Професор Джеремі Бейленсон є лідером у дослідженнях віртуальної реальності (VR) та засновником і директором Лабораторії віртуальної взаємодії людини Стенфордського університету. Його курс "Віртуальні люди", який викладається понад 20 років, досліджує вплив занурювальних технологій на людську взаємодію.
"Я викладаю про VR понад 20 років. Хоча багато студентів на моїх курсах є експертами в програмуванні, дуже мало хто з них є вмілими 3D-моделістами. Meshy став трансформаційним у моєму класі, дозволяючи всім швидко створювати складні, низькополігональні моделі для заповнення їхніх VR-світів за лічені хвилини."
Jeremy Bailenson
Professor, Stanford University
Впровадивши Meshy у клас, він підвищив творчі можливості студентів, дозволивши 190 учасникам створювати 3D-моделі безпосередньо з їхніх ноутбуків або планшетів. У цьому інтерв'ю професор Джеремі Бейленсон і Портіал Ван діляться своїм досвідом і поглядами на використання Meshy в класі "Віртуальні люди".
Що мотивувало вас використовувати Meshy у класі "Віртуальні люди", особливо для цього масштабного проєкту?
Ми були в захваті від використання Meshy завдяки його інструменту тексту в 3D, щоб допомогти студентам створювати віртуальні копії фізичних просторів у VR.
Маючи корпоративні акаунти, ми змогли організувати в класі активність для 190 студентів, де вони могли працювати спільно в групах одночасно.
Нас також зацікавила здатність інструменту контролювати кількість полігонів, оскільки рендеринг великих складних моделей у соціальній VR є витратним і погіршує занурювальний досвід студентів.
Як студенти відреагували на використання Meshy для створення 3D-моделей?
Студенти були надзвичайно залучені під час нашої лекції з генеративного AI.
Працюючи на основі 360-фото, у групах приблизно по 10 студентів, вони вирішували, які об'єкти вони хотіли б використовувати у VR, і давали інструменту підказки, ітеративно працюючи над сітками та текстурами.
Ми були дуже вражені текстуруванням об'єктів, таких як плюшеві іграшки та килими, а також тим, наскільки добре інструмент міг обробляти неконвексні об'єкти, такі як вази для квітів і дошки для корнхолу.
Цікавим підходом, який обрали деякі студенти, було робити скріншоти об'єктів у 360-фото, вводити їх у ChatGPT для опису об'єктів і використовувати відповіді для допомоги в створенні підказок для Meshy.
Ви згадали, що вас вразила якість моделей. Можете пояснити, що саме виділялося?
Ми були в захваті, бачачи, як студенти створюють складні моделі, такі як тенісні ракетки та намети, які тісно нагадували фізичні об'єкти за текстурами та формами.
Моделі також були створені з достатньо низькою кількістю полігонів, щоб процес імпорту та рендерингу моделей у VR був плавним для студентів у мережевій соціальній VR.
Як ви бачите вплив таких інструментів, як Meshy, на майбутні освітні та дослідницькі проєкти у VR?
Інструменти, такі як Meshy, знижують бар'єр для осіб без формальної підготовки в 3D-моделюванні для створення об'єктів, які можуть бути безпосередньо використані у віртуальних середовищах.
У нашому класі це дозволило студентам спільно створювати віртуальні копії фізичних просторів і переживати спільні особисті враження у VR. Завдяки цим детальним середовищам наша дослідницька команда змогла вивчати VR-досвід студентів, зокрема, як занурювальні враження вплинули на сприйняття студентами інших, соціальну динаміку та запам'ятовування.
У освітньому просторі ми бачимо можливість створення високонастроюваних 3D-об'єктів і персоналізованих віртуальних світів, що надає можливість студентам і вчителям в занурювальних класах. Подібним чином, у дослідженнях, інструменти, такі як Meshy, дозволяють проводити більш обширні дослідження на такі теми, як креативність, запам'ятовування та соціальна взаємодія, дозволяючи дослідникам досліджувати вплив VR на ці теми в більш багатих і нюансованих способах.
Яку пораду ви б дали іншим викладачам, які хочуть інтегрувати AI у свою навчальну програму, але не знають, з чого почати?
Визначте на ранньому етапі компоненти навчальної програми та плану викладання, які можуть отримати найбільшу користь від інтеграції AI. Розробляйте та вдосконалюйте компоненти, пов'язані з AI, і координуйтеся з технічною підтримкою для вирішення проблем, якщо це можливо. Нарешті, як викладачі, приймайте несподівані моменти і швидко адаптуйтеся до непередбачених викликів.
