ChatGPT против Claude Code: AI-моделирование в 3ds Max

Можно ли просто показать искусственному интеллекту фотографию кресла и попросить создать его полноценную 3D-модель? Причем не какую-нибудь кривую болванку, а нормальную модель с правильной геометрией, хорошей сеткой и всеми деталями?

Звучит заманчиво, правда? Особенно если вспомнить, сколько времени иногда уходит на моделирование даже относительно простых предметов.

Я решил проверить это на практике и устроил небольшой челлендж между двумя AI-агентами: Claude Code с моделью Opus 5.5 High и ChatGPT Codex с Astra 6 Ultra.

Задача была довольно простой. Я выбрал кресло IKEA, дал агентам ссылку на страницу товара и попросил создать его в 3ds Max. Никаких готовых 3D-моделей, подробных инструкций или ручного моделирования.

И знаете что? Результаты оказались довольно интересными. Правда, не совсем такими, как я ожидал.

Для начала немного объясню, как всё это работает, если вы еще не знакомы с Max Ultra MCP.

Представьте, что вы можете открыть Claude Code или ChatGPT и просто написать: «Создай мне кресло», «Разложи объекты по слоям» или «Найди все объекты без материалов».

И агент не просто расскажет, как это сделать, а действительно выполнит задачу прямо в вашем 3ds Max.

Именно для этого я разработал Max Ultra MCP.

Loading...

По сути, это мост между AI-агентом и 3ds Max. Благодаря ему агент может создавать и изменять объекты, запускать скрипты, управлять сценой и даже видеть интерфейс программы через скриншоты.

То есть он не работает вслепую. У него есть возможность посмотреть, что получилось, найти ошибки и попробовать их исправить.

Сам Max Ultra MCP бесплатный, а установить его довольно просто.

Скачать Max Ultra MCP:

Всё началось с довольно простой мысли.

Время от времени у меня возникают задачи, которые хотелось бы автоматизировать. Например, создать 3D-план помещения, правильно назвать сотню объектов, организовать слои или выполнить какие-то однотипные операции.

С такими вещами AI-агенты уже неплохо справляются.

В одном из предыдущих экспериментов я пробовал создавать 3D-план дома по изображению. И, в принципе, разные агенты смогли выполнить эту задачу.

Но создание плана и моделирование конкретного предмета по фотографиям, это совершенно разные вещи.

Одно дело расставить стены и окна, а другое сделать кресло, у которого есть определенные изгибы, толщина деталей, мягкие подушки, крепления и швы.

Причем важно не просто создать что-то похожее на кресло. Нужно повторить конкретную модель.

Если AI сможет нормально справиться с такой задачей, это откроет довольно интересные возможности. Например, можно будет быстро создавать мебель и другие объекты, которых нет в готовых библиотеках.

Именно это я и захотел проверить.

Loading...

Я не стал специально искать какую-то сложную модель. Просто открыл Google и выбрал первое подходящее кресло IKEA средней сложности.

Мой выбор пал на POÄNG.

На первый взгляд, ничего особенного. Деревянный каркас с плавными изгибами, мягкая подушка, несколько креплений.

Но если присмотреться, кресло не такое простое.

У него довольно специфическая форма каркаса. Нужно правильно повторить изгибы дерева, пропорции, толщину подушек и множество мелких деталей.

К тому же на сайте IKEA есть интерактивный 3D-просмотр, так что можно достаточно хорошо рассмотреть оригинал с разных сторон.

Оригинальное кресло IKEA POÄNG:

Для эксперимента я выбрал двух агентов:

Оба работали через Max Ultra MCP.

Задача была практически одинаковой: изучить кресло по ссылке и создать его 3D-модель.

Посмотрим, что из этого получилось.

Начнем с Claude Code.

Я просто отправил агенту ссылку на IKEA и попросил смоделировать кресло.

И тут началось самое интересное.

Вместо того чтобы сразу создавать геометрию, Claude решил сначала разобраться, что именно ему предстоит моделировать.

Он довольно долго изучал страницу товара, искал дополнительные фотографии в интернете и даже нашел какие-то чертежи в формате SVG.

Мне такой подход понравился.

Всё-таки, если мы хотим получить точную модель, сначала нужно понять, как она устроена. А для этого желательно собрать побольше референсов.

Также Claude автоматически использовал встроенный в Max Ultra MCP скилл с базовыми знаниями по моделированию кресел.

Это тоже хороший знак. Агент не просто начал создавать случайные объекты, а попытался использовать дополнительные инструкции.

После сбора информации он составил план и приступил к моделированию.

Примерно через 30 минут кресло было готово.

Loading...

Loading...

Видео процесса моделирования Claude Code:

Первое, что мне понравилось, это топология.

