🔬

objaverse-3d-explorer

An interactive educational simulator that enables users to explore and understand large-scale 3D object datasets like Objaverse. Users can browse 3D models, learn about point clouds, neural radiance fields (NeRF), and modern 3D generation techniques, gaining hands-on experience with the data that powers cutting-edge 3D computer vision and generative AI research.

🔬 এখনই চেষ্টা করুন

এটা কী?

🎯 সিমুলেটর টিপস

📚 শব্দকোষ

Polygon Mesh
শীর্ষবিন্দু, প্রান্ত এবং মুখ (সাধারণত ত্রিভুজ বা চতুর্ভুজ) সমন্বিত একটি 3D উপস্থাপনা যা একটি 3D বস্তুর পৃষ্ঠকে সংজ্ঞায়িত করে। Meshes হল কম্পিউটার গ্রাফিক্সের আদর্শ উপস্থাপনা এবং দক্ষতার সাথে বিভিন্ন স্তরের বিশদ সহ জটিল পৃষ্ঠকে উপস্থাপন করতে পারে।
Voxel
একটি ভলিউম্যাট্রিক পিক্সেল - একটি 2D পিক্সেলের 3D সমতুল্য। ভক্সেল উপস্থাপনাগুলি 3D স্থানকে ঘন কোষের একটি নিয়মিত গ্রিডে ভাগ করে, প্রতিটি সংরক্ষণের বৈশিষ্ট্য যেমন দখল বা রঙ। প্রক্রিয়া করা সহজ কিন্তু উচ্চ রেজোলিউশনে মেমরি-নিবিড়।
UV Mapping
একটি 3D মডেলের পৃষ্ঠে একটি 2D চিত্রের টেক্সচার প্রজেক্ট করার প্রক্রিয়া। UV স্থানাঙ্ক (U এবং V হল 2D টেক্সচারের অক্ষ) কীভাবে 3D পৃষ্ঠের মানচিত্রের প্রতিটি বিন্দু 2D টেক্সচার চিত্রের একটি বিন্দুতে সংজ্ঞায়িত করে।
Normal Vector
একটি প্রদত্ত বিন্দুতে একটি পৃষ্ঠের লম্ব একটি ভেক্টর। আলোক গণনা, সংঘর্ষ সনাক্তকরণ এবং 3D জ্যামিতিতে পৃষ্ঠের অভিযোজন বোঝার জন্য সারফেস নরমালগুলি অপরিহার্য।
Depth Map
একটি 2D চিত্র যেখানে প্রতিটি পিক্সেল মান ক্যামেরা থেকে দৃশ্যের সংশ্লিষ্ট বিন্দু পর্যন্ত দূরত্ব উপস্থাপন করে। ডেপথ ম্যাপ ব্রিজ 2D ইমেজ এবং 3D জ্যামিতি এবং RGB-D ক্যামেরা দ্বারা ক্যাপচার করা যায় বা স্ট্যান্ডার্ড ইমেজ থেকে অনুমান করা যায়।
Volumetric Rendering
একটি ভলিউমের মাধ্যমে রশ্মি ঢালাই করে এবং প্রতিটি রশ্মির সাথে রঙ এবং অস্বচ্ছতার মান সংগ্রহ করে 3D ডেটা রেন্ডার করার একটি কৌশল। শেখা 3D উপস্থাপনা থেকে ছবি তৈরি করতে NeRF এবং অন্যান্য নিউরাল রেন্ডারিং পদ্ধতি দ্বারা ব্যবহৃত।
Signed Distance Function (SDF)
একটি গাণিতিক ফাংশন যা স্থানের যেকোনো বিন্দু থেকে নিকটতম পৃষ্ঠে সবচেয়ে কম দূরত্ব ফিরিয়ে দেয়, চিহ্নটি নির্দেশ করে যে বিন্দুটি বস্তুর ভিতরে (নেতিবাচক) নাকি বাইরে (ধনাত্মক)। SDFs 3D আকারের জন্য একটি শক্তিশালী অন্তর্নিহিত উপস্থাপনা প্রদান করে।
Multi-View Reconstruction
