पारंपरिक कला को भविष्य की तकनीक से जोड़ना
कॉलेज ऑफ मरीन में, प्रशिक्षक शॉन नेल्सन मल्टीमीडिया स्टडीज (MMST) 3D आर्ट और एनीमेशन विभाग में पढ़ाते हैं, जो उभरते डिजिटल कलाकारों को प्रशिक्षित करने के लिए समर्पित एक कार्यक्रम है। पाठ्यक्रम पारंपरिक कला की नींव को उद्योग-मानक उपकरणों और उत्पादन वर्कफ़्लोज़ के साथ मिलाता है, जो छात्रों को एनीमेशन, गेम्स, दृश्य प्रभाव, वर्चुअल प्रोडक्शन और इंटरैक्टिव मीडिया में करियर के लिए तैयार करता है।
पेशेवर वातावरण का अनुकरण करने के लिए, पाठ्यक्रम स्टूडियो-शैली के उत्पादन कार्यों के इर्द-गिर्द संरचित होते हैं, जहाँ छात्र ऑटोडेस्क माया, ब्लेंडर, यूनिटी और अनरियल इंजन सहित एक पूर्ण आधुनिक पाइपलाइन में महारत हासिल करते हैं। सख्त नामकरण सम्मेलनों के साथ पुनरावृत्त स्प्रिंट में काम करते हुए, छात्र पाइपलाइनों का समस्या निवारण करना और साफ़ मेष तैयार करना सीखते हैं, जिसके परिणामस्वरूप वर्तमान उद्योग मानकों पर आधारित उत्पादन-तैयार पोर्टफोलियो तैयार होते हैं।
यह पेशेवर दृष्टिकोण कॉलेज के शताब्दी वीडियो गेम, टाइम शिफ्ट: द सेंचेनियल फाइल्स, जैसे महत्वाकांक्षी परियोजनाओं में जीवंत हो उठता है, जिसमें पूरी तरह से छात्रों द्वारा बनाए गए एसेट्स शामिल हैं। इन वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं के लिए छात्रों को डीसीसी टूल्स और रीयल-टाइम इंजनों के बीच एसेट्स को सहजता से स्थानांतरित करने की आवश्यकता होती है, यह सुनिश्चित करते हुए कि वे उद्योग की जटिल मांगों के लिए तैयार हैं।
"जनरिक एसेट" समस्या का समाधान
मेशी को एकीकृत करने से पहले, छात्रों को अपने गेम वर्ल्ड्स को आबाद करते समय अक्सर एक दुविधा का सामना करना पड़ता था। वे अक्सर ऑनलाइन रिपॉजिटरी से पूर्व-निर्मित मॉडलों पर निर्भर रहते थे, जो शायद ही कभी उनके द्वारा कल्पना किए गए विशिष्ट पात्रों से मेल खाते थे। विकल्प—पूरी तरह से खरोंच से कस्टम पात्रों का निर्माण करना—एक कठिन सीखने की अवस्था प्रस्तुत करता था, क्योंकि टोपोलॉजी और एज फ्लो जैसे जटिल कार्य अक्सर शुरुआती लोगों को धीमा कर देते थे और रचनात्मक गति को रोक देते थे।
शॉन ने इस अंतर को पाटने के लिए एक समाधान की तलाश की। उन्होंने LinkedIn के माध्यम से मेशी की खोज की, जबकि छात्र वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने वाले टूल्स पर शोध किया। उन्होंने एआई का उपयोग शॉर्टकट के रूप में नहीं, बल्कि छात्रों को अनुकूलन बेस मेष उत्पन्न करने के तरीके के रूप में देखने का अवसर देखा, जिसे छात्र फिर परिष्कृत कर सकते थे। शॉन इस बदलाव के पीछे की प्रेरणा बताते हैं:
"हम यह पता लगाना चाहते थे कि एआई-समर्थित उत्पादन उपकरण तकनीकी घर्षण को कैसे कम कर सकते हैं, छात्रों को अवधारणा से गेमप्ले तक तेजी से आगे बढ़ने में मदद कर सकते हैं, और रचनात्मकता के लिए अधिक स्थान प्रदान कर सकते हैं।"
शॉन नेल्सन
शिक्षक
मेशी को अपनाकर, विभाग को अपने मौजूदा सॉफ़्टवेयर सूट के लिए एक आदर्श साथी मिला। इसने "जनरिक एसेट" समस्या का समाधान किया, जिससे छात्रों को अद्वितीय पात्र बनाने में सक्षम बनाया गया, जिन्हें रिग, स्किन और गेम इंजनों में निर्यात किया जा सकता है। यह बदलाव पाठ्यक्रम को एसेट्स को परिष्कृत और अनुकूलित करने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है, बजाय इसके कि निर्माण के पहले चरण में ही फंस जाए।
मेशी-संवर्धित उत्पादन पाइपलाइन
शॉन ने मेशी को एक विघटनकारी प्रतिस्थापन के रूप में नहीं, बल्कि मौजूदा पाइपलाइन के भीतर एक "सहज त्वरक" के रूप में एकीकृत किया है। पूर्व-उत्पादन डिज़ाइन टूल और अंतिम एसेट तैयारी समाधान दोनों के रूप में कार्य करते हुए, मेशी स्टूडियो वातावरण में स्वाभाविक रूप से फिट बैठता है।
