Imaginez que vous tenez un objet physique dans vos mains, peut-être une chaise en bois ou un vase en céramique. Si vous vouliez changer son style pour passer d'un aspect rustique à un aspect futuriste, vous devriez sculpter le bois ou remodeler l'argile, un processus lent, permanent et exigeant une grande habileté. Dans le monde numérique, la création d'objets tridimensionnels pour les films, les jeux vidéo ou la conception de produits a traditionnellement suivi un chemin similaire de travail manuel. Les designers construisent des modèles pièce par pièce, affinant chaque courbe et chaque surface. Récemment, l'intelligence artificielle a offert un raccourci, permettant aux gens de générer des objets 3D simplement en tapant une description. Cependant, ces outils d'IA agissent souvent comme une machine à sous : vous tapez une instruction, et le système produit un résultat. Si le résultat est trop moderne ou pas tout à fait correct, vous ne pouvez pas simplement l'ajuster légèrement ; vous devez recommencer avec une nouvelle description, en espérant un meilleur résultat. Cela rend difficile l'apport de petits ajustements précis, comme rendre une chaise légèrement plus arrondie ou une voiture légèrement plus aérodynamique, sans perdre le contrôle de l'ensemble du design.

Une équipe de chercheurs a développé une nouvelle méthode appelée SemanticSlider3D pour résoudre ce problème. Leur travail introduit un moyen de modifier continuellement l'apparence et le ressenti d'un objet 3D à l'aide d'un simple curseur, semblable au contrôle du volume sur une chaîne hi-fi, mais pour le style ou le matériau d'un objet numérique. Au lieu de repartir de zéro à chaque changement, ce système permet à un utilisateur de prendre un modèle 3D existant et de faire glisser un contrôle d'avant en arrière pour voir l'objet se transformer fluidement d'un extrême à l'autre. Par exemple, un utilisateur pourrait prendre un piano standard et faire glisser un contrôle pour le rendre de plus en plus futuriste, observant chaque subtile variation intermédiaire, d'une finition en bois classique à un design épuré et lumineux avec des lumières intégrées. Le système y parvient sans avoir besoin d'être réentraîné pour chaque nouvel objet ou style, ce qui en fait un outil flexible pour les designers qui doivent explorer de nombreuses possibilités rapidement.

Le défi central auquel les chercheurs ont été confrontés est que les objets 3D sont bien plus complexes que les images plates. Lorsque vous éditez une image 2D, vous ne changez que ce que la caméra voit sous un certain angle. Mais un objet 3D existe dans l'espace, et changer son apparence d'un côté doit être cohérent avec son apparence de l'autre côté. Si une IA modifie l'avant d'une chaise pour qu'il paraisse futuriste mais laisse l'arrière avec un aspect ancien, le résultat semble brisé et irréaliste. Les tentatives précédentes pour résoudre cela consistaient à éditer une image 2D de l'objet, puis à essayer de transformer cette image en une forme 3D. Les chercheurs ont constaté que cette approche échouait car le processus de conversion de l'image en 3D introduisait des erreurs et des incohérences, résultant souvent en des objets qui paraissaient déformés ou perdaient leur forme originale.

Pour contourner ces erreurs, les chercheurs ont construit leur système pour qu'il travaille directement à l'intérieur du « cerveau » de l'ordinateur où l'objet 3D est stocké, plutôt que de travailler d'abord sur les images plates. Ils ont utilisé un modèle d'IA puissant qui comprend la structure des formes 3D. Le processus commence par prendre l'objet 3D original et en observer l'aspect sous de nombreux angles différents, comme un système de caméras de surveillance capturant une pièce de tous les côtés. Le système demande ensuite à un modèle de langage d'écrire deux descriptions : une décrivant l'objet dans son extrême négatif (l'opposé du changement souhaité) et une autre décrivant l'extrême positif (le changement souhaité). Par exemple, si l'objectif est de rendre un canapé « très futuriste », le système génère une description d'un canapé classique et traditionnel et une autre d'un canapé ultra-élégant et moderne.

