehmen bei Events oder auf Websites können sie effektive Trainer für Soft Skills sein. Wir haben dieses Konzept bereits umgesetzt: Im Rahmen eines Kunden-Onboarding-Programms integrierten wir einen digitalen AI-Mentor in eine VR-Anwendung. Die Kombination aus virtueller Umgebung und AI-Persona erwies sich als interaktiv und effizient. Nutzer*innen konnten ihre Soft Skills in einem sicheren, ansprechenden Umfeld üben und verbessern. AI-Personas fördern Soft Skills wie Kommunikation, Führungsverhalten oder Problemlösung, indem sie individuelles Feedback geben, reale Szenarien simulieren und kontinuierliche Anleitung bieten. Zudem sind sie zeitlich flexibel und leicht zugänglich – Trainings lassen sich somit besser in den Alltag integrieren. Weitere Vorteile von AI-Personas im Soft-Skills-Training: Kosteneffizienz: Weniger Bedarf an fest angestellten Trainer*innen. Bessere Lernergebnisse: Einheitliche Trainings und Anpassung an individuelles Lerntempo. Personalisierung: Maßgeschneiderte Lerneinheiten für einzelne Nutzer*innen. Datengetriebene Einblicke: Fortschritte und Leistungen können ausgewertet und für weitere Optimierungen genutzt werden. Ein Beispiel liefert Lufthansa Aviation Training (LAT): Dort wurden VR und AI in ein Deeskalations-Training integriert. Durch die Simulation schwieriger Passagierverhalten erwerben Crewmitglieder die nötigen Fähigkeiten, um heikle Situationen souverän zu meistern. Herausforderungen bei der Einführung von AI-Personas Trotz ihrer Vorteile bringt die Implementierung von AI-Personas auch Herausforderungen mit sich. Um wirksam zu funktionieren, benötigen KI-Modelle hochwertige Daten. Ungenaue oder unzugängliche Daten können selbst fortschrittlichste Systeme beeinträchtigen – daher ist eine durchdachte Datenstrategie essenziell. Dazu gehören Datenintegrität, gründliche Tests und kontinuierliche Optimierung. Zudem können KI-Systeme ungewollte Verzerrungen oder Fehler aus Trainingsdaten übernehmen. Klare Anweisungen und Leitlinien für AI-Interaktionen sind daher unabdingbar – insbesondere in kundenorientierten Anwendungen. Schließlich erfordert die Integration von AI-Personas in bestehende Systeme sorgfältige Planung und organisatorische Anpassungen. Nur so lässt sich ein ausgewogenes Zusammenspiel von menschlichen und KI-Rollen sicherstellen. Fazit Trotz dieser Herausforderungen stellen AI-Personas einen bahnbrechenden Schritt in der Mensch-Computer-Interaktion dar. Sie werden die Art und Weise, wie Unternehmen mit ihrem Publikum interagieren, nachhaltig verändern. Mit Anwendungen in Kundenservice, Mitarbeiterschulung und Unterhaltung eröffnen AI-Personas neue Dimensionen. Je weiter die Technologie fortschreitet, desto größer wird ihr Potenzial, Prozesse zu optimieren, Effizienz zu steigern und personalisierte Interaktionen zu ermöglichen. Unternehmen, die diese Innovation frühzeitig annehmen, sichern sich einen klaren Wettbewerbsvorteil. Die Ära der AI-Personas hat bereits begonnen – und eröffnet enorme Chancen für diejenigen, die bereit sind, ihre Möglichkeiten zu nutzen. Sind Sie bereit, das Potenzial von AI-Personas freizusetzen? Vereinbaren Sie eine kostenlose 30-minütige Beratung mit unserem Creative Director und Gründer, um Ihre Projektziele zu besprechen The post AI-Personas: Reale Anwendungsfälle für verbesserte Interaktionen appeared first on Tsukat.at.
Die Zukunft immersiver Technologien: 5 zentrale XR- und KI-Trends für 2025
Mit dem Ende der Technologiesaison bringt das Team von tsukat mehr als nur LinkedIn-Kontakte und Werbematerialien zurück. Wir kommen mit einem klaren Bild davon zurück, wie Branchen die Landschaft der Extended Reality (XR) und Künstlichen Intelligenz (KI) navigieren – und was das für 2025 bedeutet. Hier sind unsere Erkenntnisse. Erkenntnisse von Tech-Events Technischer Direktor, Taras […] The post Die Zukunft immersiver Technologien: 5 zentrale XR- und KI-Trends für 2025 appeared first on Tsukat.at.
