Captured Metal Forms
AI assisted object design and SLA fabrication
1 — Концепция
Коллекция Captured Metal Forms вдохновлена текучими природными процессами — плавлением металла, органическими изгибами минералов и мягкими бионическими формами.
Серия исследует взаимодействие цифровой генерации и физического производства: формы создаются с помощью нейросети, переводятся в трёхмерную геометрию и адаптируются под технологию SLA-печати как способ материальной фиксации алгоритмического жеста.
Каждое изделие передаёт эстетику «жидкого металла» — текучую, живую и непредсказуемую. Гладкие скульптурные поверхности и зеркальный блеск создают ощущение движения и игры света, превращая кольца в небольшие техно-артефакты, существующие на границе между цифровым алгоритмом и материальным объектом.
2 — Процесс создания
Сформулировав концепцию и визуальный стиль серии органических объектов, я создал набор колец, используя генеративные инструменты искусственного интеллекта. На основе референсов жидкого металла и текучих бионических форм я подготовил мудборд и сделал серию промптов для генерации базовых эскизов которые показывают кольца со всех сторон (front view, side view, three-quarter view, top view, perspective).
All sketches in this series were produced in ChatGPT using written prompts only.
Полученные изображения я далее доработал в Photoshop: подчистил отражения и привёл серию к единому стилю на черном фоне.
Promotional visuals presenting a series of ring forms generated through a text based AI design process.
После этого финальные промо-изображения были загружены в Tripo AI, где на их основе была выполнена генерация базовой 3D-геометрии объектов в формате Image-to-3D.
В облачном хранилище с 3D-моделями размещены файлы в формате Blender, а также, в соответствии с требованиями преподавателей, предоставлены экспортированные версии моделей в формате STL. Дополнительно в облаке представлены скриншоты предпечатной проверки, выполненной в программе Blender с использованием аддона 3D Print Toolbox.
Скриншоты подтверждают: — замкнутость геометрии — отсутствие самопересечений — корректную топологию моделей — пригодность объектов для SLA-печати
Blender viewport showing untextured 3D models.
3д модели были сделаны через нейросеть Tripo
Billboard description — а scanner style triptych capturing the human body and metal rings as recorded forms within an AI assisted design process.
3 — Целевая аудитория
Основная аудитория проекта — дизайнеры, художники и исследователи формы, для которых важен не только итоговый объект, но и сам процесс его создания. Это люди, работающие на стыке дизайна, технологий и концептуального мышления, воспринимающие нейросети как полноценный инструмент проектирования, а не как вспомогательное средство.
Вторая ключевая группа — молодые коллекционеры и представители креативной среды, рассматривающие подобные объекты как форму актуального цифрового дизайна. Для них ценность заключается в эксперименте с формой, прозрачности метода и переосмыслении традиционных подходов к созданию предметов через алгоритмы и текстовые интерфейсы.
4 — Техническое задание на производство
1. Технология печати
SLA 3D-печать (стереолитография)
Параметры печати: — высота слоя — 0,025–0,05 мм — точность изготовления — ±0,1 мм — режим высокой детализации для передачи органических форм
Технология SLA выбрана для обеспечения высокой точности, гладкости поверхности и возможности последующей полировки.
2. Материал
UV-отверждаемая фотополимерная смола
Требования к материалу: — прозрачная или цветная смола — высокая прочность после отверждения — устойчивость к микротрещинам — возможность шлифовки и полировки — стабильность формы после УФ-отверждения
3. Параметры изделий
Печать строго по предоставленным STL-файлам без изменения геометрии Модели должны быть проверены на: — замкнутую геометрию — отсутствие самопересечений — корректное масштабирование (внутренний диаметр) Минимальная толщина элементов — не менее 2,5 мм
4. Поддержки
— Поддержки не должны затрагивать внешние декоративные поверхности — Размещение поддержек только на скрытых или внутренних участках — Минимально возможная толщина поддержек Аккуратное удаление без сколов и повреждений
5. Пост-обработка
УФ-отверждение согласно регламенту производителя смолы Шлифовка поверхности: — 600 → 1200 → 2000 grit — Финальная ручная полировка до глянцевого или прозрачного состояния — Внутренняя поверхность должна быть гладкой Острые края не допускаются
6. Контроль качества
— Проверка размеров и внутреннего диаметра — Отсутствие пузырей, трещин и расслоений — Отсутствие видимых слоёв после полировки — Равномерность цвета и поверхности
5 — Описание последовательности
Этап 1: Концептуальное исследование и формирование ограничений
На данном этапе формировался визуальный язык проекта и общая логика пластики объектов. Поиск формы осуществлялся через текстовое взаимодействие с нейросетью, без ручного рисования. Одновременно задавались базовые технические ограничения для последующей генерации и проверки 3D-геометрии.