বিভিন্ন দৃষ্টিকোণ থেকে নেওয়া একাধিক 2D ফটোগ্রাফ থেকে একটি 3D মডেল পুনর্গঠনের প্রক্রিয়া। কৌশলগুলি ক্লাসিক্যাল স্ট্রাকচার-ফ্রম-মোশন থেকে শুরু করে NeRF-এর মতো আধুনিক স্নায়ু পদ্ধতি পর্যন্ত।
CAD Model
কম্পিউটার-সহায়ক ডিজাইন মডেল - ডিজাইন সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে তৈরি একটি 3D বস্তুর একটি সুনির্দিষ্ট গাণিতিক উপস্থাপনা। CAD মডেলগুলি প্যারামেট্রিক পৃষ্ঠ এবং কঠিন জ্যামিতি ব্যবহার করে, প্রকৌশল এবং উত্পাদনে ব্যবহৃত সঠিক বৈশিষ্ট্যগুলি সরবরাহ করে।
Texture
জ্যামিতিক জটিলতা না বাড়িয়ে একটি 2D চিত্র একটি 3D মডেলের পৃষ্ঠে প্রয়োগ করা হয় যা ভিজ্যুয়াল বিশদ যেমন রঙ, প্যাটার্ন বা পৃষ্ঠের বৈশিষ্ট্য যেমন রুক্ষতা এবং প্রতিফলন যোগ করতে পারে।
LiDAR
আলো শনাক্তকরণ এবং রেঞ্জিং - একটি দূরবর্তী সংবেদন প্রযুক্তি যা লেজার আলোর সাহায্যে একটি লক্ষ্যকে আলোকিত করে এবং প্রতিফলিত ডালগুলি পরিমাপ করে দূরত্ব পরিমাপ করে। LiDAR বাস্তব-বিশ্বের পরিবেশের উচ্চ-রেজোলিউশন পয়েন্ট মেঘ তৈরি করে।
Implicit Neural Representation
মেশ বা ভক্সেলের মতো বিচ্ছিন্ন ডেটা স্ট্রাকচারের পরিবর্তে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির দ্বারা প্যারামিটারাইজড ক্রমাগত ফাংশন হিসাবে 3D আকার বা দৃশ্যগুলিকে উপস্থাপন করার একটি পদ্ধতি। নেটওয়ার্ক দখল বা রঙের মতো বৈশিষ্ট্যের স্থানাঙ্ক ম্যাপ করতে শেখে।
Shape Embedding
অবজেক্টের প্রয়োজনীয় জ্যামিতিক এবং শব্দার্থিক বৈশিষ্ট্যগুলি ক্যাপচার করে একটি শেখা বৈশিষ্ট্যযুক্ত স্থানে একটি 3D আকারের একটি কম্প্যাক্ট ভেক্টর উপস্থাপনা। শেপ এম্বেডিং সাদৃশ্য অনুসন্ধান, শ্রেণীবিভাগ, এবং 3D বস্তু তৈরি করতে সক্ষম করে।
Gaussian Splatting
একটি 3D দৃশ্য উপস্থাপনা কৌশল যা একটি দৃশ্যকে 3D গাউসিয়ান আদিম পদার্থের একটি সংগ্রহ হিসাবে মডেল করে, যার প্রতিটি অবস্থান, সহভক্তি, অস্বচ্ছতা এবং রঙ সহ। এটি দক্ষ রাস্টারাইজেশনের মাধ্যমে জটিল দৃশ্যের রিয়েল-টাইম, উচ্চ-মানের রেন্ডারিং সক্ষম করে।
Photogrammetry
বাস্তব-বিশ্বের বস্তু বা পরিবেশের 3D মডেল পুনর্গঠনের জন্য ফটোগ্রাফ থেকে পরিমাপ করার বিজ্ঞান। আধুনিক ফটোগ্রামমেট্রি কম্পিউটার ভিশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে চিত্র জুড়ে বৈশিষ্ট্যগুলিকে মেলে এবং 3D অবস্থানগুলিকে ত্রিভুজ করতে।
Marching Cubes
একটি ত্রিমাত্রিক স্কেলার ক্ষেত্র (যেমন একটি স্বাক্ষরিত দূরত্ব ফাংশন বা ভক্সেল গ্রিড) থেকে বহুভুজ জাল পৃষ্ঠ নিষ্কাশনের জন্য একটি অ্যালগরিদম। এটি ফিল্ড কিউবকে কিউব দ্বারা প্রক্রিয়া করে, পৃষ্ঠের কোন প্রান্তটি অতিক্রম করে তা নির্ধারণ করে এবং সেই অনুযায়ী ত্রিভুজ তৈরি করে।