Ensuite, le système identifie quels angles de vue sont les plus importants pour montrer le changement. Si l'utilisateur veut changer la taille des yeux d'un personnage, le système ignore les vues de l'arrière et se concentre uniquement sur l'avant. Il utilise alors les descriptions contrastées pour créer une paire d'images pour chaque vue importante : l'une montrant l'objet dans l'extrême négatif et l'autre montrant l'objet dans l'extrême positif. En comparant ces paires, le système calcule une direction spécifique dans son espace mathématique interne qui mène de l'ancien aspect au nouveau look. Cette direction agit comme un guide. Lorsque l'utilisateur déplace le curseur, le système suit ce guide, ajustant la forme et la texture de l'objet étape par étape. Parce que le système travaille directement sur la structure 3D, il garantit que les changements paraissent cohérents sous tous les angles, préservant l'intégrité de l'objet tout en appliant le nouveau style.

Les chercheurs ont testé cette méthode sur un ensemble de données de cinquante objets différents, allant des animaux et meubles aux aliments et véhicules. Ils ont comparé leur nouveau système de curseur à une approche standard qui tentait d'éditer des images 2D pour ensuite les convertir en 3D. Cinq experts humains ont évalué les résultats, les notant sur la variété produite par le curseur, la cohérence des changements, la qualité globale du modèle 3D et si le système modifiait accidentellement des parties de l'objet qui n'étaient pas censées l'être. Les résultats étaient clairs : la nouvelle méthode du curseur était largement préférée. Elle produisait une gamme beaucoup plus large de changements significatifs, maintenait des objets 3D de haute qualité et structurellement sains, et réussissait à préserver les caractéristiques non liées. Par exemple, en rendant une chaise plus futuriste, le système changeait le style sans altérer accidentellement le nombre de pieds ou la structure de base de l'assise.

Pour voir comment cet outil fonctionnerait dans un cadre de conception réel, les chercheurs ont invité six personnes ayant une expérience de la modélisation 3D à utiliser le système dans un environnement contrôlé. Ces participants devaient créer des prototypes 3D pour divers objectifs, tels que la conception d'une lampe ou d'une jambe prothétique. Les participants ont trouvé que le curseur les aidait à explorer des idées de design qu'ils n'avaient pas envisagées initialement. Un participant, qui souhaitait concevoir une lampe de sol moderne, a été surpris de découvrir qu'une variation de style rétro offrait des détails plus intéressants que la version moderne qu'il avait initialement imaginée. Un autre participant, concevant une jambe prothétique, a réalisé que voir tout le spectre des options l'inspirait à réfléchir à de nouvelles fonctionnalités qu'il n'avait pas pensé à inclure. L'outil agissait non seulement comme un éditeur, mais aussi comme un partenaire dans le processus de création, aidant les utilisateurs à clarifier ce qu'ils voulaient réellement en leur montrant toute la gamme de possibilités.

Cependant, l'étude a également révélé certaines limites. Bien que le système fonctionne très bien pour changer les styles globaux, les matériaux ou l'« ambiance » d'un objet, il était moins précis lorsqu'il s'agissait de modifier des détails géométriques spécifiques, comme la taille exacte d'un seul œil ou la hauteur d'une partie précise. Les chercheurs ont noté que réaliser ces changements structurels fins est encore difficile à gérer de manière fluide pour le système. De plus, le temps nécessaire pour générer le curseur peut être important, la configuration initiale prenant environ douze minutes et chaque nouveau point sur le curseur prenant environ une minute et demie à créer. Cela signifie que, bien que l'outil soit puissant, il n'est pas encore instantané, et les utilisateurs doivent être patients pendant que le système travaille.

Malgré ces contraintes, les conclusions suggèrent une avancée significative dans la façon dont les humains interagissent avec l'intelligence artificielle pour le design. Le système démontre qu'il est possible de donner aux utilisateurs un contrôle précis sur les objets 3D sans exiger qu'ils soient des experts en logiciels de modélisation 3D. En permettant aux gens de naviguer à travers une plage continue de styles et d'attributs, l'outil comble le fossé entre la nature vague des instructions textuelles et les besoins précis du design professionnel. Il offre un moyen de naviguer dans le vaste espace des possibilités créatives, aidant les designers à trouver l'équilibre parfait entre leur idée initiale et le produit final. À mesure que la technologie s'améliore, notamment dans la gestion des changements géométriques complexes et la réduction des temps d'attente, elle pourrait devenir un standard du flux de travail créatif, transformant la façon dont nous imaginons et construisons les objets du futur.