Mit dem Ende der Technologiesaison bringt das Team von tsukat mehr als nur LinkedIn-Kontakte und Werbematerialien zurück. Wir kommen mit einem klaren Bild davon zurück, wie Branchen die Landschaft der Extended Reality (XR) und Künstlichen Intelligenz (KI) navigieren – und was das für 2025 bedeutet. Hier sind unsere Erkenntnisse. Erkenntnisse von Tech-Events <img fetchpriority="high" decoding="async" width="1024" height="768" src="https://tsukat.at/wp-content/uploads/2025/08/tsukat-photo-from-vision-event-2048x1536-1-1024x768.webp" alt="" class="wp-image-979" srcset="https://tsukat.at/wp-content/uploads/2025/08/tsukat-photo-from-vision-event-2048x1536-1-1024x768.webp 1024w, https://tsukat.at/wp-content/uploads/2025/08/tsukat-photo-from-vision-event-2048x1536-1-300x225.webp 300w, https://tsukat.at/wp-content/uploads/2025/08/tsukat-photo-from-vision-event-2048x1536-1-768x576.webp 768w, https://tsukat.at/wp-content/uploads/2025/08/tsukat-photo-from-vision-event-2048x1536-1-1536x1152.webp 1536w, https://tsukat.at/wp-content/uploads/2025/08/tsukat-photo-from-vision-event-2048x1536-1-440x330.webp 440w, https://tsukat.at/wp-content/uploads/2025/08/tsukat-photo-from-vision-event-2048x1536-1.webp 2048w" sizes="(max-width: 1024px) 100vw, 1024px" /> Technischer Direktor, Taras Khapko, auf der VISION-Veranstaltung in Stuttgart Trotz des rasanten technologischen Fortschritts in vielen Branchen – wie Gesundheitswesen, Immobilien und Bildung – zögern manche Unternehmen noch, XR- und KI-Innovationen vollständig einzuführen. Gründe dafür sind vielfältig: von schwerfälligen, papierintensiven internen Prozessen über mangelndes technisches Know-how bis hin zu Skepsis bezüglich der Zuverlässigkeit dieser Lösungen. Auch wenn diese Bedenken nachvollziehbar sind, zeigen unsere Kundenerfahrungen und Branchendaten zunehmend, dass die Vorteile neuer Technologien die Nachteile überwiegen. Dieses Zögern weicht jedoch einer spürbaren technologischen Akzeptanz. So berichtet Universal Robots, dass 54 % der Hersteller KI-Tools einsetzen, um die Produktqualität zu verbessern – in dem Bewusstsein, dass höhere Qualität zu mehr Kundenzufriedenheit und weniger Rücksendungen oder Defekten führt. Auf jüngsten Branchenveranstaltungen traf unser Team zahlreiche Vertreter, die bereits KI- und XR-Technologien in ihre Arbeitsabläufe integriert haben, teils sogar mit speziellen VR-Trainingsräumen für Mitarbeiter. Aus diesen Gesprächen und Praxisbeispielen wird klar: Immer mehr Unternehmen öffnen sich neuen Technologien. Diese positive Entwicklung, gestützt durch aktuelle Daten und Branchenführer, bildet die Grundlage für Trends, die 2025 und darüber hinaus prägen werden. 1. WebAR läutet eine neue Ära ein Illustration of our WebAR Experience – Real-Time AR Exterior Tracking Webbasierte Augmented Reality (WebAR) hat die Zugänglichkeit von AR revolutioniert, da Nutzer direkt über ihre Webbrowser interagieren können – ganz ohne spezielle Apps. Unabhängig vom Gerät oder Betriebssystem können Inhalte sofort genutzt werden. Diese einfache Handhabung macht AR so benutzerfreundlich und zugänglich wie nie zuvor. Ein anschauliches Beispiel ist Burberrys AR-Shopping, das mit Google-Suchtechnologie betrieben wird. Kunden können Produkte in ihrer realen Umgebung visualisieren, was das Online-Shopping-Erlebnis aufwertet und zeigt, wie AR Umsatzwachstum im E-Commerce fördern kann. Während Unternehmen früher separate Apps für iOS und Android entwickeln mussten, macht WebAR dies überflüssig – Entwicklungskosten sinken, Prozesse werden verschlankt, und die Nutzererfahrung bleibt einheitlich. 2. 