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Modefotografie von Denim-Jeans auf einer Geisterschaufensterpuppe
Erfahren Sie, wie Sie ein einfaches 3D-Modell mit der Object Capture API von Apple erstellen, die in die Control & Automation-Software von PhotoRobot integriert ist.
Unmittelbar nach dem Start juckte es uns, Apples Object Capture API zu testen, um 3D-Modelle mit PhotoRobot zu erstellen. Und obwohl es noch nicht perfekt ist, müssen wir zugeben, dass Apple hier sicherlich den Standard setzt. Object Capture verwendet Photogrammetrie-Algorithmen, um eine Reihe von Fotos in hochwertige 3D-Modelle umzuwandeln, die für Augmented Reality optimiert sind. Es lässt sich in die PhotoRobot Control-Software und in professionelle 3D-Content-Workflows integrieren.
Um Object Capture zu testen, ähnelte der Prozess dem Fotografieren von 360 Spins. Zuerst haben wir zwei Sätze von 36 Fotos fotografiert. Dies bietet sowohl von oben als auch von unten Ansichten des Produkts. Wir haben dann Object Capture verwendet, um unsere Fotos zu scannen und eine USDZ-Datei zu erstellen. Diese Datei können wir in AR Quick Look anzeigen oder mit einem 3D-Inhaltsbetrachter wie Emersya auf unserer Webseite einbetten.
Aber wie gut hat Object Capture funktioniert? Lesen Sie weiter, um die Ergebnisse selbst zu sehen und PhotoRobot Überprüfung der Object Capture-API zu erhalten. Sehen Sie, wo sich die Objekterfassung im Vergleich zu dem, was noch verbessert werden muss, auszeichnet. Wir werden teilen, was wir getestet haben, die Ergebnisse und wie man 3D-Modelle mit Apples Object Capture und PhotoRobot erstellt.
Apples Object Capture kann mit Fotos von einem iPhone oder einem iPad funktionieren. Im heutigen Anwendungsfall setzen wir Object Capture jedoch für professionelle Produktfotos ein, die wir mit PhotoRobot aufgenommen haben. Object Capture ist für MacOS Monterey und höher verfügbar, was bedeutet, dass es sich nahtlos in unsere automatisierungsgesteuerte Ausrüstung für die E-Commerce-Fotografie integrieren lässt.
Die API der Software verwendet zusammen mit der PhotoRobot-Software Photogrammetrie-Scantechniken, um ein 3D-Modell aus Fotos zu erstellen. Es nimmt Informationen über das physische Objekt auf, indem es unsere Bilder aufzeichnet, misst und interpretiert. Diese Informationen verwenden wir dann, um das Objekt in Form eines digitalen 3D-Assets zu replizieren.
Diese Assets sorgen für überzeugende Produktinhalte für Produktseiten, Marketingkampagnen, Online-Marktplätze wie Shopify, Videospiele und mehr. Sie kommen in Form von einfachen, interaktiven 3D-Modellen über Produktkonfiguratoren bis hin zu immersiven AR-Erlebnissen.
Für unser Experiment haben wir uns entschieden, 3D-Modelle eines einzelnen schwarzen Schuhwerks von Salomon zu bauen. Wir haben PhotoRobot's Case als motorisierten Plattenspieler verwendet, zusammen mit einer 26 MP Canon EOS RP.
Am Ende mussten wir zwei Produktspins (bestehend aus jeweils 36 Fotos) verwenden, um das 3D-Modell zu generieren. Einer unserer Spins präsentierte die Schuhe flach auf der Seite, um die Ober- und Unterseite des Schuhs einzufangen. Der andere Spin präsentierte unseren Schuh in stehender Position und zeigte 360 Grad von einer Seite zur anderen.
Dazu mussten wir 36 Rahmen um den Schuh fotografieren, der normalerweise auf dem Plattenteller platziert wurde. Dann mussten wir dasselbe mit dem Schuh auf der Seite machen und wieder 36 Bilder in Rotation aufnehmen.
Anstatt die Standard-Studiobeleuchtung zu verwenden, stellten wir fest, dass einige Anpassungen erforderlich waren. Zum einen tritt bei der Objekterfassung bei der Arbeit mit reflektierenden Oberflächen auf Probleme auf. Wir haben jedoch einen Weg gefunden, dies zu umgehen und dennoch zufriedenstellende Ergebnisse zu erzielen.
Beachten Sie, dass im resultierenden Modell alle Bereiche mit Blendung entweder die Reflexion in die Aufnahme einbrennen oder den Algorithmus insgesamt verwirren.
Für bessere Ergebnisse haben wir ein paar Techniken gefunden, die wir im Studio anwenden können.
Oft führt dieses Beleuchtungssetup zu Ergebnissen, mit denen wir arbeiten können. Bei einigen Produkten wird die Software jedoch immer noch auf Probleme mit Reflexionen stoßen. In diesem Fall ist es möglich, die Blendung mithilfe eines Polarisationsfilters an der Kamera zu reduzieren.
Wenn eine weitere Reduktion notwendig ist, könnten Sie dies möglicherweise durch Kreuzpolarisation erreichen. Diese Technik erfordert zwei Polarisationsfilter: einen an der Kamera und einen vor der Beleuchtung. Das einzige Problem dabei ist, dass das resultierende 3D-Modell alle Informationen über das Reflexionsvermögen der Oberfläche verliert. Dies bedeutet, dass Sie diese Informationen später über die manuelle Fotobearbeitung wieder hinzufügen müssen.
