Hannah (Linan) Zhou, Meshy’nin Kurucu Üyesi ve Ürün Direktörü – Röportaj Dizisi

Meshy’nin Kurucu Üyesi ve Ürün Direktörü Hannah (Linan) Zhou, 3D içerik üretimine yönelik üretken yapay zekâ araçları geliştirmeye ve bunları ölçeklendirmeye odaklanan bir ürün lideridir. Meshy’de tüketici ve kurumsal uygulamalara yönelik ürün stratejisinin şekillendirilmesine katkıda bulunur. Bu strateji; 3D üretimi, yapay zekâ ajanları, geliştirici API’leri ve üretken 3D’yi profesyonel yaratıcı iş akışlarına entegre etmek üzere tasarlanmış süreçleri kapsar. Zhou, çalışmalarının Meshy’nin 3D üretken yapay zekâ platformunu geliştirmeye ve ölçeklendirmeye odaklandığını; özellikle teknolojiyi içerik üreticileri için erişilebilir kılarken kurumsal müşterilerin ihtiyaç duyduğu güvenlik, iş birliği, analiz ve altyapı yetkinliklerini geliştirmeye önem verdiğini belirtiyor. Lisansüstü eğitimi kapsamında Brandeis University’de makine öğrenimi, veri analitiği, Python, R ve iş zekâsı üzerine çalışmalar yaptı.

Meshy, üretime hazır 3D varlıkları çok daha hızlı ve erişilebilir biçimde oluşturmayı amaçlayan, yapay zekâ destekli bir 3D içerik üretim platformudur. Platform; metin açıklamalarını, fotoğrafları, eskizleri ve konsept çizimlerini 3D modellere dönüştürebilir. Ayrıca yapay zekâ destekli doku oluşturma, animasyon, otomatik iskeletlendirme, geliştirici API’leri ve 3D Agent aracılığıyla sohbet ederek 3D içerik oluşturma olanağı sunar. Teknolojisi oyun, 3D baskı, artırılmış ve sanal gerçeklik, ürün tasarımı, eğitim ve diğer yaratıcı sektörlerde kullanılıyor. Meshy, 12 milyondan fazla kayıtlı kullanıcısı ve oluşturulmuş 100 milyondan fazla modeli bulunduğunu; araçlarının büyük teknoloji, oyun, tasarım ve imalat şirketlerindeki ekipler tarafından kullanıldığını bildiriyor.

Kariyeriniz denetim ve finans alanlarında başladı. Ardından teknoloji sektörüne önemli bir geçiş yaparak Meshy’nin kurucu üyelerinden ve Ürün Direktörü oldunuz. Sizi başlangıçta üretken 3D’ye yönelten neydi ve analitik geçmişiniz, yeni bir özelliğin yalnızca görsel açıdan etkileyici olup olmadığını değil, gerçekten işe yarayıp yaramadığını değerlendirme biçiminizi nasıl etkiledi?

Kariyerimin ilk dönemini denetim ve finans alanlarında geçirdim. Bu deneyim bana bir işletmeye aynı anda birkaç farklı açıdan bakmayı öğretti; çünkü tek bir rakam, işletmenin sağlıklı olup olmadığını göstermez. Bugün bir ürünü de bu şekilde değerlendiriyorum. Etkileyici görünen bir demo, yalnızca bir sınavı geçmiş demektir. Bir şeyi geliştirmeden önce birkaç sınavı birden geçmesini isterim: Kullanıcıya gerçek bir değer sağlıyor mu, bu değerin pazarı ne kadar büyük, ürünü sunmanın bize maliyeti ne ve arkasında sağlam bir iş modeli var mı? Görsel açıdan çarpıcı pek çok özellik bu sınavlardan birinde başarısız oluyor. Geliştirmeye değer olanlar ise genellikle hepsini geçiyor.

