MODIF-AI, mobil istemci ile asenkron sunucu altyapısını birleştiren, derin öğrenme tabanlı bir mühendislik ekosistemidir. Verinin ham fotoğraftan 3B modele dönüşüm yolculuğunu keşfedin.
1
Çoklu Veri Girişi
Süreç, kullanıcının Flutter SDK ile geliştirilen mobil uygulama üzerinden araca ait farklı açılardan çekilmiş birkaç fotoğrafı sisteme yüklemesiyle başlar. Görüntüler, istemci tarafında optimize edilerek güvenli bir kanal üzerinden sunucuya iletilir.
2
Asenkron Veri İşleme
Yüklenen görüntüler FastAPI tabanlı asenkron backend mimarisine ulaşır. Burada veriler, Lanczos resampling algoritmaları kullanılarak normalize edilir ve AI modellerinin giriş tensörlerine uygun formata dönüştürülür.
3
Derinlik Tahmini (Depth Mapping)
Ön işleme tamamlandıktan sonra, Depth Anything v3 modeli devreye girer. Bu derin öğrenme modeli, 2 boyutlu (2D) görüntüleri analiz ederek sahnedeki nesnelerin kameraya olan uzaklıklarını hesaplar ve yüksek hassasiyetli bir derinlik haritası çıkarır.
4
3B Nokta Bulutu Oluşturma
Elde edilen derinlik verileri, Open3D kütüphanesi kullanılarak uzaysal koordinatlara çevrilir. Bu aşamada, aracın düz görüntüsü hacimsel bir Nokta Bulutu (Point Cloud) mimarisine dönüştürülerek 3 boyutlu algılanabilir bir form kazanır.
5
Parça Segmentasyonu
Oluşturulan yapı üzerinde yapay zeka destekli segmentasyon yöntemleri uygulanır. Aracın gövdesi, jantları, tamponları ve camları gibi bileşenleri sistem tarafından otomatik olarak tanınır ve birbirinden bağımsız maskeler halinde izole edilir.
6
Dijital Modifikasyon ve Render
Son aşamada, kullanıcının seçtiği modifikasyonlar (renk değişimi, yeni jant eklentileri vb.) sadece ilgili segmentasyon bölgelerine uygulanır. Sistem, ışık ve gölge yansımalarını aslına uygun şekilde koruyarak modifiye edilmiş yüksek çözünürlüklü final görselini saniyeler içinde kullanıcıya sunar.