Sketchfab
3D, VR, এবং AR বিষয়বস্তু প্রকাশ, শেয়ার এবং আবিষ্কারের জন্য একটি প্রধান অনলাইন প্ল্যাটফর্ম। Objaverse প্রাথমিকভাবে Sketchfab থেকে নেওয়া হয়েছিল, যা শিল্পী, ডিজাইনার এবং 3D স্ক্যানিং উত্সাহীদের দ্বারা আপলোড করা লক্ষ লক্ষ 3D মডেল হোস্ট করে৷
Ray Casting
প্রতিটি পিক্সেলের মাধ্যমে ক্যামেরা থেকে রশ্মিকে দৃশ্যে ট্রেস করে 3D দৃশ্যে কোন বস্তু দৃশ্যমান তা নির্ধারণ করার একটি কৌশল। রশ্মি ঢালাই প্রতিটি রশ্মি পথ বরাবর নমুনা ঘনত্ব এবং রঙের জন্য NeRF এবং ভলিউমেট্রিক রেন্ডারিং-এ ব্যবহৃত হয়।
Text-to-3D Generation
একটি প্রাকৃতিক ভাষার পাঠ্য বিবরণ থেকে একটি 3D বস্তু বা দৃশ্য তৈরি করার কাজ। DreamFusion, Magic3D, এবং Point-E এর মত পদ্ধতি টেক্সট প্রম্পট থেকে 3D বিষয়বস্তু তৈরি করতে টেক্সট-কন্ডিশনড ডিফিউশন মডেল এবং 3D উপস্থাপনাগুলির সমন্বয় ব্যবহার করে।
Occupancy Network
একটি নিউরাল অন্তর্নিহিত উপস্থাপনা যা একটি 3D স্থানাঙ্ককে একটি দখল সম্ভাবনার সাথে মানচিত্র করে (বিন্দুটি বস্তুর ভিতরে বা বাইরে হোক)। অকুপেন্সি নেটওয়ার্কগুলি পৃথক ভক্সেল গ্রিডের প্রয়োজন ছাড়াই নির্বিচারে রেজোলিউশন সহ জটিল আকারগুলি উপস্থাপন করতে পারে।
Shape Completion
একটি আংশিক পর্যবেক্ষণ থেকে একটি বস্তুর সম্পূর্ণ 3D আকৃতির পূর্বাভাস দেওয়ার কাজ, যেমন একটি একক গভীরতা স্ক্যান বা একটি আংশিক বিন্দু মেঘ। Objaverse এবং ShapeNet এর মত 3D ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত ডিপ লার্নিং মডেল অনুপস্থিত জ্যামিতি অনুমান করতে শিখতে পারে।
PointNet
একটি অগ্রগামী ডিপ লার্নিং আর্কিটেকচার যা সরাসরি অবিন্যস্ত পয়েন্ট ক্লাউড ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। PointNet শেয়ার্ড মাল্টি-লেয়ার পারসেপ্টরন এবং একটি সিমেট্রিক ম্যাক্স-পুলিং অপারেশন ব্যবহার করে পারমুটেশন ইনভেরিয়েন্স অর্জন করতে, সরাসরি পয়েন্ট সেট থেকে 3D শ্রেণীবিভাগ এবং সেগমেন্টেশন সক্ষম করে।
Mesh Decimation
একটি 3D জালে বহুভুজের সংখ্যা হ্রাস করার প্রক্রিয়া যখন এর সামগ্রিক আকৃতি এবং চাক্ষুষ চেহারা সংরক্ষণ করে। রিয়েল-টাইম রেন্ডারিং, ওয়েব ডিসপ্লে, এবং বড়-স্কেল ডেটাসেটে দক্ষ স্টোরেজের জন্য 3D মডেল অপ্টিমাইজ করার জন্য এটি গুরুত্বপূর্ণ।
Objaverse-XL