Beni 3D’ye yönelten basit bir inanç: Herkes 3D içerik üretebilir. Çocuklar, onlara bunu öğreten biri olmadan çok önce bloklardan ve kilden bir şeyler yapmaya başlar. İnsanları durduran şey yetenekleri değil, kullandıkları araçlardır. Geleneksel 3D üretimi, çoğu insanın daha önce hiç açmadığı yazılımları kullanmak için yıllarca eğitim almayı gerektirir. Bu engeli ortadan kaldıran bir ürün geliştirmek istedim; böylece yedi yaşındaki bir çocuk da yetmiş yaşındaki bir büyükanne de bu eğitimi almadan 3D içerik üretebilsin.

Ultra 4K, doku çözünürlüğünden ziyade özellikle 4K geometri çözünürlüğüne odaklanıyor. Bu ayrımı hemen kavrayamayabilecek içerik üreticileri açısından, oluşturulan bir yüzeyin gerçek fiziksel ayrıntı düzeyini artırmak yapay zekâyla üretilen 3D’nin neden bu kadar önemli bir gelişim alanı hâline geldi?

Geometri ve doku farklı işlevler görür. Geometri, bir varlığın gerçek yüzeyini tanımlar; doku ise görsel görünümünü betimler. Doku; pulları, dikişleri veya bir gravürü taklit edebilir. Ancak gerçek geometri silüeti değiştirir, ışığa doğal biçimde tepki verir, gölgeler oluşturur ve şekillendirme, render alma ve 3D baskı iş akışlarında ağın bir parçası olarak kalır.

Sektör son birkaç yılda genel yapı ve hizalama konusunda önemli ilerleme kaydetti. Bu sorunlar çözülmüş değil; ancak temel düzeydeki kalite arttıkça içerik üreticileri doğal olarak ayrıntılara daha yakından bakıyor. Artık tek mesele modelin genel şeklinin doğru olup olmadığı değil; ona karakterini veren ayrıntıların (zırh üzerindeki gravürlerin, bir yaratığın pullarının veya bir kayışın dikişlerinin) gerçekten geometride bulunup bulunmadığı da önemli.

Bu, içerik üreticileri için önemli; çünkü eksik kalan her ayrıntı, sonraki aşamalarda elle çalışma gerektiriyor. Ultra 4K, başlangıç noktasının kalitesini yükseltmek üzere tasarlandı. Böylece sanatçılar temel yüzey yapısını baştan oluşturmaya daha az, varlığı kendi yaratıcı hedefleri doğrultusunda geliştirmeye daha çok zaman ayırabiliyor.

Meshy’ye göre kırık silüetler veya fazladan uzuvlar gibi büyük yapısal kusurlar artık daha az görülüyor; geriye çözülmesi daha zor sorunlardan biri olarak ince geometrik ayrıntılar kalıyor. Pullar, kıvrımlar, gravürler ve oyma yüzeyler gibi özelliklerin üretken modeller için özellikle zorlayıcı olmasına yol açan teknik güçlükler neler?

İnce geometrik ayrıntıları oluşturmak zordur; çünkü bunlar nesnenin genel boyutuna kıyasla çok daha küçük bir ölçektedir. Model, bir ejderhanın silüetini kavrarken pulların her birinin yapısını gözden kaçırabilir ya da bir zırh parçasını yeniden üretirken üzerindeki gravür çizgilerini düzleştirip yok edebilir.

Ayrıca 2D bir görüntüden 3D üretirken doğası gereği bir belirsizlik vardır. Renkli bir desen boya, doku, gölge veya fiziksel bir çıkıntı anlamına gelebilir. Modelin, hangi görsel ipuçlarının gerçek geometriye dönüştürülmesi gerektiğine karar vermesi ve ardından bu yapıları yüzeyin tamamında tutarlı biçimde yeniden oluşturması gerekir.

Son olarak, ayrıntıların tüm işlem hattı boyunca korunması gerekir. Yüksek çözünürlüklü üretim, ağ çıkarımı ve sadeleştirme; anlamlı özellikleri korurken bunların gürültüye ya da gereksiz poligon yoğunluğuna dönüşmesini önlemelidir. Buradaki zorluk, yalnızca yüzeyde daha fazla çeşitlilik yaratmak değil, içerik üreticileri için tutarlı ve kullanışlı ayrıntılar ortaya koymaktır.