Инструмент: ChatGPT
Процесс: Исследование скульптурных, органических форм колец через текстовые промпты Итеративное уточнение формы, толщины, непрерывности поверхности и степени открытости Фиксация ограничений: отсутствие острых углов, замкнутая логика формы, цельность силуэта Подготовка текстовых описаний для дальнейшей генерации 3D-объектов
Этап 2: Генерация визуальных концептов
На данном этапе создавались визуальные концепты объектов, служащие промежуточным этапом между текстовым описанием и 3D-геометрией. Эти изображения использовались как референс для последующей генерации объемных форм.
Инструмент: ChatGPT (генерация изображений по текстовым промптам)
Процесс: Генерация визуальных образов колец на основе текстовых описаний Создание нескольких вариантов формы для каждого объекта Анализ пластики, визуального веса и характера поверхности Отбор концептов для генерации 3D-объектов
Этап 3: Генерация 3D-объектов в нейросети Tripo AI
На этом этапе происходила генерация базовой 3D-геометрии колец на основе ранее созданных визуальных концептов. Генерация выполнялась без ручного моделирования, с использованием нейросети для создания объемных форм.
Инструмент: Tripo AI
Процесс: Загрузка визуальных концептов колец в Tripo AI Генерация 3D-моделей в формате Image-to-3D Получение первичной геометрии с сохранением общего силуэта и пластики формы Экспорт 3D-моделей для дальнейшей технической проверки
Этап 4: Проверка и техническая валидация 3D-геометрии
Сгенерированные в Tripo AI модели были проверены на пригодность к аддитивному производству. Проверка осуществлялась в среде 3D-моделирования с использованием специализированных инструментов.
Инструменты: Blender Аддон 3D Print Toolbox
Процесс: Импорт 3D-моделей в Blender Проверка моделей с помощью аддона 3D Print Toolbox Контроль минимальной толщины стенок Выявление и исправление ошибок сетки (non-manifold geometry, пересечения, разрывы) Проверка замкнутости геометрии и корректности нормалей.
6 — Вывод
Проект демонстрирует возможность использования нейросетевых инструментов как полноценного метода формообразования, позволяющего создавать и исследовать скульптурные объекты без традиционных эскизов и ручного моделирования. Применение текстово-промптного подхода значительно ускоряет поиск формы и расширяет границы дизайнерского эксперимента.
Ключевым результатом стало выстраивание воспроизводимого пайплайна — от текстового описания и генерации образа до получения валидной 3D-геометрии, прошедшей техническую проверку. Это подтверждает потенциал нейросетей не только как визуального инструмента, но и как основы для дальнейшего физического производства.
Описание применения генеративных моделей и инструментов
ChatGPT:
Формирование концепции, генерация форм через текстовые промпты, создание визуальных представлений объектов и унификация подачи. Тип: генеративная языковая и визуальная модель
Tripo AI:
Генерация базовой 3D-геометрии объектов на основе визуальных концептов в режиме Image-to-3D. Тип: ИИ для генерации 3D-объектов.
Blender:
Проверка и техническая валидация 3D-моделей, подготовка к потенциальному аддитивному производству. Тип: CAD/3D-редактор.
3D Print Toolbox (Blender Add-on):
Контроль пригодности моделей к 3D-печати: проверка толщины стенок, ошибок сетки, замкнутости геометрии и корректности нормалей. Тип: инженерный аддон для аддитивного производства.