Sketchfab, Thingiverse, GitHub, এবং Smithsonian সহ একাধিক প্ল্যাটফর্ম থেকে প্রাপ্ত 10 মিলিয়নেরও বেশি 3D বস্তু সমন্বিত Objaverse-এর একটি সম্প্রসারিত সংস্করণ, যা এটিকে বৃহত্তম উন্মুক্ত 3D ডেটাসেট করে তুলেছে।
DreamFusion
Google-এর একটি টেক্সট-টু-থ্রিডি জেনারেশন পদ্ধতি যা একটি NeRF উপস্থাপনাকে অপ্টিমাইজ করার জন্য একটি প্রাক-প্রশিক্ষিত টেক্সট-টু-ইমেজ ডিফিউশন মডেল ব্যবহার করে, 3D প্রশিক্ষণ ডেটা ছাড়াই পাঠ্য বিবরণ থেকে 3D অবজেক্ট তৈরি করতে সক্ষম করে।
Zero-1-to-3
শুধুমাত্র একটি ছবি থেকে 3D পুনর্গঠন সক্ষম করে, Objaverse ডেটাতে প্রশিক্ষিত একটি একক চিত্র থেকে একটি বস্তুর অভিনব দৃশ্য তৈরি করার একটি পদ্ধতি।
ShapeNet
একটি সমৃদ্ধভাবে টীকাযুক্ত, 3D আকারের বৃহৎ-স্কেল ডেটাসেট যা 55 টি সাধারণ বস্তুর বিভাগ কভার করে 51,300টি অনন্য 3D মডেল সমন্বিত করে, 3D গভীর শিক্ষা গবেষণায় একটি মানদণ্ড হিসাবে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।
Triplane Representation
একটি কমপ্যাক্ট 3D উপস্থাপনা যা তিনটি অর্থোগোনাল ফিচার প্লেন (XY, XZ, YZ) ব্যবহার করে একটি 3D দৃশ্যকে এনকোড করে, দক্ষ 3D প্রজন্মকে সক্ষম করে এবং 2D নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যাকবোনের সাথে রেন্ডারিং করে।
Multi-View Stereo
একাধিক ওভারল্যাপিং ফটোগ্রাফ থেকে 3D জ্যামিতি পুনর্গঠনের জন্য একটি কৌশল যা দৃষ্টিভঙ্গি জুড়ে সংশ্লিষ্ট পয়েন্টগুলি খুঁজে বের করে এবং তাদের 3D অবস্থানগুলিকে ত্রিভুজ করে।
Mesh Simplification
অ্যালগরিদমগুলি যেগুলি একটি 3D জালের বহুভুজ গণনা হ্রাস করে যখন এর চাক্ষুষ চেহারা সংরক্ষণ করে, দক্ষ সঞ্চয়স্থান এবং বড় আকারের 3D ডেটাসেটগুলির রেন্ডারিংয়ের জন্য গুরুত্বপূর্ণ৷
Cap3D
Objaverse-এ 3D অবজেক্টের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিস্তারিত পাঠ্য বিবরণ (ক্যাপশন) তৈরি করার একটি পদ্ধতি, পাঠ্য-ভিত্তিক অনুসন্ধান এবং পাঠ্য-থেকে-3D প্রজন্ম প্রশিক্ষণ সক্ষম করে।
Point-E
একটি OpenAI মডেল যা পাঠ্য বর্ণনা থেকে 3D পয়েন্ট ক্লাউড তৈরি করে, পাঠ্য-3D জোড়ার একটি বড় ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত, প্রাকৃতিক ভাষা থেকে দ্রুত 3D সামগ্রী তৈরি করতে সক্ষম করে।
Radiance Field
একটি অবিচ্ছিন্ন ফাংশন যা 3D স্থানাঙ্ক এবং দেখার দিকনির্দেশকে রঙ এবং ঘনত্বের মানগুলিতে ম্যাপ করে, যে কোনও দৃষ্টিকোণ থেকে একটি দৃশ্যের উপস্থিতি উপস্থাপন করে। NeRF হল সবচেয়ে সুপরিচিত বাস্তবায়ন।
Digital Twin
