Exploramos como um sinal visual pode se tornar uma compreensão estruturada de profundidade, geometria, material e escala. Modelos próprios de reconstrução neural são uma meta de longo prazo, fora do MVP atual.
Uma fotografia registra luz, superfície e um ângulo escolhido. Ela também sugere um mundo além das bordas: volume, distância e as relações que tornam um objeto coerente.
Nosso trabalho começa no asset que já está em circulação. Perguntamos o que seria necessário para um sistema ler esse sinal como o início de um modelo espacial.
A 3DNA é a camada de ingestão do PhantomView, em desenvolvimento. Foi pensada para transformar fotos de produtos em modelos 3D usando modelos generativos existentes. Treinar modelos próprios de reconstrução neural é uma meta de pesquisa de longo prazo, fora do MVP.
O objetivo é uma base dimensional mais útil: um asset que pode ser observado, versionado e preparado para a próxima interface.
Um resultado espacial importa quando pode chegar a uma experiência útil. Veja como Immersive Frame transforma assets dimensionais em uma entrega interativa mais leve.
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