Nun, bevor wir das 3D-Modell generierten, fanden wir, dass es besser war, zuerst alle unsere Fotos zuzuschneiden. Dies macht das Generieren des Modells viel schneller.
Also haben wir PhotoRobot_Controls einfach ein Foto zugeschnitten und die Operation auf alle 72 unserer Rahmen angewendet. Die automatische Zuschneidefunktion benötigt nur 5 Sekunden, um alle Fotos zu verarbeiten und den Bearbeitungsvorgang anzuwenden. Dies ist egal, wie viele Fotos in der Gliederung sind, und trotz der Tatsache, dass jedes Bild eine andere Größe hat.
Nach den Vorgangsvorgängen können wir dann zu 3D-Modell generieren wechseln, um die Einstellungen vor der Produktion zu konfigurieren.
Wenn Sie in Object Capture arbeiten, gibt es 2 Einstellungen, die wir konfigurieren können, bevor wir ein Modell aus unseren Fotos generieren. Diese finden Sie nach dem Drücken von 3D-Modell generieren.
Die erste, Empfindlichkeit, kann von normal nach hoch eingestellt werden. Dies entspricht der Empfindlichkeit, mit der der Algorithmus reagiert.
Bei der zweiten, Objektmaskierung, können wir ein- oder ausschalten, um das Objekt automatisch vom Hintergrund zu trennen.
Nachdem Sie Ihre Konfigurationen ausgewählt haben, müssen Sie nur noch auf Start klicken. Der Photogrammetrie-Algorithmus verarbeitet dann alle Quellfotos und erzeugt eine USDZ-Datei, die unser Modell enthält. Die Datei wird in ca. 3 Minuten mit Object Capture und durchschnittlicher Hardware erstellt, während andere Methoden stundenlange Berechnungen und eine professionelle Note erfordern können.
Stattdessen erhalten wir in kurzer Zeit nach dem Drücken von Start die Ausgabe als MacOS-Datei zur Vorschau.
Wir können dann mit dieser Datei auf jeder Bearbeitungssoftware arbeiten. Wenn wir zufrieden sind, können wir Dateien in einem E-Shop wie Shopify oder anderen Online-Marktplätzen mit Unterstützung für 3D-Modelle verwenden.
Für Ihre Webseiten oder Marketingkampagnen gibt es dedizierte 3D-Content-Hosting-Plattformen. Diese Plattformen erwecken die 3D-Produktvisualisierung und -anpassung sowohl für Produktteams als auch für Verbraucher effektiv zum Leben.
Um 3D-Modelle auf Ihrem eigenen Webspace zu veröffentlichen, benötigen Sie einen einbettbaren 3D-Viewer. Bei PhotoRobot ist unser Ansprechpartner und langjähriger Partner dafür Emersya. Die Emersya 3D-, AR & VR-Erfahrung ist für jede Webseite, jedes Gerät oder Betriebssystem verfügbar.
Mit nativer HTML5- und WebGL-Technologie benötigt der Emersya-Viewer keine Plug-Ins. Responsive Design stellt sicher, dass alle Produktinhalte auf allen Geräten, die Käufer verwenden könnten, sichtbar und kompatibel sind. In der Zwischenzeit garantiert hardwarebeschleunigtes 3D mit WebGL-Technologie qualitativ hochwertige Produktinhalte.
Alles, was wir tun mussten, war, unsere Datei in den Viewer hochzuladen, und dank Emersya ist unser 3D-Modell dann auf jeder Seite einbettbar. Es ist derselbe Prozess wie das Einbetten eines Videos mit einem einfachen iframe-Code. Die erweiterte API bietet die Kontrolle über das 3D-Modell direkt von unserer Website aus und funktioniert auf jeder Webseite oder CMS-E-Commerce-Plattform.
Am Ende sind wir auf einige Probleme mit der Objekterfassung gestoßen. Die erste, die wir bereits erwähnt haben, bezieht sich auf seine Fähigkeit, reflektierende Oberflächen zu scannen. Es ist möglich, dies mithilfe von Kreuzpolarisation zu umgehen, jedoch ist danach eine manuelle Bearbeitung erforderlich.
Andere Probleme, die wir bemerkt haben, sind die Arbeit mit Transparenz und beim Scannen von glatten oder gleichmäßigen Oberflächen. Derzeit funktioniert Object Capture nicht gut mit Transparenz. Auch nicht bei Objekten, denen es an Textur oder Unterscheidungsmerkmalen mangelt, was es schwieriger macht, die Objektform zu erkennen.
Nichtsdestotrotz glauben wir immer noch, dass Apple mit Object Capture bemerkenswert gut abschneidet und seine API nahtlos in PhotoRobot Software integriert werden kann. Das Generieren eines 3D-Modells für einige Objekte kann eine Herausforderung darstellen, aber insgesamt ist Object Capture eine willkommene Ergänzung im Studio.
Besonders bei einigen Produkten generiert es beeindruckende Ergebnisse, ohne dass eine spätere Bearbeitung oder Retusche erforderlich ist. Mit 3D-Viewern wie Emersya ist es dann einfach, 3D-Modelle auf unserer eigenen Webseite oder CMS-E-Commerce-Plattformen einzubetten.
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