Görseli Yapay Zekâyla 3D Modele Dönüştürme Rehberi

Elinizde bir ürün fotoğrafı, bir karakter konsepti ya da kabaca çizilmiş bir taslak var — ve bunu döndürebileceğiniz, bir oyun motoruna aktarabileceğiniz ya da mağazanızdaki bir AR görüntüleyicide çevirebileceğiniz gerçek bir 3D nesneye dönüştürmeniz gerekiyor. Üç boyutlu görünen bir resim değil. Geometrisi ve dokusu olan gerçek bir mesh. Yıllarca bunun anlamı bir 3D sanatçısı tutmak ya da Blender'da günlerce vertex itmekti. Artık görseli yapay zekâyla birkaç dakikada 3D modele dönüştürebilirsiniz ve çıktı, Blender'da, Unity'de ya da bir AR görüntüleyicide açabileceğiniz gerçek bir GLB dosyasıdır — ilk versiyonu almak için modelleme bilgisi gerekmez.

Bu yazı hem net bir inceleme hem de baştan sona bir uygulama rehberi. image-to-3D (ve text-to-3D) üretiminin gerçekte ne olduğunu, perde arkasında nasıl çalıştığını, gösterişli bir demonun ötesinde nerede gerçekten işe yaradığını ve Oxava'da — canlı olarak Hunyuan 3D v3.1 Pro çalıştıran platformda — ilk modelinizi adım adım nasıl üreteceğinizi ele alacağız. Ayrıca yapay zeka 3D'nin hâlâ nerelerde hata yaptığı konusunda dürüst olacağız, çünkü sınırları bilmek, kullanılabilir bir asset teslim etmekle bir öğleden sonrayı boşa harcamak arasındaki farktır.

Image-to-3D (ve Text-to-3D) Yapay Zeka Üretimi Nedir?

Image-to-3D üretimi, bir nesnenin 2D görselini alır ve onu bir 3D mesh olarak yeniden inşa eder — poligonlardan (face'lerden) oluşan, bir doku ile kaplanmış ve 3D programların anlayacağı bir formatta kaydedilmiş bir yüzey. Buradaki standart çıktı GLB'dir: geometriyi ve dokusunu bir arada paketleyen, kompakt ve kendi kendine yeten bir dosya; Blender, Unity, Unreal, Godot ve çoğu AR/web görüntüleyicide doğrudan açılır. Text-to-3D de aynı şeyi yapar, ama bir fotoğraf yerine yazılı bir açıklamadan başlar — böylece referansınız olmayan bir nesneyi de üretebilirsiniz.

Burada en önemli kelime gerçek. Sonuç bir görsel değil — geometri. Onu tam 360° döndürebilir, herhangi bir açıdan ışıklandırabilir, ölçeklendirebilir ve gerçek derinliği görebilirsiniz, çünkü nesne dosyanın içinde gerçekten üç boyutlu olarak var. Bu ayrım kolayca bulanıklaşabiliyor, bu yüzden insanların bununla karıştırdığı iki komşu iş akışına karşı net bir çizgi çekmekte fayda var:

• Bu bir "3D görünümlü" görsel değil. Normal bir görsel üreticiye clay-render, izometrik ya da low-poly bir estetik için prompt yazıp 3D gibi okunan bir sonuç alabilirsiniz — ama çıktı yine düz bir resimdir. Gerçekten istediğiniz buysa, yapay zeka görsel stil prompt kütüphanemiz tam olarak bu görünümler için kopyala-yapıştır tarifler içeriyor. Bu rehberin çıktısı ise buna karşılık, bir oyun motoruna aktarıp üzerinde değişiklik yapabileceğiniz gerçek bir geometridir.
• Bu, elinizde zaten olan bir modeli render etmenin tam tersi. Elinizde zaten bir 3D model varsa — bir SketchUp sahnesi, bir Blender dosyası — ve tek ihtiyacınız bundan güzel bir 2D still görsel çıkarmaksa, bu ters yöndür: 3D modeli fotogerçekçi bir render'a dönüştürme rehberimiz bu akışı adım adım anlatır. Burada ise tam tersi yönde ilerliyoruz: düz bir görselden modele doğru.