5G für schnellere und nahtlose VR-Erlebnisse Quelle: Bild Mit der Weiterentwicklung von AR und VR braucht es eine leistungsstarke Infrastruktur – hier kommt 5G ins Spiel. Die fünfte Mobilfunkgeneration bietet weit mehr als schnellere Nachrichten oder Webzugriffe. Im Gegensatz zu 4G mit großen Sendemasten setzt 5G auf zahlreiche kleine Stationen, die Signale gezielt und stabil übertragen. Ergebnis: höhere Geschwindigkeiten, geringere Latenz, mehr Kapazität und größere Zuverlässigkeit. Für AR und VR bedeutet das: Live-Trainings in kritischen Bereichen wie der Medizin werden revolutioniert. Chirurgen können Operationstechniken virtuell üben – ohne Risiko für Patienten. Auch bei Architektur- und Designprojekten ermöglicht 5G nahtlose Zusammenarbeit über Standorte hinweg. Teams können Bauwerke in Echtzeit visualisieren und dadurch kreativer und effizienter arbeiten. 3. Der Aufstieg von KI-Personas Illustration aus unserem Projekt – KI-Persona für eine Ausstellung KI-Personas oder digitale Klone kombinieren 3D-Avatare mit Sprach-zu-Text- und Text-zu-Sprach-Technologien. Sie stellen eine neue Generation virtueller Assistenten dar, die die Grenze zwischen physischer und virtueller Welt verwischen. Sie können als interaktive Erzähler auf Messen fungieren, Besucherfragen beantworten, Schulungen begleiten und mehr – in Echtzeit, konsistent und lebensecht. Bei tsukat haben wir dies bereits mit Zeus umgesetzt, einer KI-Persona für unseren Kunden ActiveMe. Zeus interagierte mit Tausenden Besuchern und erzählte Geschichten vom versunkenen Königreich Atlantis. Vorteile: 24/7-Verfügbarkeit, konsistente Antworten, vorab definierte Charaktere, parallele Bearbeitung mehrerer Anfragen. Mit minimalen Nutzerdaten können KI-Personas sogar überzeugender wirken als Menschen. 4. Die Evolution tragbarer AR/VR-Geräte Quelle: Bild Die Hardware für VR hat sich enorm entwickelt: von sperrigen, teuren Geräten hin zu leichten, benutzerfreundlichen und erschwinglichen Modellen. Ein wichtiger Meilenstein war Apples Vision Pro (Juni 2023). Trotz innovativer 4K-Linsen fand er keinen Massenmarkt, setzte jedoch neue Maßstäbe für Mixed-Reality-Technologien. Gleichzeitig arbeitet Meta an den Orion AR-Brillen mit Magnesiumrahmen, sieben integrierten Kameras, Micro-LED-Displays und Eye-Tracking. Gesteuert wird das Ganze über ein EMG-Armband, das feinste Handbewegungen erkennt – ein Schritt zu nahtloser Interaktion. Parallel deutet die Verpflichtung von Caitlin Kalinowski (ehem. Leiterin für AR-Brillenhardware bei Meta) durch OpenAI auf neue Ambitionen in der AR-Hardware hin. Diese Entwicklungen eröffnen Raum für innovative Anwendungen und ein wachsendes Nutzerinteresse. 5. KI befeuert XR-Erlebnisse Quelle: Bild KI hält auch in XR Einzug – nicht als Ersatz für Ingenieure, sondern als Verstärker. Sie ermöglicht schnellere Datenverarbeitung, realistischere Interaktionen und adaptive Umgebungen, die intelligent auf Nutzerverhalten reagieren. Technologien wie Objekterkennung, Sprachverarbeitung und personalisierte Inhalte schaffen neue immersive Erfahrungen. Fazit XR und KI werden bis 2025 intuitiver, zugänglicher und wirkungsvoller. Lösungen wie WebAR, KI-Personas oder 5G-gestützte Tools markieren den Wendepunkt. Unternehmen, die jetzt investieren, sichern sich klare Wettbewerbsvorteile. Bei tsukat unterstützen wir Firmen dabei, diese Transformation erfolgreich zu gestalten – mit maßgeschneiderten Lösungen, die echten Mehrwert schaffen. Digitale Transformation bedeutet nicht nur, neue Technologien einzuführen, sondern auch, ihr Zusammenspiel strategisch zu nutzen. 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3D-Gesichtsrekonstruktion: Der Weg zu einer präzisen, schnellen und zugänglichen mobilen Lösung
Unternehmen müssen stets einen Schritt voraus sein, um in jeder Zeit und in jeder Branche wettbewerbsfähig zu bleiben. In unserem Fall stellt die präzise, schnelle und leicht zugängliche 3D-Gesichtsrekonstruktion eine innovative Technologie dar, die Unternehmen einen entscheidenden Vorteil gegenüber ihren Mitbewerbern verschafft. Durch den Einsatz modernster Scan-Technologien und Algorithmen können Unternehmen die 3D-Gesichtsrekonstruktion nutzen, um […] The post 3D-Gesichtsrekonstruktion: Der Weg zu einer präzisen, schnellen und zugänglichen mobilen Lösung appeared first on Tsukat.at.
