Exploramos cómo una señal visual puede convertirse en una comprensión estructurada de profundidad, geometría, material y escala. Los modelos propios de reconstrucción neuronal son una meta a largo plazo, fuera del MVP actual.
Una fotografía registra luz, superficie y un ángulo elegido. También sugiere un mundo más allá de sus bordes: volumen, distancia y las relaciones que hacen coherente a un objeto.
Nuestro trabajo comienza con el asset que ya circula. Preguntamos qué haría falta para que un sistema lea esa señal como el inicio de un modelo espacial.
3DNA es la capa de ingesta de PhantomView, en desarrollo. Está pensada para convertir fotos de productos en modelos 3D con modelos generativos existentes. Entrenar modelos propios de reconstrucción neuronal es una meta de investigación a largo plazo, fuera del MVP.
El objetivo es una base dimensional más útil: un asset que se puede inspeccionar, versionar y preparar para la siguiente interfaz.
Un resultado espacial importa cuando puede llegar a una experiencia útil. Descubre cómo Immersive Frame convierte assets dimensionales en una entrega interactiva más ligera.
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