Тестирование GPT-6 Astra для 3D-моделирования

Ключевые тезисы

GPT-6 Astra — это ИИ-ассистент, который может работать с 3D-программами как агент, выполняя конкретные задачи.
Полностью делегировать этапы производства 3D-графики пока невозможно — требуется контроль и исправления.
Инструмент наиболее полезен для автоматизации рутинных процессов и решения технических задач, а не для замены художников.
Скорость генерации и автоматизация могут стоить затраченных ресурсов, но качество результата сильно варьируется в зависимости от типа задачи.

Задача: Создать модель велосипеда в Blender по референсам и чертежам.
Промпт: Включал правила (не применять модификаторы, использовать симметрию, линковать одинаковые объекты).
Результат первого промпта: Модель узнаваема, но с ошибками (неправильное расположение цепи, летающие элементы, несоответствие деталей чертежам). Полигонов: 228 000.
Результат второго промпта (с правками): Ошибки частично исправлены, полигонов: 14 500.
Сравнение с GPT-5.6 Sol: GPT-6 показала значительно лучший результат. GPT-5.6 не справилась с модификаторами и создала сломанную модель.
Вывод: GPT-6 может быть полезным «подмастерьем» для создания основы модели, но требует доработки.

Задача: Создать внешнюю часть здания из модулей по фотографиям.
Результат: Здание собрано из модулей, но с критическими ошибками: несоответствие ключевых архитектурных форм (эркер), пропущенные элементы фасада, артефакты (z-fighting).
Вывод: Создание целого здания разом — сложная задача для ИИ. Возможно, лучший подход — генерация по модулям.

Задача: Создать антикварный серебряный кофейник.
Результат: Пропорции не соответствуют референсу, мелкая детализация выполнена отдельными объектами, плавные формы даются ИИ с трудом.
Вывод: Модель пригодна только для статичного рендера на удалении. Для дальнейшей работы или оптимизации лучше создавать с нуля.

Задача: Создать тайловый материал плитки по референсу профессионального художника.
Результат: ИИ собрал сложный граф нодов, но результат далёк от идеала: отсутствуют ключевые слои (раствор), нет макровариативности цвета, видны артефакты тайлинга.
Вывод: Для создания качественных процедурных материалов критически важна насмотренность и постоянная визуальная оценка, с чем ИИ справляется плохо.

Задача: Разделить модели в существующем файле по коллекциям (архитектура, пропсы) и дать им правильные названия.
Результат: Задача выполнена почти идеально (найдена одна неточность).
Вывод: Эта функция — сильная сторона GPT-6 для автоматизации рутины.

Задача: На основе организованного проекта создать несколько версий зданий в похожем стиле, используя 80% существующих моделей.
Результат: ИИ не справился, создал сломанные и похожие друг на друга здания.

Роль: GPT-6 Astra — это ассистент-подмастерье, а не замена художника.
Сильные стороны: Автоматизация рутины (сортировка, нейминг), решение технических задач, создание основы для Hard Surface-моделей.
Слабые стороны: Работа с органическими и плавными формами, создание целостных сложных сцен (архитектура), критическая оценка визуального результата (материалы).
Экономика: При активной работе расходуется около 20% недельного лимита в час (примерно $1/час). Для сложных задач с правками стоимость быстро растет.
Итог: Инструмент делает CG доступнее для тех, кто готов погрузиться в сферу, но не заменяет понимания процесса 3D-моделирования.