Claude сделал действительно хорошую, довольно равномерную сетку, которая нормально работает с TurboSmooth.

И это важно.

Когда вы моделируете мебель, недостаточно просто получить красивую форму. Геометрия должна быть удобной для дальнейшего редактирования.

Здесь Claude справился очень неплохо.

Модель можно спокойно дорабатывать, менять форму и добавлять детали. Сетка выглядит аккуратно, без серьезных проблем.

Также мне понравилось, что агент самостоятельно нашел дополнительные референсы.

Главная проблема оказалась довольно неожиданной.

Claude сделал хорошую 3D-модель кресла, но не того кресла, которое я ему показывал.

Да, это кресло. Да, оно выглядит вполне нормально. Но если поставить его рядом с оригинальным IKEA POÄNG, разница становится очевидной.

Пропорции и форма заметно отличаются.

Некоторые важные детали вообще отсутствуют. Например, крепления и швы на подушках.

И вот тут возникает вопрос.

Зачем агент потратил столько времени на поиск референсов, если в итоге всё равно не смог достаточно точно повторить оригинал?

Получается довольно странная ситуация. Технически модель сделана хорошо, но визуально задача выполнена лишь частично.

И еще один момент, который мне не понравился, это скорость.

На создание одного кресла ушло около 30 минут.

Для AI-агента, который должен экономить время, это уже довольно много. Особенно если после него всё равно придется исправлять форму вручную.

Теперь посмотрим, что сможет ChatGPT.

Я дал ему практически такое же задание. Единственное отличие, дополнительно попросил поискать референсы в интернете, чтобы он не ограничивался фотографиями с сайта IKEA.

Но Astra решила действовать немного иначе.

Она не стала так долго собирать информацию и в основном ориентировалась на изображения, которые уже были доступны на странице товара.

Зато приступила к работе значительно быстрее.

И результат появился примерно в три раза быстрее, чем у Claude Code.

То есть вместо получаса моделирование заняло около десяти минут.

Loading...

Loading...

Видео процесса моделирования ChatGPT Astra:

Во-первых, скорость.

Разница довольно существенная. Особенно если вы хотите использовать AI для повседневных задач.

Во-вторых, Astra уделила больше внимания мелким деталям.

Например, добавила дополнительные швы и крепления, которые Claude Code просто пропустил.

Также она сделала подушку немного тоньше, и в этом плане результат оказался ближе к оригиналу.

В целом модель выглядит вполне узнаваемо.

Но, как обычно, есть нюансы.

Если у Claude Code основной проблемой была форма, то у Astra к этому добавились еще и проблемы с топологией.

Сетка получилась менее равномерной.

В некоторых местах, особенно на углах, геометрия плохо работает с TurboSmooth. Появляются нежелательные деформации.

Также встречаются участки, где одна геометрия пересекается с другой.

Для нормальной 3D-модели это не очень хорошо.

Отдельная история с подушкой.

Astra сделала ее углы слишком острыми, а в некоторых местах появились какие-то странные затяжки, которых у оригинального кресла вообще нет.

Не совсем понятно, зачем они там нужны.

И самое главное, Astra тоже не смогла достаточно точно повторить форму оригинала.

Есть еще один важный момент.

Для нормального результата мне пришлось использовать режим Ultra. На более низких настройках появлялось слишком много артефактов.

То есть быстрый результат мы получили, но не стоит забывать, что использовался довольно мощный режим работы модели.

После завершения моделирования я решил поставить обе модели рядом с оригиналом и внимательно сравнить.

И тут всё стало гораздо понятнее.

На первый взгляд обе модели выглядят неплохо. Особенно если смотреть на них отдельно, не сравнивая с настоящим креслом.

Но стоит поставить рядом оригинал, и сразу начинаешь замечать ошибки.

Claude Code сделал более аккуратную сетку. Его модель удобнее редактировать, а геометрия лучше подготовлена для сглаживания.

ChatGPT Astra справилась значительно быстрее и добавила больше мелких деталей. Но при этом допустила больше ошибок в топологии.

А вот с точностью формы у обоих возникли серьезные проблемы.

Ни один агент не смог достаточно близко повторить оригинальное кресло IKEA.

И для меня это оказалось самым важным результатом эксперимента.

Потому что если я прошу сделать конкретное кресло, мне нужно именно это кресло, а не просто похожая мебель.

Видео с подробным сравнением двух моделей:

После этого эксперимента у меня возникла довольно простая ассоциация.

Сейчас AI-агенты моделируют примерно как начинающий 3D-художник, который уже умеет пользоваться инструментами, но еще не научился внимательно смотреть на референсы.

Представьте джуниора, которому дали фотографию кресла.

Он быстро создает каркас, добавляет подушки, делает сглаживание и говорит: «Готово!»