Image-to-3D Yapay Zeka Gerçekte Nasıl Çalışır? (Kısaca)

Kullanmak için matematiğini bilmenize gerek yok, ama hafif bir zihinsel model, nerede başarılı olacağını ve nerede zorlanacağını tahmin etmenize yardımcı olur. Hunyuan 3D gibi modern image-to-3D sistemleri, görsel üreticilerin arkasındaki aynı geniş aileden gelen diffusion tabanlı sistemlerdir — ama 2D bir resme doğru denoise etmek yerine, 3D bir şekle doğru denoise ederler.

Buradaki asıl hile multi-view anlayışıdır. Model, tek bir giriş fotoğrafınızdan yola çıkarak nesnenin diğer açılardan — arkadan, yanlardan, üstten — nasıl görüneceğini içsel olarak tahayyül eder ve ardından tüm bu görüş noktalarını aynı anda karşılayan tutarlı bir mesh oluşturur. Bu güçlü bir yaklaşımdır, ama aynı zamanda teknolojinin en büyük zayıflığının da kaynağıdır: kameranın göremediği her yüzeyi model tahmin etmek zorundadır (bununla ilgili daha fazlası sınırlar bölümünde).

Geometrinin üzerine sistem bir doku (texture) ve isteğe bağlı olarak tam bir PBR (physically based rendering) malzeme seti sentezler — base color, roughness, metallic ve normal map'ler. PBR, bir yüzeyin bir motor içinde ışığa doğru tepki vermesini sağlayan şeydir: metal metalik görünür, plastik mat görünür ve bir şeklin üzerine yapıştırılmış düz bir fotoğraf gibi görünmek yerine, ışığı etrafında hareket ettirdiğinizde nesne tutarlılığını korur. PBR'a ihtiyacınız olup olmadığı hedefinize bağlıdır, bunu aşağıda ele alacağız.

Demonun Ötesinde Gerçek Kullanım Alanları

Dönen bir asset ekran kaydında harika görünür, ama bu teknolojinin önemli olmasının nedeni prodüksiyon. Hunyuan 3D'nin arkasındaki ekip olan Tencent, image-to-3D'yi gerçek pipeline'larında zaten kullanan çeşitli sektörlere işaret ediyor ve her biri somut bir işe karşılık geliyor:

• Oyun geliştirme. Tek en büyük kullanım alanı. Prop'lar, çevre parçaları ve arka plan nesneleri için hızlı asset üretimi — eskiden modelleme saatlerini yiyip bitiren, yüksek hacimli, "hero" olmayan geometri türü. Bir taban mesh üretir, ardından bir küpten inşa etmek yerine temizlik ve retopoloji için bir sanatçıya teslim edersiniz.
• E-ticaret ve AR. Bir ürün fotoğrafını, interaktif bir görüntüleyici ya da "odana yerleştir" tarzı bir AR deneyimi için 3D modele dönüştürün — alıcıların daha yüksek düşünme gerektiren satın alımlarda giderek daha fazla beklediği format. Bu, güçlü bir 2D katalogla doğal olarak eşleşir; bu temeli hâlâ oluşturuyorsanız, yapay zeka ile ürün fotoğrafı rehberimiz doğrudan bir 3D pipeline'ına beslenen görsel tarafını ele alıyor.
• Film, reklam ve VFX. İzleyicinin kareyi hiçbir zaman yakından incelemeyeceği, "yeterince iyi" bir modelin kareyi doldurduğu hızlı previs ve arka plan asset'leri.
• Prototipleme ve tasarım. Uygun bir CAD ya da sculpting sürecine geçmeden önce üzerinde iterasyon yapabileceğiniz kaba bir fiziksel form hızlıca elde edin.
• Sosyal içerik ve 3D baskı. Animasyonlu çıkartmalardan basılabilir bir figürine kadar her şey — baskıyla ilgili uyarıyı sınırlar bölümünde ele alıyoruz.

Tencent ayrıca altta yatan modeller etrafında ciddi bir benimseme bildiriyor — Hugging Face'te milyonlarca indirme ve Unity ile tüketici 3D baskı ekosistemlerindeki araçlar dahil kurumsal ortaklar genelinde entegrasyonlar. Kesin rakamları satıcının kendi verileri olarak değerlendirin, ama yön net: bu, bir merak konusu olmaktan çıkıp günlük asset işine dönüşmüş durumda.

