Transformer du texte en image : notre test de 3 générateurs de modèles 3D gratuits
L’intelligence artificielle (IA) est une solution prometteuse pour créer des modèles 3D précis à partir d’un texte complexe, mais elle ne remplacera pas de sitôt les logiciels de conception.
Concevoir des objets à l’aide de logiciels de conception assistée par ordinateur (CAO) comme Fusion, Blender ou ZBrush requiert des compétences et prend beaucoup de temps, c’est un fait. D’où l’idée d’utiliser des générateurs « texte-modèle » alimentés par l’IA.
Ces outils sont très pratiques pour créer des prototypes et des modèles à utiliser dans des environnements virtuels. Ils sont de plus en plus performants pour générer des modèles 3D créatifs et artistiques, mais, comme nous l’avons constaté, ces modèles n’ont pas pour finalité d’être imprimés en 3D. Du moins, disons que ce n’est pas encore le point fort de ces générateurs.
Pour l’impression 3D, on retrouve désormais l’IA dans les programmes de CAO, ou encore sous forme de logiciels autonomes de génération de modèles, et même sous forme de plateformes web gratuites, faciles et rapides. Toutes ces solutions visent à faciliter et à accélérer la création de modèles numériques. Quant à savoir si elles marchent vraiment, cela dépend en réalité de vos attentes.
De prochains articles de cette série sur l’intelligence artificielle exploreront l’IA dans la CAO et les plateformes d’IA « image-modèle », mais nous nous concentrerons ici uniquement sur les générateurs d’IA texte-modèle (qui consistent à saisir une description détaillée du modèle désiré) pour les modèles imprimables en 3D. Nous en avons testé trois gratuits : Meshy, Tripo, et ChatGPT + MakerLab.
Déroulement de nos tests
Pour tester et comparer ces trois générateurs de modèles d’IA, nous avons décidé de jouer le jeu complètement et de demander à l’intelligence artificielle de nous rédiger deux prompts : l’une pour tester sa précision mécanique et l’autre pour mettre à l’épreuve sa créativité.
Le premier prompt, qui consiste à générer un écrou standard, nous permet de juger dans quelle mesure l’IA est capable de suivre des instructions qui spécifient une forme et des dimensions particulières. Ce premier test permet de tester l’utilisabilité fonctionnelle du modèle dans le monde réel et de mesurer la réflexion de l’IA sur la conception et l’intégration de caractéristiques pratiques. Il sert aussi à vérifier si l’IA est capable de respecter les tolérances dimensionnelles et d’éviter les parois minces ou les géométries flottantes.
Le second test était plus complexe et visait à montrer à quel point l’IA peut être créative tout en conservant des caractéristiques propres à l’impression 3D (via la modélisation de surfaces organiques dotées de courbes douces et de formes naturelles). L’objectif était d’évaluer dans quelle mesure les détails (yeux, membres, posture) étaient préservés et de vérifier la présence d’arêtes non-manifold ou de géométries parasites, qui sont courantes dans les résultats de l’IA organique.
Prompt 1 :
« Crée un simple écrou hexagonal mesurant 5 cm de diamètre et 2 cm de haut avec un filetage central. »
Prompt (en anglais) : “Create a simple hexagonal nut measuring 5 centimeters in diameter and 2 centimeters high with a central threaded hole.”
Tout ingénieur en mécanique qui se respecte est capable de réaliser ce modèle en deux temps trois mouvements, et demandera probablement le diamètre et le type de filetage recherché. Spoiler : pour les IA que nous avons testées, cet exercice n’a pas été si facile.
Prompt 2 :
« Génère un modèle imprimable en 3D d’un “caméléon mécanique”. Ce caméléon doit être doté d’une queue articulée composée d’au moins cinq segments et conçue pour être imprimée d’une seule pièce. Son corps doit comporter des engrenages et des pièces de liaison visibles évoquant des mécanismes internes. Le modèle doit être optimisé pour l’impression FDM sans nécessiter de structures de soutien pour le corps principal et l’articulation de la queue. Son pied avant gauche doit être conçu pour tenir solidement un crayon de taille standard (environ 8 mm de diamètre). »
Prompt (en anglais) : “Generate a 3D printable model of a ‘Mechanical Chameleon’. This chameleon should feature an articulated tail composed of at least five segments, designed to be printed-in-place. Its body should incorporate visible gears and linkages, suggesting internal mechanisms. The model must be optimized for FDM printing without requiring support structures for the main body and tail articulation. Its front-left foot should be designed to securely hold a standard-sized pencil (approximately 8mm diameter).”
Voilà un défi un peu plus complexe qu’un bête écrou, même pour un concepteur industriel. Par ailleurs, les engrenages internes ne sont probablement pas imprimables en impression FDM, mais nous avons tenté le coup pour découvrir ce que les IA avaient sous le capot.