Unternehmen müssen stets einen Schritt voraus sein, um in jeder Zeit und in jeder Branche wettbewerbsfähig zu bleiben. In unserem Fall stellt die präzise, schnelle und leicht zugängliche 3D-Gesichtsrekonstruktion eine innovative Technologie dar, die Unternehmen einen entscheidenden Vorteil gegenüber ihren Mitbewerbern verschafft. Durch den Einsatz modernster Scan-Technologien und Algorithmen können Unternehmen die 3D-Gesichtsrekonstruktion nutzen, um zahlreiche bahnbrechende Vorteile zu erschließen – wie Individualisierung und Personalisierung, virtuelles Anprobieren und Anpassen, verbesserte Sicherheitsmaßnahmen und vieles mehr. In der heutigen Wettbewerbslandschaft, in der Personalisierung, Effizienz und Kundenerlebnisse von zentraler Bedeutung sind, ist die präzise, schnelle und einfache 3D-Gesichtsrekonstruktion der Schlüssel, um neue Chancen zu erschließen und den geschäftlichen Erfolg voranzutreiben. Bei tsukat erkennen wir die entscheidende Rolle, die zuverlässige Technologieprodukte für den Betrieb unserer Kundinnen spielen. Um sicherzustellen, dass wir nur die außergewöhnlichsten und vertrauenswürdigsten Lösungen anbieten, führen wir umfassende interne Tests an allen neuen Technologieprodukten durch, bevor wir sie unseren Kundinnen zur Verfügung stellen. Dieser sorgfältige Test- und Bewertungsprozess schafft Vertrauen und ermöglicht es unseren Kund*innen, sich auf ihre Geschäftstätigkeit zu konzentrieren – in dem Wissen, dass sie sich auf die Qualität und Leistung unserer Produkte verlassen können.Dieses Whitepaper dokumentiert unseren Weg aus Versuch und Irrtum zur Verbesserung des 3D-Gesichtsscanning-Prozesses. Unser Schwerpunkt liegt auf den wesentlichen Aspekten der 3D-Gesichtsrekonstruktion – Genauigkeit, Geschwindigkeit und Zugänglichkeit –, die wir in diesem Dokument kurz erörtern. Was unseren Ansatz besonders macht, ist die Fähigkeit, ein dynamisches menschliches Gesicht mit einem Mobilgerät zu scannen. Letztlich sind wir überzeugt, dass Unternehmen durch den Einsatz modernster Scanning-Techniken, intelligenter Algorithmen und optimierter Workflows ihr Geschäft, ihre Produkte und Dienstleistungen revolutionieren können. Herausforderung: Präzise 3D-Gesichtsrekonstruktion auf einem Mobilgerät Die 3D-Objektrekonstruktion ist eine anspruchsvolle Aufgabe, die darin besteht, die räumliche Struktur und das Erscheinungsbild realer Objekte zu erfassen, um eine präzise digitale 3D-Darstellung zu erhalten, die später verändert, betrachtet und geteilt werden kann. Mit den aktuellen Digitalisierungstrends hat dieses Problem große Aufmerksamkeit erlangt – vor allem wegen seiner vielfältigen Anwendungen in Bereichen wie Design und Ingenieurwesen, Architektur, Kunst, Gesundheitswesen, Bildung und vielen mehr. Unter den verschiedenen Anwendungsgebieten der 3D-Objektrekonstruktion ist das Scannen des menschlichen Gesichts besonders herausfordernd – sowohl in Bezug auf die Komplexität als auch die Vielzahl der Einsatzmöglichkeiten. Eine präzise 3D-Gesichtsrekonstruktion ermöglicht zahlreiche Anwendungen, darunter die Erstellung personalisierter Avatare und Animationen, die chirurgische Planung und das Design von Prothesen sowie virtuelle Anproben von Kleidung oder Make-up. Moderne Smartphones mit Tiefensensoren haben das Feld des 3D-Scannens revolutioniert, indem sie Portabilität, fortschrittliche Hardware, ausgefeilte Software-Algorithmen und KI-Fortschritte kombinieren. Dadurch wurde der Prozess einem breiteren Publikum zugänglich gemacht – bei gleichzeitig steigender Qualität der Ergebnisse. Beim Gesichtsscannen treten jedoch spezifische Herausforderungen und Anforderungen auf. Scanning-Verfahren beruhen auf dem Abgleich von Bildern bzw. Punktmengen aus unterschiedlichen Perspektiven. Damit dieser Abgleich präzise ist, muss das Objekt aus verschiedenen Blickwinkeln stabil bleiben. Daher ist es