Adım Adım: Oxava'da Görseli Yapay Zekâyla 3D Modele Dönüştürme

Oxava, /app/3d adresindeki stüdyoda Hunyuan 3D v3.1 Pro'yu canlı olarak çalıştırır; bu, Vertex Stage adı verilen ve henüz hiçbir şey indirmeden, sonuç bittiği anda etrafında dönebileceğiniz canlı bir 3D önizleme yüzeyidir. İşte tam akış.

1. Giriş görselinizi hazırlayın

Çöp girer, çöp çıkar prensibi burada 2D üretimden daha sert işler, çünkü model verdiğiniz görselden yola çıkarak nesnenin görünmeyen tüm yarısını çıkarım yoluyla tahmin ediyor. image-to-3D alanının genelinden derlenmiş en iyi uygulama kontrol listesi:

• Tek özne, ortalanmış. Dikkat çekmek için yarışan üç nesnenin olduğu karmaşık bir sahne değil, tek ve net bir nesne.
• Temiz, sade arka plan. Nötr, dağınık olmayan bir fon, modelin nesneyi çevresinden ayırmasına yardımcı olur.
• Eşit, yumuşak (diffuse) ışık. Modelin geometriye "pişirebileceği" sert gölgelerden kaçının; derinlik tahminini şaşırtan güçlü yansıtıcı ya da saydam yüzeylerden (cam, krom) de uzak durun.
• Yeterli çözünürlük. Hunyuan 3D, minimum 128px'den 8MB'a kadar girdi kabul eder — ama daha büyük ve daha keskin her zaman daha iyidir. Modele üzerinde çalışacağı detayı verin.

2. Ayarlarınızı seçin

Üretmeden önce çıktıyı şekillendiren dört kontrol var. İşte her birinin ne yaptığı:

• generate_type: Normal veya Geometry. Normal, size dokulu bir mesh verir — yüzey rengiyle birlikte nesnenin tamamı. Geometry ise yalnızca ham, dokusuz şekli verir. Kendi dokulandırmanızı yapmayı planlıyorsanız, 3D baskı veya CAD referansı için temiz bir form gerekiyorsa ya da sadece topolojiyi istiyorsanız Geometry'yi seçin.
• PBR malzemeler (açık/kapalı). Model bir oyun motoruna ya da ışıklandırılmış bir render'a gidecekse ve ışığa doğru tepki vermesi gerekiyorsa bunu açın. Düz, pişirilmiş bir doku yeterliyse — örneğin hızlı bir önizleme ya da basit bir görüntüleyici için — atlayın.
• Multi-view (açık/kapalı). Nesnenin diğer açılardan çekilmiş ek fotoğrafları varsa, modelin gizli yüzeyleri uydurmak zorunda kalmaması için bunları besleyin. v3.1, yediye kadar ek görüntü kabul eder — arka, sol, sağ, üst, alt ve iki ön-çeyrek açı. Nesnenin önemli, simetrik olmayan bir arka yüzü olduğunda bu, kaliteyi etkileyen tek en büyük etkendir.
• face_count (mesh yoğunluğu). Bu, poligon bütçenizdir. Standard ön ayarı 500 bin face'tir; High ise 1,5 milyon face olup, yaklaşık 40 bin–1,5 milyon aralığında desteklenir. Daha düşük değer, real-time, mobil ve AR için daha hafif bir dosya demektir; daha yüksek değer ise yakından göreceğiniz bir hero render için daha fazla detay demektir.

3. Üretin, Vertex Stage'de önizleyin ve indirin

Üretimi çalıştırın, gizli yüzeyleri ve silüeti kontrol etmek için sonucu Vertex Stage'de döndürün ve indirin. Bir GLB mesh ile bir thumbnail elde edersiniz; pipeline'ınız bunları tercih ediyorsa ayrı OBJ / MTL / texture dosyalarını da alırsınız.

Maliyet — deterministik, sürpriz yok

Fiyatlandırma, kredi cinsinden sabit ve öngörülebilir bir formüldür — tıklamadan önce maliyeti her zaman bilirsiniz:

Seçenek	Ne yapar	Maliyet
Temel üretim	GLB mesh + thumbnail + OBJ/MTL/texture	38 kredi
PBR malzemeler	Doğru ışıklandırma için physically based malzeme seti	+15 kredi
Multi-view	Ek açılı referans görsellerini kullanma (tek seferlik ücretlendirilir)	+15 kredi
Özel face count	500 bin varsayılanının üstüne/altına çıkma (ör. High/1,5M)	+15 kredi

Yani sade bir mesh 38 kredi, PBR + multi-view + özel face count ile tam donanımlı bir üretim ise 83 krediye ulaşır. Ölçümlü bir ek ücretlendirme ya da gizli değişken bir maliyet yok: gördüğünüz rakam, ödediğiniz rakamdır.