"यह मौजूदा वर्कफ़्लो का एक सहज और सहज विस्तार है, न कि एक विघटनकारी प्रतिस्थापन।"
शॉन नेल्सन
शिक्षक
विभाग एक बहुमुखी वर्कफ़्लो के माध्यम से पाठ्यक्रम में Meshy को एकीकृत करता है:
- अवधारणा और अन्वेषण: छात्र अवधारणा कला से बेस मेष उत्पन्न करते हैं ताकि पूर्व-उत्पादन के दौरान तेजी से पुनरावृत्ति कर सकें, तुरंत चरित्र की मात्रा और शैली स्थापित कर सकें।
- विविध संपत्ति निर्माण: पात्रों के अलावा, इस उपकरण का उपयोग दृश्य को प्रॉप्स, एक्सेंट ऑब्जेक्ट्स और हार्ड सरफेस एसेट्स बनाकर भरने के लिए किया जाता है।
- तकनीकी प्रशिक्षण और परिष्करण: Meshy मॉडल कक्षा के डेमो के लिए व्यावहारिक उदाहरण के रूप में कार्य करते हैं। छात्र AI-जनित पात्रों को साफ करना, रिटोपोलॉजी करना, और Maya या Blender में टोपोलॉजी को ठीक करना सीखते हैं ताकि रिगिंग-रेडी मेष बना सकें।
- गेम-रेडी ऑप्टिमाइजेशन: वर्कफ़्लो का समापन अनुकूलित मेष तैयार करने में होता है जिन्हें एनीमेशन और गेमप्ले के लिए Unity या Unreal Engine में निर्यात किया जाता है।
यह दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि छात्र Meshy का उपयोग प्रारंभिक भारी उठाने के लिए करते हैं, जिससे उन्हें परिष्करण, रिगिंग, और पेशेवर गेम इंजन में एसेट्स को एकीकृत करने के महत्वपूर्ण कौशल पर ध्यान केंद्रित करने की स्वतंत्रता मिलती है।
उत्पादन को तेज करना और रचनात्मकता को अनलॉक करना
Meshy के एकीकरण का प्रभाव तत्काल है: छात्र अब मिनटों में कस्टम पात्र उत्पन्न कर सकते हैं, हफ्तों में नहीं। उत्पादन समय में इस नाटकीय कमी से जुड़ाव उच्च रहता है, जिससे छात्रों को अपनी विचारधारा को तुरंत साकार होते देखने का मौका मिलता है। मैनुअल मॉडलिंग के बाधा को हटाकर, कक्षा का ध्यान तकनीकी निराशा से हटकर शुद्ध कलात्मक अभिव्यक्ति और कहानी कहने पर केंद्रित हो जाता है।
"कई छात्रों के पास महान कथा और दृश्य विचार होते हैं लेकिन मॉडलिंग की तकनीकी आवश्यकताओं से धीमे हो जाते हैं। Meshy उन्हें उस पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मुक्त करता है जो वे चाहते हैं।"
शॉन नेल्सन
शिक्षक
रचनात्मकता से परे, यह एकीकरण एक महत्वपूर्ण पेशेवर उद्देश्य की सेवा करता है। Meshy को पेश करना छात्रों को संकेत देता है कि AI तेजी से आधुनिक पाइपलाइनों का एक प्रमुख घटक बन रहा है। स्वचालन का लाभ उठाकर पुनरावृत्ति करने के लिए सीखकर, छात्र समझते हैं कि गति और अनुकूलता समकालीन स्टूडियो में महत्वपूर्ण कौशल हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि उनका प्रशिक्षण प्रतिस्पर्धी और भविष्य-दृष्टि वाला बना रहे।
कल के स्टूडियो के लिए अगली पीढ़ी को तैयार करना
आगे देखते हुए, शॉन envision करते हैं कि Meshy एसेट तैयारी का एक मानक हिस्सा बन जाएगा, जैसे कि UV उपकरण या ऑटो-रिग सिस्टम। वह इसे पाठ्यक्रम में विस्तारित करने की योजना बना रहे हैं, इसे आर्किटेक्चरल मॉडलिंग, गेम कैपस्टोन प्रोजेक्ट्स, और XR वर्ल्ड-बिल्डिंग कोर्सेस में शामिल कर रहे हैं ताकि शुरुआती लोग विचारों के साथ प्रयोग कर सकें और उन्नत छात्र उत्पादन-गुणवत्ता वाले पात्र तैयार कर सकें।
शिक्षकों के लिए जो AI उपकरणों पर विचार कर रहे हैं, शॉन की सलाह व्यावहारिक है: छोटे से शुरू करें और छात्रों को प्रयोग करने देने के लिए कुछ असाइनमेंट्स में Meshy को एकीकृत करें। वह इस बात पर जोर देते हैं कि AI उपकरण मौलिक कौशल को प्रतिस्थापित नहीं करते; इसके बजाय, वे उनका समर्थन करते हैं, गहरी कलात्मक वृद्धि और तकनीकी समझ के लिए रास्ता साफ करते हैं।
