ИнфраструктураРазбор · На радарHabr AI→ оригинал

Frame заявляет о 100 млн полигонов при 60 fps в браузерном 3D-редакторе

Frame — браузерный 3D-редактор, в котором ИИ может строить сцену, а человек — править результат обычными инструментами. Автор заявляет о 100 млн полигонов при 60 fps благодаря собственному движку на WebGPU, хранению геометрии на видеокарте и вычислениям в шейдерах. Это интересный пример архитектуры для тяжёлых веб-приложений, хотя независимых замеров в материале нет.

AI-обработка оригинала Habr AI; редакция Hamidun News
Frame заявляет о 100 млн полигонов при 60 fps в браузерном 3D-редакторе
Источник: Habr AI. Коллаж: Hamidun News.
Слушать статью
Паспорт материала и цифры
ПараметрДанные
ПервоисточникHabr AI ↗
Главный редактор
Агент работает с общей сценойего действия можно отменять и редактировать.
Ключевой факт #2Atomic рассчитывает взаимодействия атомов на GPU прямо внутри редактора.
Ключевой факт #3Код проприетарный; совместимость файлов между версиями пока не гарантирована.

Попросить ИИ построить деталь, открыть результат в браузере и поправить размеры руками — такой сценарий предлагает автор Frame. Он разрабатывает 3D-редактор с собственным графическим движком и API для агентов. Для разработчиков инженерных приложений здесь интересны две вещи: как устроена работа с тяжёлой геометрией и как человек с ИИ редактируют одну сцену.

Главная цифра из публикации — 100 млн полигонов при 60 кадрах в секунду без инстансинга, то есть без многократного отображения копий одной геометрии. В подписи к демонстрации указаны 76 FPS на RTX 2080. Это результаты автора: независимого тестирования и подробной методики сравнения в предоставленном материале нет.

Как Frame работает с тяжёлой геометрией

Внутри Frame — собственный движок на WebGPU без Three.js. По описанию разработчика, геометрия хранится на видеокарте, тяжёлые вычисления выполняются в шейдерах, а часть операций использует WASM. При перемещении целого объекта меняется матрица преобразования: переписывать массивы координат всех его вершин для этого не требуется.

Представьте импортированную STL-модель сложной детали. Пользователь поворачивает её, приближает камеру, перемещает объект. Для такого сценария важно, какие данные редактор пересылает между процессором и видеокартой и какую работу выполняет заново при каждом действии. Автор объясняет скорость Frame устройством всего редактора, спроектированного под WebGPU.

Заявленный размер ядра после gzip — около 0,93 МБ в замеренной сборке. Плагины и библиотечные текстуры подключаются по необходимости. Разделение полезно для продукта: пользователь обычного моделирования не должен ждать загрузки всех инженерных модулей. При этом указанная цифра относится именно к ядру, а полный объём загрузки зависит от выбранных возможностей.

Редактор также предлагает сплайновые поверхности, булевы операции и рендер с трассировкой путей. Но скорость вращения сцены сама по себе ещё не показывает, насколько быстро работают изменение топологии, сложные материалы или другие операции. Заявление автора о превосходстве над Cinema 4D стоит воспринимать как повод воспроизвести сравнение на своих задачах.

Агент получает доступ к той же сцене

У Frame есть собственный AI API. По описанию автора, агент обращается к тем же объектам и операциям, что доступны человеку. Построенный им результат можно редактировать вручную, сохранять, а действия — отменять.

Например, агент готовит геометрию детали, после чего пользователь перемещает элементы обычными инструментами. Общая сцена позволяет продолжать работу без переноса результата в отдельный редактор. Внутри проекта предусмотрен Doc — текстовое описание, которое помогает передавать контекст совместной работы.

Отдельный плагин Atomic рассчитывает атомные взаимодействия на GPU через WebGPU. Автор указывает нейросетевой межатомный потенциал NEP89-1 и поддержку 75 элементов. Агенту предполагается поручать подготовку структуры и начальных условий, а затем менять силы, закрепления и повторять эксперимент.

Здесь нужно разделять удобство постановки задачи и достоверность расчёта. Возможность собрать сцену словами ещё не подтверждает пригодность выбранного потенциала для конкретного материала и условий. В предоставленном тексте нет подробной валидации Atomic, поэтому делать выводы о точности инженерных прогнозов рано.

Что можно взять в свою разработку

Автор рассказывает, что начинал писать Frame вручную, а затем передал значительную часть реализации ИИ. За собой он оставил архитектуру, интерфейс, алгоритмы и проверку результата. Среди полезных практик называет подробное описание приложения в app.md, автоматические тесты и обычные скрипты для задач, которым модель не нужна.

Это опыт одного проекта без измеренного сравнения производительности команды до и после внедрения ИИ. Однако он даёт конкретные идеи для проверки: документировать устройство приложения, предоставлять агенту операции над рабочими объектами и сохранять возможность проверить и отменить результат.

Официальной версией Frame, по словам автора, можно пользоваться бесплатно, но код проприетарный. Совместимость между версиями пока не гарантируется. Слайсер, прочностные, тепловые и другие инженерные модули ещё разрабатываются.

Практический следующий шаг — проверить Frame на копии собственной сцены: импорт, редактирование, сохранение и повторное открытие. Для продуктовой команды наиболее полезный вопрос здесь — насколько легко пользователь может проверить и исправить работу агента в привычном интерфейсе.

Сюжет

Вопросы и ответы по материалу

Что известно по теме: как Frame работает с тяжёлой геометрией?

Внутри Frame — собственный движок на WebGPU без Three.js. По описанию разработчика, геометрия хранится на видеокарте, тяжёлые вычисления выполняются в шейдерах, а часть операций использует WASM. При перемещении целого объекта меняется матрица преобразования: переписывать массивы координат всех его вершин для этого не требуется. Представьте импортированную STL-модель сложной детали. Пользователь поворачивает её, приближает камеру, перемещает объект.

Что известно по теме: агент получает доступ к той же сцене?

У Frame есть собственный AI API. По описанию автора, агент обращается к тем же объектам и операциям, что доступны человеку. Построенный им результат можно редактировать вручную, сохранять, а действия — отменять. Например, агент готовит геометрию детали, после чего пользователь перемещает элементы обычными инструментами. Общая сцена позволяет продолжать работу без переноса результата в отдельный редактор. Внутри проекта предусмотрен Doc — текстовое описание, которое помогает передавать контекст совместной работы.

Что известно по теме: что можно взять в свою разработку?

Автор рассказывает, что начинал писать Frame вручную, а затем передал значительную часть реализации ИИ. За собой он оставил архитектуру, интерфейс, алгоритмы и проверку результата. Среди полезных практик называет подробное описание приложения в app.md, автоматические тесты и обычные скрипты для задач, которым модель не нужна. Это опыт одного проекта без измеренного сравнения производительности команды до и после внедрения ИИ.

ЖХ
Жемал Хамидун — CPO Alpina Digital, продакт-менеджер AlpinaGPT. Делает AI-продукты с 2019 года. Hamidun News — pet project, который вырос в production-агрегатор с 6000+ читателей.
✦ Единое AI-пространство · Nomad

Протестируйте новые LLM и мультимодальные модели в одном окне

Платформа Nomad AI (nomadnet.ai) даёт прямой доступ к Claude Opus 5.5, GPT-6, Gemini 3.1, DeepSeek и автономным агентам без VPN, зарубежных карт и зоопарка подписок.

Открыть Nomad AI →Автономный Nomad Agent
Что вы думаете?
Загружаем комментарии…