Gizlemeden açıkça belirtelim: 3D üretimi Pro ve Premium planlarında kullanılabilir, Starter'da ise kilitlidir. Starter'daysanız ve denemek istiyorsanız önce Pro veya Premium'a yükseltmeniz gerekir — ama özellik bir bekleme listesinin arkasında değil, doğrudan stüdyonun içinde duruyor.

Text-to-3D: Elinizde Referans Fotoğraf Olmadığında

Bazen elinizde bir referans görsel yoktur — ve kolayca çekemezsiniz de. İşte text-to-3D tam bunun için var. Aynı model, aynı çıktı formatları ve fiyatlandırma; sadece bir fotoğraf yüklemek yerine nesneyi en fazla 1.024 karakterlik bir prompt içinde tarif edersiniz.

Şu durumlarda text-to-3D'ye başvurun:

• Nesne hayali ya da stilize — bir fantastik prop, bir oyun eşyası, bir maskot — ve fotoğraflanacak gerçek dünya referansı yok.
• Bir tasarıma bağlanmadan önce üzerinde iterasyon yapabileceğiniz hızlı bir konsept mesh istiyorsunuz.
• Temiz bir referans fotoğraf çekmek, o şeyi tarif etmekten daha zahmetli.

Prompt'u sıkı ve somut tutun. Güvenilir bir formül:

[nesne] + [malzeme/kaplama] + [stil] + [dikkat çekici detaylar] + [şekil/silüet]

Örneğin: "low-poly ahşap bir hazine sandığı, demir menteşeler ve kubbeli bir kapak, stilize game-asset görünümü, hafif yıpranmış kenarlar." Bir sahneyi ya da bir ruh halini değil, formu ve malzemeyi tarif edin — text-to-3D, ışığın nasıl hissettirdiğini değil, nesnenin ne olduğunu bilmek ister. Açıklamanız atmosfere doğru kayıyorsa, bir 3D prompt'u değil bir görsel prompt'u yazıyorsunuz demektir. Elinizde iyi bir fotoğraf varsa image-to-3D yine sadakat açısından üstündür, çünkü gerçek bir referans, tarif edilmiş birinden daha iyi sonuç verir — ama saf bir fikirden ilk mesh'e giden daha hızlı yol text-to-3D'dir.

PBR, Multi-View ve Face Count: Gerçekte Hangi Eklentilere İhtiyacınız Var?

Eklentiler tek tek ucuzdur, ama refleks olarak üçünü birden eklemek, kırılması gereken bir alışkanlıktır — bunların yarısı belirli bir iş için alakasızdır. Eklentiyi hedefe göre eşleştirin:

Hedefiniz	PBR?	Multi-view?	Face count
Real-time oyun asset'i (Unity/Unreal)	Evet	Arka önemliyse	Standard (daha hafif)
AR / web ürün görüntüleyicisi	Evet	Evet (ürünün arkası görünüyorsa)	Standard
Hero render / yakın plan güzellik çekimi	Evet	Evet	High (1,5M)
3D baskı taban formu	Hayır (Geometry)	Asimetrikse	Detay için High
Hızlı konsept / prototip	Hayır	Hayır	Standard

Tablonun arkasındaki genel kurallar şöyle: PBR, model bir motorda ya da bir renderer'da ışıklandırıldığında 15 kredisini fazlasıyla hak eder — ama yalnızca düz bir önizlemeye ihtiyacınız varsa ya da dokusuz bir form basıyorsanız boşa gider. Multi-view, anlamlı, simetrik olmayan bir arkaya sahip herhangi bir nesne (bir ayakkabı, bir araba, bir karakter) için en yüksek etkiye sahip eklentidir; bir vazo gibi radyal simetrik bir şey için ise saf israftır. Yüksek face count, gerçekten yakından göreceğiniz detay içindir; real-time ve mobil için daha fazla poligon bir fayda değil, bir maliyettir — daha ağır dosyalar, daha kötü performans. Görüntüleyicinin fark edeceği yere harcayın.