Meshy AI
Meshy AI est un générateur qui permet de créer gratuitement des modèles 3D à partir de textes ou d’images. Il est également disponible en abonnement payant. Pour notre test, nous avons utilisé la version gratuite. Nous avons saisi notre prompt puis sélectionné trois options dans le menu : 10 000 polygones, une topologie triangulaire et 5 000 sommets. Avec un compte payant, vous débloquerez plus d’options de polygones et beaucoup plus de périmètres de modèles à définir, et vous pourrez également faire plusieurs tentatives gratuitement.
Quatre options nous ont été proposées, dont une à télécharger. Pour un générateur de modèles gratuit, le résultat n’était pas si mal, même si les quatre propositions ne présentaient que six côtés à chaque fois (« hexagonal » nous semblait pourtant peu sujet à interprétation).
Nous n’avons eu aucune difficulté à télécharger le modèle que nous avons choisi en format STL et à l’importer dans un slicer. Nous n’avons constaté aucun défaut pouvant provoquer une erreur d’impression, le maillage était parfaitement hermétique. Par contre, pas question de redimensionner : c’est une fonctionnalité réservée aux abonnements payants. Le modèle s’est imprimé correctement, mais il n’est pas utilisable en tant qu’écrou : il faudrait l’éditer dans un programme de CAO afin d’appliquer une taille de filetage spécifique et dimensionner précisément l’ensemble du modèle.
Pour le second prompt, nous avons été agréablement surpris de constater que Meshy AI savait ce qu’était un caméléon, contrairement au concept de l’hexagone. D’un point de vue artistique, les quatre options étaient convaincantes. Par contre, côté mécanique, aucune d’entre elles ne remplissait les critères du prompt, à savoir être imprimable sans support (ce qui était beaucoup demander, nous l’admettons) ou avoir une queue à cinq segments.
Autre problème, le fichier STL du caméléon créé par Meshy AI n’était pas imprimable. Il présentait quatre arêtes non-manifold, une erreur géométrique qui rend impossible le découpage et l’impression du modèle. La plupart des slicers savent résoudre les petits défauts des modèles numériques, mais si les problèmes sont trop gros ou trop nombreux, il faut passer par un outil de réparation de fichiers STL ou un outil de CAO.
Meshy AI
- Avantages : gratuit, proposition de quatre options, téléchargement direct des STL, relativement rapide, interface conviviale
- Inconvénients : manque de précision, les modèles générés nécessitent des ajustements en CAO pour être imprimés en 3D, la plupart des fonctionnalités sont payantes
Tripo Studio 3D
Tripo Studio 3D est une plateforme d’IA permettant de générer des modèles 3D à partir de textes, d’images, de photos multivues ou même de simples gribouillis. Conçu pour les professionnels comme pour les amateurs, Tripo AI vise à simplifier le processus de modélisation 3D en le rendant accessible aux utilisateurs sans expérience préalable en conception 3D. C’est d’ailleurs la promesse qui s’affiche en première page du site : « Générez des modèles 3D à l’aide de l’IA en un clic et en quelques secondes ». Telle ne fut pas notre expérience…
L’interface est assez pauvre et frustrante par sa lenteur de chargement. Générer un modèle nous a pris entre 2 et 20 minutes.
On vous demande de saisir votre prompt, puis vous êtes invité à créer un compte, ce qui vous oblige à saisir à nouveau le prompt. Ces bugs mis à part, c’est un bon point de départ pour un outil gratuit, et un bon moyen de s’entraîner à créer des prompts pour quiconque serait totalement novice en la matière.
Tripo AI ne propose pas autant de paramètres que Meshy AI. Nous avons saisi le premier prompt et avons sélectionné l’option PBR (physical based rendering). Il existe aussi une section pour les prompts « négatives », qui permettent d’affiner le modèle souhaité.
Tripo a bien compris ce qu’était un écrou (en anglais, écrou se dit nut, et nous aurions ainsi pu nous retrouver avec une noix plus ou moins hexagonale). Par contre, l’interprétation de « filetage » (ou thread en anglais, qui signifie aussi « fil ») a posé plus de problèmes pour l’une des versions proposées. Les dimensions demandées dans le prompt ont par ailleurs été complètement ignorées.
Dans l’ensemble, l’écrou obtenu n’était pas si mal et nous avons pu le télécharger en format 3MF (au cas où nous voudrions ajouter de la couleur ou de la texture) et STL. Comme pour la version obtenue avec Meshy AI, le filetage n’est pas utilisable tel qu’il a été généré : la pièce devra être perfectionnée en CAO.
Comme Meshy AI, Tripo relève haut la main le défi de la créativité avec le caméléon tout en ignorant presque complètement les exigences mécaniques. Le fichier STL comporte 24 arêtes non-manifold et n’est pas imprimable. Il était également minuscule, ne mesurant que quelques centimètres.