üblich, das gescannte Objekt zu fixieren und das Gerät darum herum zu bewegen. Im Gegensatz zu unbelebten Objekten sind Menschen jedoch ständig – bewusst oder unbewusst – in Bewegung. Gesichtsausdrücke, Bewegungen und Artikulationen bringen zusätzliche Komplexität mit sich und machen herkömmliche Ansätze unpraktisch. Darüber hinaus werden Gesichter oft durch Haare oder Accessoires verdeckt, während unterschiedliche Lichtverhältnisse Rauschen in die erfassten Daten einbringen und die Texturqualität beeinträchtigen. Trotzdem gibt es eine Reihe bestehender Lösungen, um die oben genannten Probleme zu bewältigen und realistische Gesichtsscans zu erstellen. Besonders hervorstach die Bellus3D-Gesichtsscan-Lösung, eine leistungsstarke und benutzerfreundliche Anwendung für iPhones und iPads mit TrueDepth-Kameras. Als Bellus3D den Markt für Gesichtsscans verließ, entstand eine Lücke, die zahlreiche Anwendungsfälle betraf, in denen einfach zu erstellende, aber dennoch präzise Gesichtsscans benötigt wurden. Bestehende Alternativen sind als allgemeine Scan-Apps konzipiert und weder für das Scannen von Menschen ohne externe Hilfe entwickelt, noch bieten sie die erforderliche Textur- und Geometriegenauigkeit des gescannten Objekts. Daher haben wir uns zum Ziel gesetzt, eine maßgeschneiderte Lösung zu entwickeln, die den spezifischen Anforderungen unserer Partner entspricht, die sich für Gesichtsscan-Funktionalitäten auf Bellus3D verlassen haben. Unsere Hauptziele bei diesem Vorhaben waren: 1. Höchstmögliche Genauigkeit der Scangeometrie erreichen: Wir wollten den Scanprozess auf Apple-Geräten mit TrueDepth-Kameras optimieren und gleichzeitig sicherstellen, dass die resultierenden Scans eine außergewöhnliche Präzision bei der Erfassung von Gesichtszügen aufweisen. Zusätzlich wollten wir eine hohe Qualität der Texturdarstellung beibehalten, um eine umfassende und detaillierte 3D-Rekonstruktion zu gewährleisten. 2. Einbeziehung des vorderen Gesichtsbereichs, der Haare und Ohren: Unsere Lösung sollte nicht nur den vorderen Bereich des Gesichts erfassen, sondern auch umgebende Elemente wie Haare und Ohren. Dieser umfassende Ansatz ermöglicht eine holistischere Darstellung der Gesichtsanatomie einer Person. 3. Benutzerfreundlicher Scanvorgang: Wir strebten an, einen intuitiven und einfachen Scanprozess zu entwerfen, den Nutzerinnen eigenständig durchführen können. Indem sie das Gerät vor sich halten und den Kopf drehen, wären Nutzerinnen in der Lage, den Scanprozess ohne externe Hilfe durchzuführen – für mehr Komfort und Benutzerfreundlichkeit. 4. On-Device-Verarbeitung in angemessener Zeit: Um die bestmögliche Nutzererfahrung zu gewährleisten – mit Ergebnissen in Echtzeit oder nahezu Echtzeit – konzentrieren wir uns darauf, die Verarbeitung direkt auf den Scan-Geräten durchzuführen. Insbesondere bei begrenzten Datenübertragungsgeschwindigkeiten oder schwacher Internetqualität sorgt dieser Ansatz für zeitnahes Feedback und minimiert Verzögerungen durch das Senden von Daten an externe Rechenressourcen. 5. Erkennung der Positionen wichtiger Gesichtsmerkmale in 3D (einschließlich Ohren): Über die allgemeine Gesichtsrekonstruktion hinaus wollten wir Algorithmen entwickeln, die in der Lage sind, wichtige Gesichtsmerkmale präzise zu erkennen und zu positionieren – einschließlich der Ohren. Diese Merkmalsdetektion ermöglicht Anpassungen und weitere Anwendungen, die auf spezifischen Gesichtsattributen basieren. Durch die Verfolgung dieser Ziele wollten wir eine robuste und zuverlässige Lösung schaffen, die den Anforderungen unserer Partner gerecht wird und herausragende Ergebnisse in Bezug auf Genauigkeit, Zugänglichkeit und Effizienz liefert. Mit unseren F&E-Aktivitäten strebten wir danach, die Grenzen der bestehenden 3D-Gesichtsscantechnologie zu erweitern und Unternehmen mit fortschrittlichen Möglichkeiten für ihre jeweiligen Branchen auszustatten. Laden Sie dieses Whitepaper herunter, um: Einblicke in die innovativen Technologien und Methoden zu gewinnen, die unsere Ingenieurinnen implementiert haben, um unsere Ziele zu erreichen; zu erfahren, wie unsere Technologie die Geschäftsabläufe, Produkte und Dienstleistungen revolutionieren kann; die unerschütterliche Hingabe unserer Ingenieur*innen im komplexen Entwicklungsprozess zu erleben; zu entdecken, wie unsere Lösung Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen kann. Laden Sie dieses Whitepaper hier. 