Вы смотрите на результат и понимаете, что вроде бы всё на месте.

Но потом открываете оригинальную фотографию.

И оказывается, что изгиб спинки неправильный, подушка слишком толстая, ножки стоят не под тем углом, а некоторые детали вообще отсутствуют.

Примерно такую ситуацию я увидел здесь.

Агенты уже умеют работать с геометрией. Они знают, как создавать объекты, применять модификаторы и строить сетку.

Но пока им явно не хватает умения анализировать форму и постоянно сверять результат с оригиналом.

Они слишком быстро решают, что задача выполнена.

Хотя на самом деле модель еще требует серьезной доработки.

Нет, совершенно не значит.

Я считаю, что AI уже вполне можно использовать для создания 3D-моделей.

Просто нужно понимать, где он действительно полезен.

Например, если вам нужно быстро создать простой объект, какую-то базовую геометрию или заготовку для дальнейшей работы, агент может отлично справиться.

Он также может помочь с рутинными операциями, организацией сцены и автоматизацией различных процессов.

А вот если речь идет о сложной модели, которую нужно точно повторить по фотографиям, здесь пока всё значительно сложнее.

Конечно, можно написать дополнительные промпты.

Можно указать агенту на ошибки, попросить исправить пропорции, переделать сетку или добавить недостающие детали.

Возможно, после нескольких итераций результат станет гораздо лучше.

Но тогда возникает другой вопрос.

Сколько времени мы потратим на объяснение ошибок, прежде чем окажется, что проще было смоделировать объект самостоятельно?

Именно поэтому я пока не считаю, что такие агенты могут полноценно заменить опытного 3D-моделлера.

Человек гораздо лучше понимает форму, пропорции и то, какие детали действительно важны.

По крайней мере, на сегодняшний день.

И вот здесь появляется еще одна интересная идея.

В Max Ultra MCP уже есть система скиллов.

Если объяснять максимально просто, скилл представляет собой набор дополнительных инструкций, которые помогают агенту лучше выполнять определенные задачи.

Например, можно создать специальный скилл для моделирования мебели.

В нем подробно объяснить, как правильно искать референсы, анализировать пропорции, строить геометрию и проверять результат.

Можно научить агента не просто создавать модель, а регулярно сравнивать ее с оригиналом.

Например, после создания каркаса он должен сделать скриншот, сравнить форму с фотографией и исправить найденные ошибки.

Затем перейти к подушкам, проверить их толщину, изгибы и расположение.

И только после этого заниматься мелкими деталями.

Отдельно можно прописать правила построения топологии, чтобы не появлялись слишком острые углы, пересечения геометрии и проблемы с TurboSmooth.

Конечно, один скилл не сделает AI идеальным моделлером.

Но я думаю, что такой подход вполне может заметно улучшить результаты.

И самое интересное, что для этого не обязательно менять саму AI-модель. Иногда достаточно просто научить агента правильной последовательности действий.

Если вам интересна эта тема, напишите в комментариях.

Я могу попробовать разработать отдельный скилл для более точного 3D-моделирования и добавить его в Max Ultra MCP по умолчанию.

А затем повторить эксперимент и посмотреть, насколько изменится результат.

Итак, что мы имеем?

Два мощных AI-агента получили одну и ту же задачу: создать 3D-модель кресла IKEA по ссылке на сайт.

Оба справились с моделированием в том смысле, что действительно создали полноценные 3D-объекты.

Claude Code потратил больше времени, зато сделал более качественную топологию.

ChatGPT Astra оказалась значительно быстрее и уделила больше внимания деталям, но допустила больше ошибок в геометрии.

При этом оба агента не смогли точно повторить форму оригинального кресла.

Именно это я считаю главным недостатком.

Создать кресло и создать конкретное кресло по референсу, это две совершенно разные задачи.

Пока AI гораздо лучше справляется с первой.

Но лично мне этот эксперимент показался интересным. Еще недавно сама возможность попросить AI самостоятельно создать объект в 3ds Max выглядела довольно необычно.

А сейчас мы уже обсуждаем качество сетки, правильность сглаживания и точность повторения формы.

Это хороший прогресс.

Просто не стоит ожидать, что агент с первого промпта сделает за вас всю работу идеально.

Пока ему всё еще нужен человек, который понимает, что должно получиться, и может вовремя заметить ошибки.

А что думаете вы?

Хотели бы увидеть продолжение этого эксперимента с улучшенным скиллом для моделирования?

И какие еще задачи в 3ds Max стоит проверить с помощью AI-агентов?

Возможно, у вас есть идеи, где AI действительно сможет сэкономить часы работы.

Пишите в комментариях. Самые интересные варианты попробую протестировать в следующих экспериментах.