Hay herramientas de inteligencia artificial que prometen mucho y luego, cuando toca bajar al barro, te devuelven una malla imposible, una textura regulera o directamente un muñeco de plastilina con cara de accidente. Por eso quise poner a prueba una de las que más ruido está haciendo ahora mismo en generación 3D: Neural4D 2.5.

La idea era sencilla. Tres retos. Cronómetro en marcha. Nada de tocar la malla a mano. Y dificultad creciente hasta llegar al enemigo final de casi cualquier generador 3D: el pelo.

Lo interesante de Neural4D no es solo que genere modelos, sino cómo lo hace. En lugar de inferir volumen a partir de una imagen plana, trabaja con generación nativa en 3D. Dicho en castellano: la geometría suele salir más limpia, más útil y bastante menos chapucera que en otras alternativas.

Las reglas del reto

Para que la prueba tuviera sentido, marqué tres condiciones muy claras:

• Cronómetro activo en cada prueba.
• Cero retoque manual. Lo que salga, sale.
• Tres retos de menor a mayor dificultad, con un jefe final pensado para romper cualquier IA de modelado.

Y aquí es donde la cosa se puso divertida, porque no me limité a sacar una figura mona para la miniatura. Quise comprobar si de verdad esto puede servir para un flujo de trabajo real en Blender, Unity o impresión 3D.

Reto 1: de una frase a un modelo 3D

El primer desafío era el calentamiento. Nada de imágenes, nada de referencias visuales. Solo texto.

Le pedí una taza de café estilizada con un asa robusta. Un objeto simple, sí, pero perfecto para detectar si una herramienta entiende formas básicas, proporciones y estructura sin necesidad de guía adicional.

El resultado apareció por debajo de los 90 segundos, y lo importante no fue solo la velocidad. La malla salió ordenada. Sin ese festival de triángulos imposibles que luego da más trabajo arreglar que modelar desde cero.

Ahí ya se veía una de las fortalezas de Neural4D. Para text to 3D model AI, el punto de partida es bastante sólido. Si necesitas crear props, objetos de escena, prototipos rápidos o simplemente aterrizar una idea visual, este tipo de generación te ahorra una barbaridad de tiempo.

Reto 2: convertirme a mí mismo en un modelo 3D

Aquí subimos el nivel y, de paso, el ego. En lugar de darle una imagen perfecta de catálogo, usé una foto mía disfrazado de Capitán Jack Sparrow.

La pregunta era muy directa: ¿puede una herramienta pensada para crear assets serios tomar una sola foto frontal y reconstruir un modelo 3D completo?

La respuesta fue sorprendentemente buena.

Neural4D reconstruyó no solo la parte visible, sino también el volumen trasero. Es decir, tuvo que imaginar lo que no aparecía en la imagen y cerrar la geometría en una malla watertight, sin agujeros. Eso es justo lo que necesitas si luego quieres llevarte el modelo a impresión 3D o usarlo como personaje dentro de un motor de videojuegos.

¿Era perfecto al 100%? No. Y sería absurdo venderlo así. Si le das varias fotos desde distintos ángulos, el resultado puede mejorar bastante. Pero como base de trabajo, me pareció una salvajada. Para alguien que programa videojuegos y no quiere pasarse media vida modelando, esto significa reducir una montaña de trabajo a unos minutos.

En otras palabras, para un flujo image to 3D model AI, el rendimiento fue más que digno.

Reto 3: el jefe final, una criatura con pelo

Si has trabajado alguna vez con 3D, ya sabes dónde suelen morir estas herramientas: en el pelo, en los mechones, en la melena, en la barba, en cualquier superficie orgánica compleja que no se pueda resolver con una textura plana y poco más.

Por eso el último reto era exactamente ese. Le pedí una criatura tipo Yeti adorable con pelo largo.

Y aquí había dos posibilidades. O salía algo espectacular, o aparecía una especie de bola de plastilina triste con textura falsa pegada encima.

Por suerte, salió lo primero.

Lo que más me llamó la atención fue que el pelo no era simplemente una ilusión pintada. Había volumen, relieve y detalle apoyado por las texturas y el mapa de normales. En zonas como la barba o los mechones se apreciaba claramente ese trabajo. Y lo mejor es que la topología seguía siendo manejable.

Además, en esta prueba reduje la densidad para dejar el modelo en torno a medio millón de caras, frente al millón de triángulos que alcanzaba el modelo anterior. Y aun así, el resultado seguía siendo brutal.

Hace no tanto, conseguir algo así en minuto y medio sonaba a ciencia ficción. Hoy ya empieza a parecer una herramienta de trabajo seria.

La parte que de verdad cambia el flujo: texturas PBR listas

Generar una malla está muy bien, pero un modelo sin materiales útiles se queda a medio camino. Aquí es donde Neural4D aporta bastante valor, porque puede exportar también texturas PBR.