Tripo
- Avantages : accessible aux débutants et aux professionnels, rendu PBR réaliste (mais non imprimable)
- Inconvénients : manque de précision, les modèles générés nécessitent des ajustements en CAO pour être imprimés en 3D, peu d’options de personnalisation
ChatGPT + MakerLab
Si Meshy et Tripo sont de véritables générateurs de modèles à partir de textes, ChatGPT + MakerLab est une solution de contournement : elle permet de générer un modèle à partir d’une image elle-même créée à partir d’un prompt en utilisant des outils qui n’ont pas été conçus à l’origine pour la modélisation directe en 3D. Pourtant, on en entend tellement parler que nous avons voulu la tester.
La génération de texte à partir d’une image n’est possible qu’avec un abonnement payant à ChatGPT, mais il existe d’autres applications qui proposent la même chose gratuitement, comme Deep AI, Canva, Adobe Firefly, etc. Les générateurs d’IA texte-image ne manquent pas, mais ils ne prétendent pas pouvoir créer de fichiers numériques imprimables en 3D (téléchargeables au format STL ou OBJ), contrairement aux deux autres solutions que nous vous avons proposées plus haut.
Les générateurs de fichiers numériques 3D à partir d’images sont beaucoup plus avancés que les options basées sur du texte. À l’heure actuelle, ce processus en deux étapes présente donc certains avantages, en particulier si vous recherchez une solution gratuite.
Nous avons introduit le premier prompt dans le générateur d’images Dall-E de ChatGPT. Celui-ci a généré deux écrous assez beaux qui semblaient respecter les contraintes de taille et de forme. Ensuite, nous avons téléchargé l’image en format .webp générée par Dall-E vers l’outil Image-to-3D de MakerLab, ce qui nous a pris environ 3 minutes.
Notez que MakerLab n’est pas entièrement gratuit, dans le sens que vous utilisez une partie des crédits gratuits que vous recevez avec votre compte. Par ailleurs, le site précise que vous ne pouvez pas utiliser le fichier obtenu à des fins commerciales et que vous devez mentionner la source chaque fois que vous utilisez l’image.
Le fichier créé par MakerLab est comparable aux propositions des deux autres candidats ci-dessus : il n’est pas utilisable en tant qu’objet mécanique sans quelques modifications dans un programme de CAO, notamment parce que le filetage central de l’écrou ne va pas jusqu’au bout.
Si ChatGPT a daigné générer un fichier numérique de notre écrou, il s’est montré plus réticent pour le caméléon. Il nous a en effet indiqué qu’il préférait « générer une description de plan de conception STL prête à l’emploi qui peut être utilisée pour la modélisation CAO ou transmise à un concepteur 3D ». Le fait que l’IA nous conseille de faire appel à un concepteur humain est aussi surprenant qu’agréable à entendre, mais nous avons insisté pour qu’elle génère tout de même un modèle, même simple.
L’image numérique obtenue n’était pas aussi précise que nous l’aurions souhaité, mais elle était visuellement attrayante et, une fois téléchargée sur MakerLab, elle a remporté tous les suffrages. C’est notre préférée parmi les trois. Par contre, elle n’était clairement pas imprimable. D’après le slicer Bambu Studio, l’objet présente 86 arêtes non-manifold et nécessite d’être réparé.
ChatGPT + MakerLab
- Avantages : accessible aux débutants et aux professionnels, rendu PBR réaliste (mais non imprimable)
- Inconvénients : manque de précision, les modèles générés nécessitent des ajustements en CAO pour être imprimés en 3D, peu d’options de personnalisation
Dans l’ensemble, nous sommes optimistes
Ces tests nous ont permis de conclure deux choses. Tout d’abord, si vous cherchez un générateur de modèle gratuit pour créer une pièce que vous souhaitez imprimer en 3D sans utiliser de logiciel de conception pour la peaufiner, sachez que ça n’existe pas. S’il est sans doute possible d’aller plus loin dans le processus et d’obtenir des résultats plus précis avec certaines offres payantes, cela ne résout pas tous les obstacles technologiques liés à la génération de fichiers 3D à partir d’un texte, notamment l’imprécision dimensionnelle et les formes qui ne sont pas optimisées pour l’impression 3D.
Par ailleurs, le processus manque de précision et de contrôle sur le résultat 3D final, ce qui peut limiter son utilité pour l’ingénierie, la conception de produits ou tout ce qui nécessite des tolérances précises.
Cependant, ces outils présentent un avantage : ils constituent un moyen rapide et accessible de passer du concept au modèle 3D « visuel » sans besoin de compétences classiques en matière de modélisation. Ils sont particulièrement pratiques pour le prototypage rapide, pour expérimenter de manière créative et pour créer des modèles simples à des fins visuelles ou artistiques.
Dans le meilleur des cas, les modèles générés par ces outils gratuits peuvent servir d’apport créatif aux logiciels de CAO, ce qui permet de gagner du temps lors des premières étapes de la modélisation.
Ce domaine évolue rapidement. Nous nous attendons à ce que de nouveaux outils d’IA débarquent sur le marché d’ici quelques mois. Stay tuned !
Et vous, quelle est votre technique pour créer des modèles 3D à partir d’un prompt ?
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