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10 KI-Tools für 3D-Künstler: Animation, Lippen-Synchronisation, 3D-Modell-Generierung
Da sich Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend in bildbasierten Branchen etabliert, findet sie auch ihren Weg in andere Bereiche wie Gaming, Architektur und Virtual Reality – und bringt Veränderungen in der 3D-Produktion mit sich. Während die Rolle der KI in der Bildgenerierung bereits bekannt ist, reicht ihr Potenzial weit darüber hinaus: Sie löst alltägliche Herausforderungen für […] The post 10 KI-Tools für 3D-Künstler: Animation, Lippen-Synchronisation, 3D-Modell-Generierung appeared first on Tsukat.at.
Da sich Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend in bildbasierten Branchen etabliert, findet sie auch ihren Weg in andere Bereiche wie Gaming, Architektur und Virtual Reality – und bringt Veränderungen in der 3D-Produktion mit sich. Während die Rolle der KI in der Bildgenerierung bereits bekannt ist, reicht ihr Potenzial weit darüber hinaus: Sie löst alltägliche Herausforderungen für 3D-Künstler und Studios. KI-gestützte Tools vereinfachen Abläufe und fördern die Kreativität, indem sie das Asset-Management optimieren, Charakteranimationen verbessern und Lip-Sync automatisieren. Als Studio, das intensiv mit 3D-Modellen arbeitet, suchen wir ständig nach Möglichkeiten, unsere Prozesse zu optimieren. Deshalb haben wir eine Liste von zehn vielversprechenden KI-gestützten Tools zusammengestellt, die die Produktivität in der 3D-Erstellung steigern können. Wir hoffen, dass diese Einblicke auch anderen 3D-Künstlern und Kollegen in der Branche zugutekommen und ihnen helfen, aus der Vielzahl an Tools die wirklich relevanten auszuwählen. Dash AI Dash AI ist ein vielseitiges Tool für Künstler mit einem beeindruckenden Asset-Bibliotheks-Managementsystem. Es erstellt eine gut getaggte Datenbank, indem es Modelle, Texturen, technische Spezifikationen, Bilder und verknüpfte Assets analysiert. Dadurch können Künstler schneller Assets für ihre Szene. Neben dem Tagging bietet Dash AI ein weiteres Plugin, das Inhalte aus bestehenden Tools und Szenenzusammenstellungen generiert, was den Workflow zusätzlich bereichert. Cascadeur Cascadeur ist ein neu erweitertes KI-Animations-Tool, das sich auf Pose-Physik-Anpassung und Bewegungsprognosen konzentriert. Anhand von Video-Referenzen analysiert das System Bewegungen und fügt sekundäre Bewegungen hinzu, sodass natürlich wirkende Animationsentwürfe entstehen. Außerdem korrigiert es automatisch Charakterposen, wodurch manuelle Inverse-Kinematik-Anpassungen für jedes Gelenk entfallen. Stattdessen muss der Künstler nur ein Gelenk – etwa Arm oder Bein – anpassen, und der Rest der Pose folgt automatisch. Als unterstützendes Tool in täglichen XR-Projekten kann Cascadeur ein Game-Changer sein, insbesondere wenn schnell natürliche Animationen benötigt werden. ML Deformer Die meisten hier vorgestellten Plugins funktionieren für Unreal Engine – Unity ist von KI bislang weniger betroffen. ML Deformer, ein Unreal-Engine-Tool, nutzt neuronale Netze, um die Deformation von Charakteren zu verbessern. Klassische 3D-Animationen haben oft Schwierigkeiten, natürliche Körperbewegungen realistisch darzustellen, etwa Armrotationen oder Gelenkbewegungen. Um dieses Problem zu lösen, fügen Animatoren