একটি ভৌত ​​বস্তু, প্রক্রিয়া বা সিস্টেমের একটি ভার্চুয়াল প্রতিরূপ যা রিয়েল-টাইমে সেন্সর ডেটা সহ আপডেট করা হয়। Objaverse-এর মতো 3D ডেটাসেটগুলি আরও বাস্তবসম্মত এবং বৈচিত্র্যময় ডিজিটাল যমজ তৈরি করতে সাহায্য করে।
Implicit Surface
একটি 3D পৃষ্ঠকে সুস্পষ্ট শীর্ষবিন্দু এবং মুখের পরিবর্তে একটি অবিচ্ছিন্ন ফাংশনের শূন্য-স্তরের সেট হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়। ডিপএসডিএফ এবং অকুপেন্সি নেটওয়ার্কের মতো নিউরাল অন্তর্নিহিত পৃষ্ঠগুলি এই বিভাগে পড়ে।
3D Reconstruction
ফটোগ্রাফ, গভীরতার মানচিত্র বা সেন্সর ডেটার মতো 2D পর্যবেক্ষণ থেকে একটি 3D মডেল তৈরি করার প্রক্রিয়া। পদ্ধতিগুলি ক্লাসিক্যাল গঠন থেকে শুরু করে আধুনিক স্নায়ু পুনর্গঠন কৌশল পর্যন্ত।
View Synthesis
দৃষ্টিকোণ থেকে একটি দৃশ্যের অভিনব দৃশ্য তৈরি করা যা ক্যামেরা দ্বারা বন্দী করা হয়নি। NeRF এবং Gaussian Splatting একটানা 3D দৃশ্য উপস্থাপনা শেখার মাধ্যমে এই কাজে পারদর্শী।
Texture Synthesis
3D পৃষ্ঠের জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে টেক্সচার ইমেজ তৈরি করা, হয় নমুনা টেক্সচার প্রসারিত করে বা টেক্সট বর্ণনা থেকে টেক্সচার তৈরি করতে AI ব্যবহার করে। জেনারেট করা 3D বস্তুর বাস্তবসম্মত রেন্ডারিংয়ের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
Watertight Mesh
একটি বহুভুজ জাল যা গর্ত বা ফাঁক ছাড়া একটি সম্পূর্ণ, বন্ধ পৃষ্ঠ তৈরি করে। 3D প্রিন্টিং, বুলিয়ান অপারেশন এবং ভিতরে/বাইরের প্রশ্নের মতো অনেক অপারেশনের জন্য জলরোধী জালের প্রয়োজন হয়।
Level of Detail (LOD)
দেখার দূরত্বের উপর নির্ভর করে বিভিন্ন জাল রেজোলিউশন ব্যবহার করে জটিলতা পরিচালনার জন্য একটি কৌশল। ক্যামেরা থেকে দূরে থাকা বস্তুগুলি সরলীকৃত মেশ ব্যবহার করে, যখন কাছাকাছি বস্তুগুলি উচ্চ-বিশদ সংস্করণ ব্যবহার করে।
Scene Graph
বস্তু, তাদের বৈশিষ্ট্য (রঙ, উপাদান, আকৃতি) এবং সম্পর্ক (উপরে, পাশে, ভিতরে) বর্ণনা করে একটি 3D দৃশ্যের একটি কাঠামোগত উপস্থাপনা। দৃশ্য গ্রাফগুলি শব্দার্থগত বোঝাপড়া এবং 3D পরিবেশ তৈরি করতে সক্ষম করে।
Neural Signed Distance Function
একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক যে কোনো 3D বিন্দু থেকে নিকটস্থ পৃষ্ঠে স্বাক্ষরিত দূরত্ব আউটপুট করতে প্রশিক্ষিত, 3D আকারের একটি অবিচ্ছিন্ন এবং পার্থক্যযোগ্য অন্তর্নিহিত উপস্থাপনা প্রদান করে।
NeRF in the Wild
NeRF এর একটি এক্সটেনশন যা পর্যটন ফটোগ্রাফ থেকে 3D পুনর্গঠন সক্ষম করে, বিভিন্ন আলো, এক্সপোজার এবং ক্ষণস্থায়ী অক্লুডার সহ অনিয়ন্ত্রিত ফটো সংগ্রহ পরিচালনা করে।