Dürüst Sınırlar: Yapay Zeka 3D Üretimi Hâlâ Nerelerde Hata Yapıyor

Hunyuan 3D ailesinin bağımsız incelemeleri tutarlı ve adil bir sonuca varıyor: dikkat çekici bir teknoloji ve bir başlangıç noktası, nihai bir teslimat değil. Bu sınırları önceden bilmek, yanlış şeyi beklemekten sizi korur:

• Gizli yüzeyler tahmin edilir. Girdinin hiç göstermediği arka ve iç kısımlar uydurulur ve bu tahmin yanlış ya da sönük olabilir. Multi-view'in önemli olmasının tam nedeni de budur — sağladığınız her ek açı, modelin halüsinasyon görmek zorunda kalacağı bir yüzey daha az demektir.
• Topoloji dağınıktır. Yapay zeka ile üretilen mesh'ler genellikle rigging ya da animasyon için olduğu gibi yeterince temiz olmayan, düzensiz ve non-manifold bir geometriye sahiptir. Deforme olması gereken ya da bir prodüksiyon pipeline'ına gidecek her şey için bir retopoloji sürecine bütçe ayırın.
• İnce ve narin detaylar yumuşar. Hassas yapılar, keskin kenarlar ve yüzeydeki yazı ya da logolar bulanık çıkabilir ya da tamamen kaybolabilir. Net küçük yazılar ya da kıl inceliğinde geometri beklemeyin.
• Formatlar dürüst ama sınırlı. GLB artı OBJ / MTL / texture alırsınız — hepsi bu kadar. Yerleşik bir STL, USDZ ya da FBX dışa aktarımı yoktur. Bu iki yaygın durumda önem taşır: 3D baskı için GLB/OBJ'yi STL'ye dönüştürecek ve düzgün basılmadan önce neredeyse kesinlikle bir slicer ya da mesh aracında bir onarım/watertight işlemi çalıştıracaksınız; iOS AR Quick Look (USDZ) için ise GLB'den dönüştürmeniz gerekecek. İkisi de zor değil, ama ikisi de ekstra adım — indirdiğinizin baskıya hazır olduğunu varsaymayın.

Bunların hiçbiri aracı atlamak için bir neden değil. Aracı doğru yere koymak için bir neden: yapay zeka 3D sizi dakikalar içinde sıfırdan sağlam bir taban mesh'e taşır, son adımı ise bir insan (ya da bir temizlik süreci) tamamlar. Bu, eskiden saf angarya olan %80'lik kısımda ciddi bir zaman tasarrufu — ama bitmiş, prodüksiyon kalitesinde bir asset'in tek tıkla yerine geçmiyor.

Bu, Daha Geniş Yapay Zeka Araç Setinde Nereye Oturuyor

3D, birkaç modaliteden biridir ve akıllıca olan hamle, her şeyi tek bir modelden geçirmeye zorlamak yerine aracı teslim edilecek şeye göre eşleştirmektir. Sonuçta hedefiniz düz bir görselse — bir listeleme fotoğrafı, bir reklam, bir hero görsel — özel bir görsel üreticisi doğru tercihtir ve 2026'nın en iyi yapay zeka görsel üreticileri derlememiz bu alanın tamamını haritalandırıyor. Elinizde zaten geometri varsa ve güzel bir still görsele ihtiyacınız varsa, bu 3D-modelden-render'a iş akışıdır. Image-to-3D, özellikle gerçek, üzerinde işlem yapılabilir geometriye ihtiyacınız olduğunda kendi yerini kazanır — döndürebileceğiniz, ışıklandırabileceğiniz, basabileceğiniz ya da bir motora bırakabileceğiniz bir mesh — ve düz hiçbir şey bunun yerini tutmaz.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay zeka image-to-3D hangi dosya formatlarını çıktı verir?

Oxava'da Hunyuan 3D v3.1 Pro, bir GLB mesh (geometri ve doku tek dosyada) artı ayrı OBJ / MTL / texture dosyaları ve bir thumbnail çıktısı verir. GLB, Blender, Unity, Unreal, Godot ve çoğu web/AR görüntüleyicide doğrudan açılır. Yerleşik bir STL, USDZ ya da FBX yoktur — 3D baskı için STL'ye dönüştürürsünüz (muhtemelen bir onarım süreci de çalıştırırsınız), iOS AR Quick Look için ise GLB'yi USDZ'ye dönüştürürsünüz. Her iki dönüşüm de ücretsiz araçlarla oldukça basittir.

