Презентация

1. Применение искусственного интеллекта для ускорения моделирования и анимации

АВТОР: КИЗИН АЛЕКСАНДР АНДРЕЕВИЧ
НАПРАВЛЕНИЯ ПОДГОТОВКИ: ПРОГРАММНАЯ ИНЖЕНЕРИЯ
НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ: АЛЕШОВ ВЛАДИМИР ВИТАЛЬЕВИЧ
Херсонский государственный педагогический университет, 2026

2. Актуальность

Спрос на 3D-контент растет
параллельно цифровизации отраслей.
Традиционные процессы требуют
значительных трудозатрат, высокой
квалификации и множества итераций.
ИИ снижает барьеры входа и ускоряет
производственный процесс,
одновременно меняя рынок труда.
В работе рассматривается влияние ИИ
на скорость производства в отрасли 3D
моделирования и анимации,
обсуждаются перспективы и
ограничения внедрения.

3. Цель и задачи исследования

Оценить, как ИИ может
повысить скорость и
эффективность 3Dмоделирования и
анимации при
сохранении требований
к качеству результата.
Проанализировать
методы и алгоритмы, а
также системно
рассмотреть
платформы и
инструменты,
применяемые в этой
области сегодня.
Сравнить традиционные
и ИИ-подходы, выявить
риски, ожидаемые
эффекты и условия
внедрения для
образования,
производства и
медиасреды.

4. Объект и предмет исследования

Объект: процессы компьютерного
моделирования и анимации в
различных областях.
Рассматриваются процессы
компьютерного моделирования и
анимации в образовательной,
промышленной и медийной сферах,
где требуется воспроизводимый
результат и управляемая сложность
контента.
Предмет: методы и алгоритмы ИИ,
применяемые для ускорения
моделирования и анимации, а также
эффективность их внедрения в
современные программные решения.
Фокус направлен на ИИ-методы,
ускоряющие генерацию,
редактирование и анимацию 3Dобъектов, а также на то, как их
эффективность проявляется в
современных программных
инструментах.

5. Сводная классификация ключевых направлений ИИ и соответствующих типов 3D-моделирования и анимации, применяемых в современных

Термины и классификация ИИ-методов
Сводная классификация
ключевых направлений ИИ
и соответствующих типов
3D-моделирования и
анимации, применяемых в
современных процессах.
Генеративные подходы
чаще применяются для
создания/редактирования
визуальных данных, а
компьютерное зрение —
для интерпретации входных
наблюдений; тип анимации
выбирается по способу
представления движения
(кадры, ключи, скелет,
процедура).
ИИ-направление
Примеры
Тип
моделирования
Тип анимации
Машинное
обучение/нейрос
ети
генеративные
модели
геометрическое/
процедурное
покадровая/ключ
евая
Компьютерное
зрение
анализ данных
физическое
скелетная/ИИгенерируемая
GAN и VAE
обучение
распределений
процедурное/по
данным
промежуточная
анимация

6. Современные инструменты и экосистема: как ИИ встраивается в работу

Blender конструктор с
ИИ-плагинами
Профессиональные
пакеты: Maya и 3ds с
интеграциями ИИ
В связке с ИИ-плагинами
Blender становится
площадкой для быстрого
прототипирования: от
черновых форм до
уточнения визуальных
деталей. Сокращается
доля ручных операций.
В индустриальной среде ИИ
встраивают через плагины и
связки инструментов, дополняя
традиционные графические
процессы. Это позволяет
сохранить привычные контуры
контроля и согласования,
одновременно ускоряя
подготовку ассетов и отдельных
этапов анимации.
Unreal Engine:
генерация ассетов
В игровых и реальном времени
ИИ помогает сокращать время
подготовки сцен и материалов, а
также ускоряет работу с
анимационными данными.

7. Наибольший эффект обычно заметен там, где требуется сложная итерация и высокие требования к согласованности геометрии, текстур

и
движения.
ИИ особенно полезен в
трудоемких звеньях
процесса: сокращает
рутину, но сохраняет
необходимость
верификации качества на
финальных этапах.

8.

9. Перспективы влияния на индустрию

Ускорение сложных
сцен и анимаций
Рост
производительности
команд
Появление гибридных
ролей
При поддержке генерации и
реконструкции сцен ускоряется
сборка сложных эффектов и
последовательностей. Особый
выигрыш проявляется на этапах
детализации, промежуточных
кадров и согласования
визуальных материалов.
ИИ помогает ускорять рутинные
операции, сокращая число
итераций при подготовке
ассетов и технических правок.
Художники, дизайнеры и
инженеры быстрее переходят от
идеи к рабочему прототипу.
Возникают новые роли на стыке
творчества и анализа данных:
специалист управляет
генерацией, задаёт критерии
качества и верифицирует
результат.

10. Основные риски внедрения ИИ

Технологический риск
связан с качеством
обучающих данных и
возможной
«необъяснимостью»
решений нейросетей. При
отклонениях входных
условий результат может
стать нестабильным и
потребовать
дополнительной проверки.
Кадровый риск обусловлен
дефицитом сквозных
компетенций: сочетания
знаний 3D-пайплайна с
пониманием ограничений
ИИ. Без этого возрастают
затраты времени на
настройку, поиск ошибок и
обучение команды.
Операционный риск
возникает из-за
необходимости
контролировать качество
итогового контента,
особенно в критичных
проектах. Требуются
процедуры верификации,
прослеживаемость версий
и регламенты исправления
несоответствий.

11. Заключение

Использование искусственного интеллекта открывает новые горизонты
в области 3D-моделирования и анимации, позволяя значительно
снизить время и ресурсы, что предоставляет возможность повысить
качество конечного продукта. ИИ способен не только повысить
производительность, но и обеспечить новые уровни креативности и
детализации.
Все поставленные задачи были реализованы в полном объёме, что
подтверждает достижение заявленной цели исследования.