Berikut Silabus 40 Sesi: Pengembangan Metode Digital Sculpting Berbasis Machine Learning dalam ZBrush
Tujuan Pembelajaran
Peserta akan memahami dasar-dasar ZBrush, teknik digital sculpting, serta bagaimana Machine Learning (ML) dapat diintegrasikan dalam proses pembuatan model 3D. Silabus ini mencakup aspek sculpting, retopology, texturing, dataset AI, dan pengembangan model berbasis ML.
Modul 1: Pengenalan ZBrush dan Digital Sculpting (Sesi 1 – 10)
Tujuan: Memahami fitur utama ZBrush dan teknik dasar digital sculpting
Sesi 1-2: Pengenalan Digital Sculpting
- Sejarah dan perkembangan sculpting digital
- Perbandingan ZBrush dengan software lain
- Pemahaman UI/UX ZBrush
Sesi 3-4: Memahami Brush dan Dynamesh
- Penggunaan standard, clay, smooth, dan trim brushes
- Konsep Dynamesh dan perbedaannya dengan Subdivision
Sesi 5-6: Membuat Base Mesh
- Strategi dasar membangun model 3D
- Teknik blocking dasar menggunakan ZSpheres
Sesi 7-8: Detail Sculpting dan Anatomy Study
- Teknik detailing model manusia dan makhluk fiksi
- Pemanfaatan alphas dan surface details
Sesi 9-10: Retopology dan UV Mapping
- Retopology manual dan otomatis dengan ZRemesher
- Pembuatan UV Map untuk tekstur
Modul 2: Machine Learning dalam Digital Sculpting (Sesi 11 – 20)
Tujuan: Memahami konsep Machine Learning dan bagaimana dataset dapat digunakan dalam ZBrush
Sesi 11-12: Dasar-dasar Machine Learning untuk Seni Digital
- Pengantar AI dan Machine Learning
- Algoritma umum dalam ML untuk 3D (GAN, Autoencoder, Deep Neural Networks)
Sesi 13-14: Pembuatan Dataset untuk ML
- Cara mengumpulkan dan menyiapkan dataset model 3D
- Labeling dataset dengan Blender dan ZBrush
Sesi 15-16: Pelatihan Model Machine Learning untuk Sculpting
- Menggunakan model AI seperti StyleGAN dan DeepSDF
- Pemrograman dasar untuk pelatihan model
Sesi 17-18: Auto-Sculpting dengan AI
- Menggunakan ML untuk generasi base mesh
- Pemanfaatan AI dalam detail sculpting
Sesi 19-20: Integrasi ZBrush dengan Python dan AI Tools
- Automasi workflow dengan Python
- Menggunakan TensorFlow atau PyTorch untuk memproses model 3D
Modul 3: Eksplorasi Machine Learning untuk Sculpting Lanjutan (Sesi 21 – 30)
Tujuan: Memahami teknik otomatisasi sculpting dan eksperimen AI
Sesi 21-22: Neural Style Transfer untuk Texturing
- Menggunakan AI untuk transfer gaya sculpting
- Memanfaatkan Deep Dream dan Style Transfer
Sesi 23-24: Algoritma Generatif dalam Digital Sculpting
- Penggunaan GANs untuk generasi karakter otomatis
- Studi kasus penggunaan NVIDIA GANs untuk karakter real-time
Sesi 25-26: Training AI untuk Membantu Detail Sculpting
- Implementasi AI dalam detailing otot dan ekspresi wajah
- Pemanfaatan dataset anatomi manusia
Sesi 27-28: Optimasi AI-based Sculpting
- Menggunakan AI untuk menyarankan brush dan stroke otomatis
- Pengujian model dalam workflow real-time
Sesi 29-30: Debugging dan Fine-Tuning Model
- Debugging dataset untuk menghindari overfitting
- Optimasi parameter untuk hasil yang lebih baik
Modul 4: Proyek Akhir dan Implementasi Industri (Sesi 31 – 40)
Tujuan: Mengimplementasikan sculpting berbasis ML dalam pipeline industri
Sesi 31-32: Integrasi ZBrush dan Unreal Engine/Unity
- Ekspor model AI-generated ke Unreal Engine
- Optimasi untuk penggunaan game dan VR
Sesi 33-34: Workflow AI dalam Industri Game dan Film
- Pipeline produksi berbasis AI
- Kolaborasi dengan software lain seperti Substance Painter dan Maya
Sesi 35-36: Analisis Efisiensi Metode AI dalam Digital Sculpting
- Perbandingan waktu kerja antara sculpting manual dan AI-assisted
- Studi kasus implementasi AI dalam industri
Sesi 37-38: Pembuatan Proyek Akhir: AI-Sculpting untuk Karakter 3D
- Set up dataset dan pelatihan model
- Menghasilkan model 3D berbasis Machine Learning
Sesi 39-40: Evaluasi dan Presentasi Proyek
- Review hasil proyek dan dokumentasi workflow
- Presentasi akhir dan publikasi hasil riset