Ultra 4K’yı mümkün kılan altyapı değişiklikleri nelerdi? En büyük ilerlemeler temel model, eğitim verileri, yeniden yapılandırma teknikleri, çıkarım işlem hattı ya da Meshy’nin 3B geometriyi temsil etme biçimiyle mi ilgiliydi?

Ultra 4K, tek bir değişiklikten değil, geometri işlem hattının farklı aşamalarındaki iyileştirmelerden kaynaklandı. Meshy’nin geometri temsilini ve üretim omurgasını 2048³’ten 4096³’e ölçeklendirdik; ardından ek çözünürlüğün yalnızca poligon sayısını artırmak yerine anlamlı bir yüzey yapısına dönüşmesini sağlamak için yüksek hassasiyetli ağ çıkarımı ve sadeleştirme uyguladık.

Bu ölçekte model, milyarlarca voksel içeren bir uzayda çalışıyor. Ham bir Ultra 4K ağı, sadeleştirme öncesinde 80 milyona kadar üçgen içerebilir. Bu nedenle çıkarım ve sadeleştirme aşamaları, içerik üreticilerinin üzerinde çalışabileceği bir varlık ortaya koyarken ince ayrıntıları korumak açısından kritik önem taşıyor.

Ultra 4K şu anda tek görünümlü üretimi destekliyor; Ultra 2K ise hem tek görünümlü hem de çok görünümlü iş akışlarında kullanılabiliyor. Ultra 4K için çoklu görünüm desteği, aynı kalite standardını karşıladığında sunulacak.

Meshy, dokulara dayanmadan farklı ölçeklerde ne kadar geometrik yapının korunduğunu ölçmek için çok çözünürlüklü normal haritalama kullanıyor. Bu değerlendirme yöntemini neden seçtiniz ve geleneksel görsel karşılaştırmaların ya da geometri ölçütlerinin gözden kaçırabileceği hangi özellikleri ortaya koyuyor?

İddia özellikle geometriyle ilgiliyse, yüzeyin kendisini yalıtarak inceleyen bir değerlendirme yöntemine ihtiyacımız var. Dokular, malzemeler, ışıklandırma ve son işleme, görece düz bir yüzeyin çok ayrıntılı görünmesini sağlayabilir; poligon sayısı da tek başına bu poligonların anlamlı bir yapı içerip içermediğini göstermez.

Detail Richness kıyaslama testimizde her model, sabit ekran çözünürlüklerinde birden fazla bakış açısından işleniyor ve görünür yüzeyin ne kadarının bir piksel içinde yönelim değişikliği içerdiği ölçülüyor. Düşük işleme çözünürlüklerinde ölçüt daha geniş kapsamlı yapıyı yakalıyor; yüksek çözünürlüklerde ise sırtlar, dikişler, pullar ve gravürler gibi daha ince özelliklere duyarlı hâle geliyor.

Ayrıca yapısal ayrıntıları zengin, dokuları ise basit girdiler kullanıyoruz. Bu, boyalı görünüm ile fiziksel biçim arasındaki belirsizliği azaltıyor. Böylece tek bir soruya odaklı bir yanıt elde ediyoruz: Farklı ölçeklerde ne kadar anlamlı geometrik yapı korunmuş? Bu yöntem hizalamayı, topolojiyi, pürüzsüzlüğü, doku kalitesini ya da düzenlenebilirliği ölçmüyor. Bu nedenle onu, varlık kalitesinin eksiksiz bir ölçüsü olarak değil, daha kapsamlı bir değerlendirme çerçevesinin bileşenlerinden biri olarak sunuyoruz.

