Como se ve en este ejemplo, modificamos imperativamente la rotación del cubo en cada fotograma. Esta forma imperativa de actualizar un valor es muy atípica para el desarrollo con React, pero necesaria para mantener un alto rendimiento. La regla general es que una vez que algo necesita ser actualizado regularmente varias veces por fotograma, debemos moverlo a un hook useFrame y actualizarlo imperativamente.
Ahora hablemos de AI, porque también está cambiando cómo construimos para la web 3D. Específicamente, AI cambia cómo podemos codificar aplicaciones web 3D, pero también cómo podemos generar activos, como modelos 3D, texturas, sonidos y animaciones. Los enfoques de AI para, por ejemplo, la generación de modelos 3D han avanzado mucho y son excelentes para prototipos y especialmente útiles para nuevos desarrolladores que aún no están familiarizados con el a veces muy complejo panorama de herramientas en el mundo 3D.
Sin embargo, la calidad de producción y un alto nivel de control creativo aún requieren años de experiencia y un conocimiento profundo, por lo que siempre puedo recomendar aprender estas herramientas, como Blender, en el camino para convertirse en un experto en web 3D. Desarrollar AI, específicamente modelos de lenguaje grandes, para el desarrollo de aplicaciones web 3D es un desafío por tres razones. Primero, la mayoría de los modelos de lenguaje grandes no han visto suficientes ejemplos específicos de 3D. Pueden crear escenas básicas, pero una vez que pides características avanzadas o APIs específicas del ecosistema comienzan a alucinar. En segundo lugar, el panorama de React 3 y WebXR se mueve rápidamente. Nuevas bibliotecas, nuevas APIs, cambios disruptivos, por lo que los modelos se desactualizan rápidamente. Y por último, los LLMs aún no piensan bien en 3D.
Pueden describir pero no visualizar geometría o relaciones espaciales con precisión. Para combatir estas limitaciones, recomiendo dar a los LLMs acceso a la documentación más actualizada para la biblioteca específica que deseas usar, y usar bibliotecas con un alto nivel de abstracción que sean similares al ecosistema web para que los LLMs puedan transferir su conocimiento. Pero suficiente de las limitaciones teóricas. Usemos AI para convertir nuestro aburrido proyecto inicial en un configurador de zapatillas. Primero, usamos Trellis, una AI de generación de modelos 3D, para convertir una imagen de una zapatilla blanca en un modelo 3D. A continuación, eliminamos las cajas giratorias de nuestra aplicación y añadimos nuestro modelo de zapatilla usando el componente glTF de la biblioteca React 3.3. Y usamos el componente handle de la biblioteca React 3.0 handle para hacer que el modelo sea manipulable.
Luego, usamos la aplicación DrawCode.ai para generar una interfaz de usuario 3D para nuestro configurador de zapatillas, que genera código usando la biblioteca React 3.0 UIKit, que podemos copiar directamente en nuestra aplicación.
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