Eso incluye mapas como:

• Color base
• Rugosidad
• Metalicidad
• Normales

Y esto importa muchísimo porque elimina una de esas tareas que te roban media tarde. Ajustar materiales, reorganizar mapas, pelearte con shaders, comprobar que todo se ve como debe... si eso ya viene razonablemente resuelto desde el principio, has ganado tiempo real.

De Neural4D a Blender y Unity sin dramas

Una de las cosas que más me gustó de la prueba fue precisamente lo práctica que resulta la exportación. El modelo puede descargarse en distintos formatos, incluido FBX, lo que encaja muy bien con motores como Unity o con software como Blender.

En Blender, el modelo se importa con sus materiales y sus texturas para que, si eres artista 3D, puedas refinar lo que necesites. Cambiar shaders, pulir materiales, ajustar detalles, rehacer partes o preparar una versión final con tu propio estilo.

Pero aquí viene mi parte favorita como programador: en Unity, basta con arrastrar la carpeta completa y el asset aparece listo para usar. Modelo, materiales, texturas y una base funcional sin tener que sentarte a configurar todo desde cero.

Eso, para prototipado de videojuegos, es oro.

Puedes imaginar varios usos inmediatos:

• Crear personajes temporales para un prototipo.
• Generar enemigos o criaturas para poblar una escena.
• Montar props rápidos para testear una mecánica.
• Preparar modelos base para luego optimizarlos.
• Usarlos como referencia antes de pasar a arte final.

Y si el número de triángulos te preocupa, la propia herramienta permite jugar con opciones de simplificación y retopología. Puedes pedir una versión más low poly, intermedia o más detallada según el uso que vayas a darle.

No es solo modelado 3D

Aunque la parte que más me interesaba era la de generación 3D, Neural4D incluye más módulos dentro de su ecosistema. Hay modelos ya generados para explorar, estilos visuales distintos y funciones orientadas tanto a imagen como a vídeo.

Eso significa que el pipeline puede ir mucho más allá del clásico prompt a malla. Si trabajas creando conceptos visuales, personajes, ideas para videojuegos, piezas para contenido o incluso referencias previas antes de pasar a producción, tener varias etapas dentro del mismo entorno puede ser muy útil.

Especialmente si tu objetivo es ir de la idea al asset con la menor fricción posible.

Mi veredicto honesto sobre Neural4D 2.5

Voy a ser claro: no sustituye a un artista 3D. Y cualquiera que te diga lo contrario te está vendiendo humo.

Lo que sí hace, y lo hace muy bien, es bajar la barrera de entrada. Te da un punto de partida potentísimo en minutos. Para prototipar, aprender, poblar escenas, preparar ideas, imprimir modelos o acelerar fases tempranas del desarrollo, me parece una herramienta muy seria.

¿Tiene margen de mejora? Sí. Como todas. Hay resultados que agradecerán referencias mejores, iteraciones adicionales o una mano final en Blender. Pero la relación entre calidad, velocidad y precio me sorprendió de verdad.

Y eso, en un terreno tan exigente como el 3D, no es poca cosa.

Cuándo tiene más sentido usar una IA para modelado 3D

Si tuviera que resumir los casos donde más valor le veo, serían estos:

• Desarrollo de videojuegos para prototipos rápidos en Unity o Unreal.
• Impresión 3D gracias a las mallas cerradas.
• Concept art técnico como base para iterar.
• Creación de assets sin partir de cero.
• Aprendizaje para estudiar topología, materiales y flujos de trabajo.

Si estás en ese punto en el que necesitas producir más rápido, validar ideas antes o simplemente reducir tareas repetitivas, merece bastante la pena echarle un ojo.

Si quieres seguir profundizando

Si te interesa todo lo relacionado con creación digital, inteligencia artificial aplicada y desarrollo de videojuegos, te recomiendo pasarte por el blog de Frogames, donde voy compartiendo más herramientas, pruebas y reflexiones prácticas de este estilo.

Y si lo tuyo es llevar estos assets directamente a motor, también puedes explorar la sección de cursos de Unity, porque ahí es donde un flujo como este cobra todavía más sentido.

Si quieres probar la herramienta por tu cuenta, puedes hacerlo desde este enlace de Neural4D. Tiene plan gratuito para empezar a trastear sin pagar nada, y eso siempre ayuda cuando quieres comprobar por ti mismo si una IA de modelado 3D está a la altura o solo hace promesas bonitas.

Mi conclusión final es simple: no estamos ante magia, pero sí ante una herramienta que, usada con cabeza, puede recortarte horas de trabajo y acelerar muchísimo la fase más pesada de pasar de una idea a un modelo usable. Y solo por eso, ya merece la pena tenerla en el radar.