Ürün lansmanındaki testleriniz, Ultra 4K’nın test edilen diğer önde gelen sistemlerden daha fazla geometrik ayrıntı ürettiğini ortaya koydu. Bununla birlikte Meshy, geometrik ayrıntıyı hizalama, topoloji, pürüzsüzlük, doku kalitesi ve düzenlenebilirlikten özellikle ayrı tutuyor. Tek bir kıyaslama testi genel varlık kalitesini ölçemediğinde sektör, yapay zekâ tarafından üretilen 3B içerikleri değerlendirirken nasıl bir yaklaşım benimsemeli?

Yapay zekâ tarafından üretilen 3B içeriklerin, her boyutun ayrı ayrı ele alındığı ve amaçlanan iş akışının dikkate alındığı bir yaklaşımla değerlendirilmesi gerektiğini düşünüyoruz. Geometrik ayrıntı, görüntü hizalaması, topoloji, yüzey pürüzsüzlüğü, doku kalitesi, düzenlenebilirlik ve üretim hızı önemlidir; ancak bunların önemi göreve göre değişir. Dijital yontu için bir başlangıç modeli, gerçek zamanlı bir oyun nesnesi ve 3B yazdırılabilir bir model için “en iyi”nin tanımı aynı değildir.

Bu nedenle kıyaslama testleri, neyi ölçtüğünü açıkça belirtmelidir. Geometriyle ilgili bir iddia söz konusu olduğunda dokusuz ya da kil görünümlü işlemeler ve yakından inceleme şarttır. Görüntü hizalaması değerlendirilirken biçimlerin ve parçaların referansla ne ölçüde eşleştiğine odaklanılmalıdır. Üretime hazır olma durumu değerlendirilirken topoloji, donatma, düzenleme ve performans kısıtları da test edilmelidir.

Değerlendirmenin şeffaf, tekrarlanabilir ve zaman damgalı olması gerektiğine de inanıyoruz. Modeller hızla geliştiğinden, bir kıyaslama testi kalıcı bir sıralamadan ziyade belirli bir anın görüntüsüdür. Sektörün uzun vadeli hedefi, içerik üreticilerinin ve bağımsız araştırmacıların kendi iş akışlarına göre tekrarlayıp kullanabileceği, çok boyutlu ve açık değerlendirme yöntemleri geliştirmek olmalıdır.

Ultra 4K özellikle dijital yontu, sinema yapımlarında kullanılan aksesuarlar, koleksiyon figürleri, ayrıntılı karakterler ve başrol niteliğindeki varlıklar için tasarlanmış görünüyor. Yapay zekâ tarafından üretilen varlıklar, kapsamlı bir manuel düzeltme gerektirmeden doğrudan profesyonel Blender, ZBrush, Maya veya Unreal Engine iş akışlarında kullanılabilecek noktaya ne kadar yaklaştı?

Yapay zekâ tarafından üretilen varlıklar profesyonel araçlarda şimdiden işe yarıyor; ancak “doğrudan kullanım”a ne kadar uygun oldukları, varlığa ve iş akışına bağlı.

Konsept geliştirme, tasarım referansı ve bazı statik ya da arka plan varlıkları için üretilen modeller, fikirden düzenlenebilir bir 3B başlangıç modeline giden süreci kısaltabilir. Sanatçılar bu modelleri Blender, ZBrush, Maya veya Unreal Engine’e aktararak biçimi, kompozisyonu ve ayrıntıları değerlendirmeye, boş bir sahneden başlamaları gerekseydi mümkün olandan çok daha erken başlayabilir.

Öne çıkan varlıklar, donatılmış karakterler ve yüksek üretim talebi olan diğer işler için ek hazırlık yapmak hâlâ yaygın. Deformasyona veya gerçek zamanlı performans sınırlarına uyum sağlamak için topolojinin değiştirilmesi; malzeme ve dokuların iş akışına göre ayarlanması gerekebilir. Son sanat yönetimi kararları ise sanatçıya ait yaratıcı tercihler olmaya devam eder. Gereken temizleme işleminin kapsamı, varlığa ve kullanılacağı yere göre önemli ölçüde değişir.

