Sandflow открыла sand3d: 100 000 3D-моделей в виде Python-кода, в 3,8 раза короче bpy

Если попросить языковую модель «сделай стол», она легко напишет текст, но с 3D всё сложнее. Модель либо выдаёт неряшливый скрипт для Blender, либо опирается на нейросеть, которая генерирует сетку из тысяч треугольников. Sandflow AI предлагает третий путь: учить LLM писать короткие параметрические программы. Для этого компания открыла библиотеку sand3d и датасет из более чем 100 000 объектов.

Почему старые датасеты мешали

Большинство генеративных 3D-проектов опирается на Objaverse. Это огромная коллекция, но по качеству она неровная. Многие модели представляют собой «triangle soup»: набор треугольников с битой топологией, где нельзя отделить ножку стола от столешницы. Для обучения модели, которая должна понимать структуру объекта, такие данные почти бесполезны.

К тому же каждая исследовательская команда чистила Objaverse под себя и оставляла результат у себя. Работа повторялась десятки раз, а открытые CAD-модели развивались медленно. Sandflow говорит, что выполнила эту чистку один раз и выложила результат для всех.

Как это выглядит на практике

В sand3d объект описывается короткой программой на Python. Возьмём шкаф. В сетке это десятки тысяч безымянных треугольников. В sand3d это несколько именованных частей, например корпус, дверца и полка, и несколько параметров: ширина, высота, глубина, число полок. Хотите шкаф на 20 см шире? Меняете одно число, и геометрия пересобирается целиком, без ручной правки вершин.

Для LLM это удобно по двум причинам. Во-первых, семантические имена дают модели смысл: она учится связывать слово «дверца» с конкретной частью кода. Во-вторых, формат компактный. По данным Sandflow, синтаксис sand3d тратит в среднем в 3,8 раза меньше токенов, чем обычный Blender Python (bpy), то есть примерно на 74% меньше. Это значит меньше стоимость обучения и инференса и больше объектов в контексте.

В датасет вошли мебель, подвижные механизмы и CAD-детали, всего более 100 000 штук. Всё лежит в открытом доступе: код на GitHub, коллекция датасетов и интерактивный 3D-эксплорер на Hugging Face.

Что стоит держать в голове

Во-первых, цифры про 3,8 раза и 74% пока заявлены самой Sandflow, и независимых замеров мы не видели. Сравнение с bpy тоже зависит от того, как писать эталонные скрипты.

Во-вторых, параметрический код хорошо описывает мебель, механизмы и детали с чёткой геометрией. Органические формы вроде персонажей, одежды или растений в такие программы укладываются хуже, и тут сетки останутся нужны. Также неясно, насколько надёжно переписанные из сеток объекты совпадают с оригиналами.

В-третьих, датасет сам по себе не даёт готового «чат-генератора 3D». Это сырьё для обучения. Сколько модели на нём реально выиграют в качестве, покажут только эксперименты.

Что с этим делать

Если вы делаете инструменты для CAD, игровых ассетов, интерьерного дизайна или конфигураторов товаров, посмотрите эксплорер и репозиторий уже сейчас. Для начала можно взять небольшую открытую модель, дообучить её на подмножестве sand3d и проверить, как она справляется с запросами вроде «комод с тремя ящиками шириной 80 см».

Продактам стоит заметить главное: параметры дают редактируемость. Пользователь может сказать «сделай чуть ниже», и модель поменяет число, а не перегенерирует объект заново. Именно такого поведения обычно не хватает 3D-генераторам, которые выдают готовую сетку и не дают её нормально поправить.

Сама идея не нова: код как промежуточное представление давно используют для CAD и графики. Новое здесь то, что кто-то собрал большой единый открытый датасет в таком формате, и сделать это нужно было давно.