üblicherweise zusätzliche Knochen, Morphs und Blend-Shapes hinzu. Dieser Prozess erfordert manuelle Anpassungen und rechenintensive Simulationen. ML Deformer bietet eine effizientere Lösung. Zwar erfordert die Einrichtung manuelle Aufgaben wie Pose-Korrektur und Geometry-Caching, doch der Machine-Learning-Prozess analysiert das ursprüngliche Mesh und seine Skelettstruktur, um Deformationskarten zu erzeugen. Diese Karten ermöglichen in Echtzeit natürlich wirkende Deformationen, auch bei komplexen Bewegungen. ML Cloth Deformer ML Cloth Deformer ist eine spezialisierte Version von ML Deformer, die für Stoffsimulationen entwickelt wurde. Mithilfe trainierter Daten zu Faltenbewegungen simuliert das Tool Stoffverhalten nach demselben Prinzip wie Muskel-Deformer. Es erstellt eine Korrekturkarte aus Blend-Shapes, wodurch sich Stoffe realistisch mit den Bewegungen eines Charakters verformen. Wer mit Echtzeit-Physik vertraut ist, weiß, dass dieser Detailgrad normalerweise viel Zeit und Leistung kostet. Mit ML Cloth Deformer erhält man dynamisch simulierte Stoffbewegungen deutlich schneller und effizienter. Alles, was nötig ist: Assets vorbereiten, Ihre Qualität sicherstellen und das Tool korrekt einrichten. Motorica AI Motorica AI ist ein weiteres KI-Animations-Tool. Es funktioniert in Unreal Engine und kann auch mit anderen 3D-Programmen wie Blender und Maya genutzt werden; zudem ist es als eigenständige App verfügbar. Motorica bietet eine Auswahl vordefinierter Charakterstile wie Zombie, Soldat, Krankenschwester und mehr. Wählt man einen Charakter, kann das Plugin eine kurze Animation generieren oder Bewegungen auf Grundlage vordefinierter Verhaltensmuster erstellen. Es ist einfach und schnell, ideal für kurze Promos oder Entwürfe. Der Nutzer wählt lediglich einige Schlüsselpunkte, und die App erledigt den Rest. Ein wesentlicher Vorteil ist, dass die App Bewegungen analysiert und vorhersagt. Möchte man beispielsweise, dass die Figur schnell eine längere Strecke zurücklegt, lässt die App den Charakter laufen. Außerdem können Figuren Rotationen und sekundäre Bewegungen ausführen. Der größte Pluspunkt: Die App ist derzeit kostenlos. Es gibt jedoch auch Nachteile. Die Auswahl an Charakteren ist begrenzt und nicht für alle Szenarien geeignet. Wenn man beispielsweise in einem VR-Training keinen Zombie benötigt, ist das Tool nicht einsetzbar. Ein weiterer Nachteil ist, dass es keine Einstellungsmöglichkeiten für das Endergebnis gibt. Man sollte daher prüfen, ob die generierte Animation den eigenen Anforderungen entspricht, bevor man sie integriert. Replica AI In einem unserer früheren Projekte entwickelten wir eine KI-Persona namens Zeus, die einen 3D-Avatar, Unity als Runtime sowie KI-gestütztes Speech-to-Text (STT) und Text-to-Speech (TTS) kombinierte. Damals erreichten wir manuelles Lip-Sync, wollten aber KI-Lösungen für eine effizientere Umsetzung erproben. Dabei stießen wir auf Replica AI, ein Unreal-Engine-Plugin, das Lip-Sync-Animationen für KI-Avatare schnell und einfach integriert. Besonders für NPCs in Spielen oder immersiven Anwendungen geeignet, verbindet Replica AI automatisch einen KI-Chatbot mit TTS und STT, um Sprache umzuwandeln und die Lippenbewegungen des Avatars entsprechend zu animieren. Das Tool ermöglicht es, Text einzugeben und von einem Metahuman oder Avatar eine gesprochene Antwort mit passender Animation zu erhalten. Nachteile: Lippenbewegungen stimmen nicht immer exakt mit der Stimme überein und müssen manuell korrigiert werden. Reverie Dieses Tool ist bei 3D-Künstlern für Unreal Engine mit Spannung erwartet, befindet sich jedoch noch in Entwicklung. Laut den Entwicklern gehört Farbanpassung per KI zu den Hauptfunktionen. Der Nutzer wählt ein Referenzbild, und die KI passt Farbgebung und Stimmung der Szene automatisch an. Diese Funktion ist vor allem für Entwürfe interessant, da