Ultra 4K, bu aktarım sürecinin önemli bir unsurunu iyileştiriyor: başlangıç geometrisinin kalitesini. Kıvrımlar, gravürler, pullar ve diğer özellikler ağda zaten bulunduğunda sanatçılar yüzey yapısını baştan oluşturmak için daha az, varlığı kullanım amacına göre iyileştirmek içinse daha fazla zaman harcayabiliyor. Bunu, üretime hazır olma yolunda kayda değer bir ilerleme olarak görüyoruz: sanatçıları süreçten çıkarmak değil, çalışmalarına daha sağlam bir temel sunmak.

Meshy artık en yüksek çözünürlüğü varsayılan kabul etmek yerine Standard, Ultra 2K ve Ultra 4K seçenekleri sunuyor. Üretim hızı, işlem maliyeti, geometrik doğruluk ve belirli bir yaratıcı görevin gerçekten gerektirdiği kalite düzeyi arasındaki dengeyi nasıl değerlendiriyorsunuz?

Bu üç mod, basit bir iyi-daha iyi-en iyi sıralamasından ziyade farklı aşamalar ve kullanım alanları için tasarlandı.

Standard hız ve yinelemeli çalışmaya öncelik verir. İlk keşif çalışmaları, kompozisyon denemeleri ve ekranda küçük kalacak varlıklar için uygundur. Ultra 2K, hem tek görünümlü hem de çok görünümlü üretim olanağı sunarak doğruluk ve esneklik arasında denge kurar. Ultra 4K ise küçük ölçekli geometrik yapının varlık açısından belirleyici olduğu durumlar için tasarlanmıştır; örneğin heykel çalışmalarında referans olarak kullanılacak modeller, koleksiyon figürleri, yakından görülen dekorlar veya ayrıntılı karakterler.

Doğru seçim, varlığın nerede kullanılacağına bağlıdır. Bir mobil oyundaki arka plan dekoru ile koleksiyonluk bir figür aynı çözünürlükten veya poligon bütçesinden yararlanmaz. Daha yüksek çözünürlük daha fazla işlem gücü gerektirir. Bu nedenle sorulması gereken, “Hangi mod en üst düzey?” değil, “Bu görev için hangi mod gözle görülür bir değer katıyor?” sorusudur.

Uygulanabilir bir iş akışında konu ve kompozisyon Standard veya Ultra 2K ile keşfedilir; ardından, ince geometrik ayrıntı nihai sonuç açısından önemliyse en güçlü aday Ultra 4K ile üretilir. Böylece yinelemeler hızlı ilerlerken en yüksek doğrulukta üretim, yaratıcıların farkı gerçekten göreceği ve kullanacağı noktalara ayrılır.

Ultra 4K, 4096³ geometri çözünürlüğünde çalışır ve ham ağlar sadeleştirme öncesinde 80 milyona kadar üçgene ulaşabilir. Varlığın gerektirdiği durumlarda bu ölçek değerlidir; ancak ürün ilkemiz, en yüksek işlem gücünü varsayılan hâle getirmek değil, yaratıcıların her aşama için uygun kalite düzeyine ve kontrole sahip olmasını sağlamaktır.

Geometri giderek daha ayrıntılı hâle geldikçe topoloji ve düzenlenebilirlik sıradaki büyük darboğazlar mı oluyor? Yapay zekâyla üretilen, son derece ayrıntılı modellerin profesyonel sanatçılar tarafından geleneksel yöntemlerle oluşturulan varlıklar kadar kolay düzenlenebilmesi, donatılabilmesi, canlandırılabilmesi ve optimize edilebilmesi için daha neler yapılması gerekiyor?

