hoainho/img2threejs

Rebuild the object in a reference image as a code-only, procedural, quality-gated, animation-ready Three.js model. Token-efficient image-to-3D.

해결하는 문제

단일 참조 이미지를 고품질의 애니메이션 준비가 된 3D 모델로 변환하는 데 따르는 어려움을 해결합니다. 무거운 메쉬 파일이나 포토그래메트리를 사용하는 대신, 웹 브라우저에서 직접 렌더링할 수 있는 가벼운 절차적 코드를 생성합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 AI 에이전트(Claude Code와 같은)가 조각가 역할을 하는 단계별 스컬프팅 파이프라인을 사용합니다. 프로세스는 blockout, structural pass, form refinement, material pass, surface pass, lighting pass, interaction pass, optimization pass의 엄격한 순서를 따릅니다. 각 단계는 참조 이미지와 작업물을 검증하는 Python 스크립트에 의해 제어됩니다. 에이전트는 다음 단계로 넘어가기 전에 시각적 리뷰(사이드 바이 사이드 렌더링과 원본 비교)를 통과해야 합니다. 이를 통해 최종 출력이 프리미티브, 절차적 셰이더 및 생성된 지오메트리를 사용하여 객체를 구축하는 TypeScript 팩토리가 되도록 보장합니다.

대상

게임 개발자: 가벼운 코드 기반의 3D 에셋을 찾는 개발자.
웹 개발자: 대용량 파일 다운로드 없이 애니메이션 준비가 된 Three.js 모델이 필요한 개발자.
AI 엔지니어: 3D 에셋 생성을 위한 에이전트 워크플로우를 구축하는 엔지니어.

주요 특징

토큰 효율적인 설계: 검증 및 기록에는 결정론적 Python 스크립트를 사용하여, 값비싼 LLM 토큰은 시각적 판단에만 사용합니다.
애니메이션 준비 완료: 피벗, 소켓 및 콜라이더를 포함하는 런타임 계층 구조를 생성합니다.
절차적 재구성: 메쉬를 추출하는 대신 코드(프리미티브 및 셰이더)로부터 객체를 재구성합니다。
에이전트 불가지론(Agent-agnostic): 스킬 기반 아키텍처를 통해 다양한 AI 코딩 도구 및 비전 모델과 작동하도록 설계되었습니다.