Разработчик опубликовал на GitHub проект ldraw-nova, который позволяет ИИ-агенту создавать 3D-модели из реальных деталей LEGO. Пользователь задает идею модели, после чего агент сам планирует конструкцию, подбирает подходящие элементы и постепенно собирает цифровую версию.
В основе проекта лежит LDraw — специализированный язык описания LEGO-моделей. Вместо того чтобы вручную задавать положение каждой детали, агент получает инструменты, примеры и инструкции, необходимые для работы с этим форматом.
Процесс начинается с текстового запроса. Агент определяет, какие детали и подмодели понадобятся, продумывает конструкцию и создает план будущей модели. Затем он генерирует Python-скрипты, которые формируют исходный файл в формате LDraw.
Работа не заканчивается после первой генерации. Агент рендерит получившуюся модель, анализирует изображение и при необходимости меняет положение деталей и внешний вид конструкции. В инструментарии также предусмотрены поиск подходящих деталей, использование готовых примеров, проверка столкновений и обнаружение зазоров между элементами.
ldraw-nova фактически разделяет процесс на несколько этапов: ИИ создает план, по нему пишет генератор, а тот уже формирует трехмерную модель. Разработчик сравнивает такой подход с компилятором, который преобразует описание конструкции в готовую модель.
После завершения работы можно получить исходный код модели на языке LDraw, изображения и различные варианты просмотра. Проект также умеет создавать редактируемый файл glTF в формате GLB для дальнейшей работы в Blender.
Для поиска деталей и примеров ldraw-nova использует семантический поиск с переоценкой результатов на базе Jev System One. При этом автор отмечает, что наиболее сложные и крупные модели пока способны корректно создавать только мощные современные ИИ-модели, а сам процесс остается довольно медленным.
Проект пока находится на ранней стадии. Разработчик отдельно отмечает проблемы с производительностью VR-режима, работу над поддержкой менее мощных моделей и необходимость улучшить генерацию некоторых типов конструкций, включая космические аппараты, механизмы, животных и минифигурки.
Читайте также:
Блогер создал ИИ-модель Ajax на базе Qwen3.5-9B с 9 млрд параметров для работы без облака
Математики не доверяют доказательствам ИИ — нейросети научились обходить компьютерную проверку
Новая архитектура памяти позволит запускать ИИ-модели на 20 трлн параметров