Evet, topoloji ve düzenlenebilirlik yakın vadede karşılaştığımız en somut zorluklar arasında. Profesyonel donatım; anatomiyi ve eklemleri izleyen bir kenar akışına, öngörülebilir biçimde deforme olan bir poligon yoğunluğuna ve hedef oyun motorunun veya render motorunun kısıtlamalarını karşılayan ağlara bağlıdır. Yapay zekâyla üretilen ağlar zengin yüzey ayrıntıları içerebilir, ancak henüz bu üretim standartlarını tutarlı biçimde karşılayamıyor. Pek çok animasyon iş akışında sanatçıların, donatım çalışmalarına gerçekten başlayabilmesi için önce topolojiyi yeniden düzenlemesi gerekiyor.

Aynı sorun düzenleme sürecini de etkiliyor. Yoğun bir ağ, görsel doğruluk veya heykel çalışması açısından mükemmel olabilir; ancak temiz döngüler seçme, kontrollü kesikler ekleme, oranları değiştirme veya deformasyon için hazırlama gibi işlemlere her zaman uygun bir yapıda değildir. Yüzeyi elle yeniden işlemek yerine tasarımla ilgili kararları değiştirmeyi sağlayan daha anlamsal ve prosedürel bir kontrol, üretilen varlıkları çok daha esnek hâle getirir.

Topoloji; donatım, iskelete bağlama, blend shape’ler ve fizik simülasyonunun ön aşamasında yer aldığından, bu alandaki ilerleme tüm üretim hattını iyileştirebilir. Birbirini tamamlayan iki yaklaşım var: üretim modelleri üretime daha uygun geometriler oluşturmayı öğrenebilir; otomatik son işleme ise ayrıntılı ağları göreve özgü topolojilere dönüştürebilir. En yararlı çözüm muhtemelen her iki yaklaşımı birleştirerek yaratıcıların istediği görsel ayrıntıyı korurken ağı kullandıkları iş akışına uyarlayacaktır.

Ultra 4K’nın ötesine baktığımızda, üretken 3D alanında sıradaki büyük eşiğin ne olacağına inanıyorsunuz? Daha yüksek geometrik doğruluk, daha güçlü topoloji, tutarlı çok nesneli sahneler, animasyona hazır varlıklar, fiziksel dünyayı daha iyi anlama becerisi mi; yoksa sonunda eksiksiz etkileşimli 3D dünyalar oluşturabilen modeller mi?

Geometrik doğruluk gelişmeye devam edecek, ancak sıradaki eşik olduğunu düşünmüyorum. Sıradaki eşik, insan müdahalesiyle onarılmadan gerçek kullanımda işlevini koruyan varlıklar. 3D baskı kullanıcıları için bu, modelin ilk denemede dilimlenmesi, basılması ve istedikleri biçimde çıkması demek. Oyun ekipleri içinse topolojinin temiz, parçaların anlamlı ve UV’lerin düzgün olması; böylece varlığın topolojisi yeniden düzenlenmeden donatılabilmesi demek. Bugün üretilen varlıklar mükemmel başlangıç noktaları. Eşik, artık başlangıç noktası olmaktan çıkmaları.

Bundan sonra, bence en büyük değişim başka bir model yeteneği değil, işi kimin yaptığı olacak. Bugün model ile sonuç arasında hâlâ bir insan bulunuyor: kullanılacak aracı seçiyor, ağı düzeltiyor, çıktının yazdırılıp yazdırılamayacağını ya da motorun bütçesine sığıp sığmayacağını kontrol ediyor. Bir sonraki adım, işi başından sonuna üstlenen bir ajan. Ne istediğinizi ve bunun nerede kullanılacağını anlatıyorsunuz; sistem adımları planlıyor, araçları çalıştırıyor, kendi çıktısını hedefe göre denetliyor ve yalnızca size ait yaratıcı kararlar için size geri dönüyor. Etkileşimli dünyalar bunun doğal uzantısı; ancak bunlar, önce güvenilir hâle gelmesi gereken varlıklarla oluşturulacak. Misyonumuz her fikri 3D bir gerçekliğe dönüştürmek; gerçeklik de bir kişinin yazdırabileceği, oynayabileceği ya da kullanıma sunabileceği bir şey demek.

Harika röportaj için teşekkürler. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Meshy’yi ziyaret edebilir.