PR: PolloAI
Ich habe die Textur, aber keine Normal Map oder Metallic Map. Sie von Hand zu zeichnen ist mühsam. GPT-Image-2 war sehr praktisch dafür, also hier meine Notizen.
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Ein normaler Render. Es sieht flach aus.
Dieses Mal habe ich PolloAIs Bildgenerierung verwendet. Da GPT Image 2.0 verfügbar ist, gibst du einfach die Originaltextur als Eingabebild ein und schreibst einen Prompt.
■ Normal Maps
Gib die Originaltextur ein und bitte sie, „eine Normal Map zu erstellen." Du kannst je nach Materialtextur Dinge wie „die Eisenteile scharf machen und die Stofffalten verstärken" angeben.
Originaltextur (VRoid)
Normal Map. Prompt: „Bitte erstelle eine Normal Map der eingegebenen Bildtextur. Mache die Eisenteile scharf und die Falten in den Stoffteilen stärker."
Da es mit einem einzigen Prompt erstellt wird, ist Ausprobieren schnell. Wenn es dir nicht gefällt, änderst du einfach die Anweisungen und generierst neu. In diesem Fall waren die Falten anfangs zu schwach, also habe ich eine Anweisung hinzugefügt, sie zu betonen.
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Es konvertiert mit nahezu pixelgenauer Genauigkeit in eine Normal Map. Beeindruckend.
■ Metallic Maps
Auf die gleiche Weise bitte es, „eine Metallic Map zu erstellen." Es macht die Metallteile weiß und die Nicht-Metallteile schwarz. Je nach Textur kann es gut funktionieren oder nicht … diesmal habe ich nach ein paar Versuchen das ideale Ergebnis erhalten.
Es ist einfach, die für einen PBR-Workflow benötigten Maps der Reihe nach aus einer einzigen Originaltextur zu erstellen.
Prompt: Erstelle eine Metalness Map basierend auf dem Referenzbild. Metallteile weiß, Stoffteile schwarz.
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Es sieht viel reichhaltiger aus, wenn die Teile klaren Kontrast haben.
■ Looping Normal Maps (New Generation)
Dies wurde von Grund auf generiert, indem „nahtlose Stoff-Normal-Map" angegeben wurde, ohne ein Originalbild.
Prompt: Generiere eine nahtlose Stoff-Normal-Map
Nicht nur das Konvertieren von Originaltexturen, du kannst auch die Materialien selbst erstellen. Das ist nützlich, wenn du Untertexturen für Details haben möchtest.
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Ich habe es für das Beispiel etwas zu stark gemacht. Eigentlich wäre etwas schwächer besser. Es sieht visuell ansprechend aus, wenn du beim Vergrößern Stoff-Normalen hast.
■ Extra: Torn Texture
Ich habe auch versucht, eine Textur für zerrissene und beschädigte Ausdrücke zu erstellen.
Prompt: Erstelle eine beschädigte Version des Eingabebildes. Bitte zerreisse die Stoffteile und füge Risse in die Eisenteile ein.
Kleine Material-Assets wie diese können je nach Prompt schnell erstellt werden. (Das lederartige Teil wurde als Eisen eingestuft, aber … naja, ist in Ordnung. Ehrlich gesagt neigen größere Designänderungen dazu, das Bild zu verschieben, daher würde ich es dafür nicht empfehlen. Schadensverarbeitung ist so ziemlich das Limit.)
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!https://pbs.twimg.com/amplify_video_thumb/2061702655551164416/img/2vZqOsVlvtfw-73T.jpg
Das Video zeigt neue Normal- und Metallic-Maps, die basierend auf der zerrissenen Textur erstellt wurden. Es sieht passend aus, also alles gut!
■ Summary
Noch einmal
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Wechsel in der Reihenfolge: Nur Textur → Normal hinzugefügt → Metallic hinzugefügt → Detail hinzugefügt → Schadensverarbeitung. Du kannst den Unterschied in der Textur deutlich sehen, wenn du das Licht drehst.
Ich bin ehrlich dankbar, dass Aufgaben, die zuvor von Hand oder mit speziellen Tools erledigt wurden, jetzt mit einem einzigen Prompt abgeschlossen werden können. Die Genauigkeit ist auf einem praktischen Niveau, und Normal Maps scheinen besonders gut mit generativer KI kompatibel zu sein.
PolloAI kann auch Videos generieren und digitale Menschen erstellen, zusätzlich zu GPT Image 2.0. Wenn du interessiert bist, probier es doch aus!! (Werbung)
