Profesor Jeremy Bailenson jest liderem w badaniach nad wirtualną rzeczywistością (VR) i założycielem Stanford’s Virtual Human Interaction Lab. Jego kurs Virtual People, prowadzony od ponad 20 lat, bada wpływ technologii immersyjnych na interakcje międzyludzkie.
"Uczę o VR od ponad 20 lat. Chociaż wielu studentów na moich kursach to eksperci w programowaniu, bardzo niewielu z nich jest biegłych w modelowaniu 3D. Meshy było przełomowe na moich zajęciach, pozwalając wszystkim szybko tworzyć skomplikowane, niskopoligonowe modele do zapełniania ich światów VR w kilka minut."
Jeremy Bailenson
Profesor, Stanford University
Wprowadzając Meshy do klasy, zwiększył kreatywne możliwości studentów, umożliwiając 190 uczestnikom tworzenie modeli 3D bezpośrednio z ich laptopów lub tabletów. W tym wywiadzie profesor Jeremy Bailenson i Portial Wang dzielą się swoimi doświadczeniami i spostrzeżeniami na temat używania Meshy na zajęciach Virtual People.
Co zmotywowało Cię do użycia Meshy na zajęciach Virtual People, zwłaszcza w tym projekcie na dużą skalę?
Byliśmy podekscytowani użyciem Meshy z jej narzędziem tekst-do-3D, aby pomóc studentom tworzyć wirtualne repliki fizycznych przestrzeni w VR.
Posiadanie kont korporacyjnych pozwoliło nam na przeprowadzenie zajęć z 190 studentami, gdzie mogli pracować wspólnie w grupach w tym samym czasie.
Byliśmy również podekscytowani możliwością kontrolowania liczby poligonów w narzędziu, ponieważ renderowanie dużych, skomplikowanych modeli w społecznościowym VR jest kosztowne i pogarsza immersyjne doświadczenia studentów.
Jak studenci zareagowali na użycie Meshy do generowania modeli 3D?
Studenci byli niezwykle zaangażowani podczas naszego wykładu warsztatowego z generatywnej AI.
Pracując na podstawie referencji z 360-stopniowych zdjęć, w grupach po około 10 studentów, decydowali, jakie obiekty chcieliby użyć w VR, a następnie podpowiadali narzędziu i iterowali na siatkach i teksturach.
Byliśmy bardzo pod wrażeniem tekstur na obiektach takich jak pluszowe zabawki i dywany, a także tego, jak dobrze narzędzie radziło sobie z obiektami niekonwekcyjnymi, takimi jak wazony na kwiaty i deski do gry w cornhole.
Jednym z ciekawych podejść, jakie niektórzy studenci przyjęli, było robienie zrzutów ekranu obiektów na 360-stopniowym zdjęciu, wprowadzanie ich do ChatGPT w celu opisania obiektów i używanie odpowiedzi do pomocy w formułowaniu podpowiedzi dla Meshy.
Wspomniałeś, że byłeś pod wrażeniem jakości modeli. Czy możesz rozwinąć, co się wyróżniało?
Byliśmy podekscytowani widząc, jak studenci tworzą skomplikowane modele, takie jak rakiety tenisowe i namioty, które bardzo przypominały fizyczne obiekty pod względem tekstur i kształtów.
Modele były również stworzone z wystarczająco niską liczbą poligonów, co sprawiło, że proces importowania i renderowania modeli w VR był płynny dla studentów w sieciowym społecznościowym VR.
Jak widzisz wpływ narzędzi takich jak Meshy na przyszłe projekty edukacyjne i badawcze VR?
Narzędzia takie jak Meshy obniżają barierę dla osób bez formalnego szkolenia w modelowaniu 3D do generowania obiektów, które mogą być bezpośrednio używane w wirtualnych środowiskach.
Na naszych zajęciach pozwoliło to studentom na wspólne budowanie wirtualnych replik fizycznych przestrzeni i przeżywanie wspólnych doświadczeń twarzą w twarz w VR. Dzięki tym szczegółowym środowiskom nasz zespół badawczy był w stanie badać doświadczenia VR studentów, szczególnie jak immersyjne doświadczenia wpływały na postrzeganie innych, dynamikę społeczną i przypominanie sobie informacji.
W przestrzeni edukacyjnej widzimy możliwość tworzenia wysoce konfigurowalnych obiektów 3D i personalizowanych wirtualnych światów, co daje uczniom i nauczycielom możliwość działania w immersyjnych klasach. Podobnie w badaniach, narzędzia takie jak Meshy pozwalają na bardziej rozległe badania nad tematami takimi jak kreatywność, przypominanie sobie informacji i interakcje społeczne, umożliwiając badaczom eksplorację wpływu VR na te tematy w bogatszy i bardziej zniuansowany sposób.
Jakie rady dałbyś innym edukatorom, którzy chcą zintegrować AI z ich programem nauczania, ale mogą nie wiedzieć, od czego zacząć?
Zidentyfikuj na wczesnym etapie te elementy programu nauczania i planu dydaktycznego, które mogą najbardziej skorzystać z integracji AI. Projektuj i iteruj komponenty związane z AI oraz koordynuj działania z personelem wsparcia w celu rozwiązywania problemów, jeśli to możliwe. W końcu, jako edukatorzy, przyjmujcie niespodziewane momenty i szybko dostosowujcie się do nieprzewidzianych wyzwań.