Bir 3D model üretmenin maliyeti nedir?

Fiyatlandırma deterministiktir. Temel bir üretim, GLB mesh, thumbnail ve OBJ/MTL/texture dosyalarını içeren 38 kredidir. Üç isteğe bağlı eklenti her biri +15 krediye mal olur: PBR malzemeler, multi-view (ek açılı referans görsellerini kullanma) ve 500 bin varsayılanının dışında özel bir face count. Üçünü de içeren tam donanımlı bir model 83 kredidir. Ölçümlü bir ek ücret yoktur — gösterilen fiyat, ödenen fiyattır.

Yapay zeka ile üretilen 3D modelleri ticari olarak ve bir oyun motorunda kullanabilir miyim?

GLB çıktısı doğrudan Unity, Unreal, Godot ve Blender'a aktarılır, dolayısıyla oyun motoru kullanımı tam olarak bunun için tasarlanmıştır — animasyon gerektiren her şey için genellikle bir temizlik ya da retopoloji sürecinin ardından. Ticari haklar için, üretilen asset'leri müşteri işine ya da yayınlanan bir işe dahil etmeden önce, varsayılan lisansın her kullanımı kapsadığını varsaymak yerine planınız ve bölgeniz için geçerli güncel şartları kontrol edin.

Image-to-3D mi, text-to-3D mi — hangisini kullanmalıyım?

Nesnenin temiz bir referans fotoğrafı elinizdeyse image-to-3D kullanın — gerçek bir referans, tarif edilmiş birinden daha yüksek sadakat üretir. Nesne hayaliyse, stilizeyse ya da basitçe fotoğraflamaya değmiyorsa, en fazla 1.024 karakterlik bir prompt içinde tarif ederek text-to-3D kullanın. İkisi de aynı model üzerinde, aynı çıktı formatları ve fiyatlandırmayla çalışır, dolayısıyla tek soru bir resimden mi yoksa bir fikirden mi yola çıktığınızdır.

Bunu kullanmak için 3D deneyimine ihtiyacım var mı?

Hayır — ilk bir modeli üretmek hiçbir 3D becerisi gerektirmez: temiz bir fotoğraf hazırlayın (ya da kısa bir prompt yazın), ayarlarınızı seçin ve GLB'yi indirin. Deneyimin işe yaradığı yer üretimden sonrasıdır: topolojiyi temizlemek, animasyon için retopolojize etmek ya da bir mesh'i 3D baskı için hazırlamak. Kaba bir önizleme, previz ya da bir sanatçıya teslim edilecek bir taban için, sıfır modelleme geçmişiyle görselden modele geçebilirsiniz.

Sonuç Olarak

Bir görseli yapay zekâyla 3D modele dönüştürmek, bir araştırma demosu olmaktan çıkıp gerçekten kullanışlı bir prodüksiyon kısayoluna dönüştü. Bir fotoğraf yükler (ya da bir açıklama yazarsınız), PBR'a, ek açılara ya da daha yüksek detaya ihtiyacınız olup olmadığını seçersiniz ve birkaç dakika sonra bir motora, bir AR görüntüleyiciye ya da bir baskı pipeline'ına bırakabileceğiniz gerçek bir GLB mesh'in etrafında dönüyor olursunuz. Size kusursuz, animasyona hazır bir hero asset vermez — gizli yüzeyler tahmin edilir, topoloji temizlik ister ve yerleşik bir STL yoktur — ama asset üretiminin yavaş ve yorucu %80'lik kısmını tek bir üretime sığdırır.

Hunyuan 3D v3.1 Pro, Oxava stüdyosunda /app/3d adresinde şu anda canlı — hem image-to-3D hem text-to-3D kullanılabilir, sonucu kesinleştirmeden önce inceleyebilmeniz için Vertex Stage önizlemesiyle birlikte. 3D üretimi Pro ve Premium planlarında çalışır, dolayısıyla Starter'daysanız önce yükseltme yapmanız gerekir. Yapay zeka 3D'nin iş akışınıza uyup uymadığını anlamanın en hızlı yolu, kendi ürün fotoğraflarınızdan ya da konseptlerinizden birini içinden geçirmektir — o yüzden bir görsel alın, stüdyoyu açın ve ilk mesh'inizi üretin.