🏆 মূল ব্যক্তিত্ব

Matt Deitke (2023)

অ্যালেন ইনস্টিটিউট ফর AI (AI2) এর প্রধান গবেষক যিনি Objaverse এবং Objaverse-XL তৈরি করেছেন, গবেষণার জন্য উপলব্ধ টীকাযুক্ত 3D বস্তুর বৃহত্তম ওপেন-সোর্স ডেটাসেট স্থাপন করেছেন। Objaverse-এ 800,000 এর বেশি বস্তু রয়েছে এবং Objaverse-XL স্কেল 10 মিলিয়নেরও বেশি।

Ben Mildenhall (2020)

ইউসি বার্কলে এবং গুগল রিসার্চে নিউরাল রেডিয়েন্স ফিল্ডস (NeRF) এর সহ-নির্মাতা। NeRF ভলিউমেট্রিক দৃশ্যের বৈশিষ্ট্যগুলিকে এনকোড করতে নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে 3D দৃশ্য উপস্থাপনার জন্য একটি বৈপ্লবিক পদ্ধতির প্রবর্তন করেছে, যা বিক্ষিপ্ত ফটোগ্রাফ থেকে ফটোরিয়ালিস্টিক নভেল ভিউ সংশ্লেষণকে সক্ষম করে।

Angel Chang (2015)

ShapeNet-এর সহ-স্রষ্টা, প্রাচীনতম এবং সবচেয়ে প্রভাবশালী বৃহৎ-স্কেল 3D মডেল সংগ্রহস্থলগুলির মধ্যে একটি, যা সমৃদ্ধ টীকা সহ 55 টি সাধারণ বিভাগে 51,300 3D মডেল সংগঠিত করেছে। তিনি বাস্তব-বিশ্বের 3D বোঝার জন্য ScanNet-এ অবদান রেখেছিলেন।

Charles Qi (2017)

স্ট্যানফোর্ডে PointNet এবং PointNet++ উদ্ভাবন করেছেন, প্রথম গভীর শিক্ষার আর্কিটেকচার তৈরি করেছেন যা শ্রেণীবিভাগ এবং বিভাজনের জন্য সরাসরি 3D পয়েন্ট ক্লাউড ডেটা প্রক্রিয়া করতে সক্ষম

Bernhard Kerbl (2023)

INRIA-তে 3D গাউসিয়ান স্প্ল্যাটিং সহ-নির্মিত, NeRF-এর একটি দক্ষ বিকল্প হিসাবে শেখারযোগ্য গাউসিয়ান আদিম ব্যবহার করে 3D দৃশ্যের রিয়েল-টাইম ফটোরিয়ালিস্টিক রেন্ডারিং সক্ষম করে

Alexei Efros (2003)

UC বার্কলেতে ভিজ্যুয়াল রিপ্রেজেন্টেশন শেখার অগ্রগামী, ইমেজ সংশ্লেষণ, শৈলী স্থানান্তর, এবং ভিজ্যুয়াল বোঝার উপর ভিত্তিমূলক কাজ অবদান যা 2D ছবি থেকে আধুনিক 3D প্রজন্মকে সক্ষম করেছে

🎓 শিক্ষার উৎস

💬 শিক্ষার্থীদের বার্তা

{'encouragement': 'The world around us is three-dimensional, yet for decades, AI has primarily learned to understand it through flat, 2D images. The emergence of large-scale 3D datasets like Objaverse, combined with powerful techniques like NeRF and Gaussian Splatting, is finally enabling AI to truly perceive and create in three dimensions.', 'reminder': "Every expert was once a beginner. The most important step is the first one - and you've already taken it by being here.", 'action': "Explore the simulator! Try different settings, experiment freely, and don't be afraid to make mistakes - that's how the best learning happens.", 'dream': 'Perhaps a 3D artist in Nairobi will use AI to generate entire virtual worlds. Perhaps a student in Karachi will build AR tools that bring education to life. 3D AI is a canvas for global creativity.', 'wiaVision': 'WIA Book believes 3D creation tools should be free for everyone. From Seoul to Lagos, from Kabul to Buenos Aires - the power to build virtual worlds is yours. Free forever.'}

শুরু করুন

বিনামূল্যে, সাইনআপ নেই

শুরু করুন →