erfahrene Künstler Licht, Farben und Atmosphäre besser selbst einstellen. Ein weiteres Feature ist die 3D-Weltgenerierung aus nur einem Bild. Lädt der Nutzer etwa ein Foto eines Waldes hoch, erstellt das Tool eine Unreal-Welt mit Gras, Beleuchtung und zusätzlichen Objekten auf Grundlage dieses Bildes. Ludius AI Ein weiteres Unreal-Engine-Tool ist Ludius AI, ein KI-gestützter Entwicklungsassistent in Form eines Chatbots. Nutzer können über Texteingaben Blueprints für Unreal erstellen lassen. Für erfahrene Entwickler eine enorme Zeitersparnis, für Unerfahrene dagegen potenziell problematisch, da KI-generierter Code Fehler enthalten kann, die Fachwissen zur Behebung erfordern. So könnte es passieren, dass Nutzer mehr Zeit damit verbringen, ihre Anforderungen zu erklären, als von der eigentlichen Hilfe zu profitieren. Bis neuronale Netze Nutzerwünsche sofort exakt verstehen, bleibt menschliche Unterstützung unverzichtbar. Nvidia Omniverse Nvidias Omniverse-Plattform bietet eine Vielzahl KI-gestützter Features für 3D-Erstellung und Animation. Besonders hervorzuheben ist Audio2Face – ein Tool, das eine Audiospur nimmt und automatisch mit den Gesichtsausdrücken eines Metahumans synchronisiert, sodass Lip-Sync realistisch wirkt. Vorteil: Die Ergebnisse lassen sich direkt in Unreal streamen, ohne Umwege. Zudem können Emotionen und Intonation feinjustiert werden. Ergänzend dazu gibt es Audio2Gesture, das Körperbewegungen ausschließlich aus Sprachaufnahmen generiert, während Audio2Face die Gesichtsmimik übernimmt. Dies ist besonders in dialoglastigen Szenen nützlich. Ein weiteres Highlight ist der AI Room Generator: Durch Textprompts und definierte Bereiche lassen sich Räume schnell generieren, unterstützt durch DeepSearch, das Assets per natürlicher Sprache durchsucht. Diese Funktion kann sogar auf eigene Daten trainiert werden, sodass Objekte automatisch in Szenen platziert werden – ein enormer Zeitgewinn. Eine weitere beeindruckende Innovation ist die Echtzeit-Haarsimulation, die dank neuronaler Physik realistische Bewegungen von Haaren und Fell ermöglicht. Traditionell ist die Simulation von Haaren und Fell sehr rechenintensiv, da Faktoren wie Physik, Schwerkraft, Wind und Interaktion berücksichtigt werden müssen. Nvidia sagt diesen Hürden den Kampf an, indem es neuronale Netze nutzt, um das Verhalten von Haar realistisch vorherzusagen – mit überzeugender Dicke und Bewegung, auch in komplexen Szenen. Schließlich verbessert Nvidias Ray Reconstruction das klassische Path Tracing, eine Methode, die Lichtstrahlen für fotorealistische Bilder simuliert, aber sehr rechenaufwendig ist. Das System optimiert die Strahlenzahl, kombiniert dies mit KI-gestütztem Denoising und liefert hochqualitative Bilder bei geringerer Leistungslast. Damit eignet es sich besonders für Spiele, PC-Anwendungen und Rendering in Unreal. Bernini Bernini ist eine innovative Entwicklung von Autodesk, die KI-gestützte 3D-Modellgenerierung aus Texteingaben ermöglicht. Noch in Entwicklung, hat es das Potenzial, die Erstellung von Grundmodellen erheblich zu beschleunigen. Allerdings bestehen noch Herausforderungen in Geometriepräzision und Texturqualität, weshalb es sich eher für Blocking und Visualisierungen eignet als für finale Assets. Vermutlich wird Bernini künftig Teil der 3D-Max-Toolbox. Fazit Mit der Weiterentwicklung der KI wird sie zunehmend in die 3D-Produktionspipeline integriert. Die hier vorgestellten Tools geben einen Einblick, wie KI Workflows optimieren, Kreativität fördern und Realismus steigern kann. Dennoch bleibt KI ein Werkzeug – kein Ersatz für menschliche Kreativität und Expertise. Wenn Sie bereits Erfahrungen mit diesen oder ähnlichen Plugins gesammelt haben, teilen Sie diese gern. Der Austausch mit Kollegen ist eine wertvolle Inspirationsquelle. Viel Erfolg beim Kreieren! 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