Autodesk AI 투명성 카드

Autodesk Assistant는 사용자 의도를 감지하고 제품 기능, 도메인 에이전트 및 신뢰할 수 있는 서비스를 조율하여 응답을 생성하고 요청된 작업 또는 워크플로우를 완료하는 에이전트 기반 응용프로그램입니다.

Forma Site Design의 건물 배치 탐색기는 생성형 AI를 사용하여 입력 건물 형상, 건물 유형 및 기본 구조 재료에서 건축 공간 배치를 작성합니다.

입찰 시 예산 추천기 기능은 Forma 내 입찰 양식 항목과 비용 예산을 비교한 Forma 분류를 식별하고, 일치시킵니다.

평면도 내에서 기존 태그의 배치 위치를 지능적으로 변경하는 AI 지원 기능입니다. 이 기능은 현재 테스트를 위해 Revit Preview Release에서만 사용할 수 있습니다.

Forma Data Management에 있는 파일에서 건축 시각화를 생성하며, 프롬프트를 통해 렌더링 스타일(예: 사실적, 수채화)을 지정할 수 있습니다. 사용자는 설계 뷰를 캡처한 후 몇 초 안에 렌더링과 유사한 이미지를 받게 됩니다. Forma Board에서 결과를 검토하고, 다양한 스타일로 반복 작업을 진행하거나, 직접 다운로드할 수 있습니다.

AI 블록 생성 기능은 웹용 AutoCAD에서 사용자 프롬프트를 기반으로 편집 가능한 AutoCAD 블록을 생성합니다. 사용자는 필요한 블록을 설명하고, 생성된 옵션을 검토한 후, 선택한 결과를 도면에 삽입하고, 재사용을 위해 블록 라이브러리에 저장할 수 있습니다.

Forma Construction Connect의 시각적 드래그 앤 드롭 인터페이스 내의 Workato 기반 AI 기능을 통해 사용자는 Autodesk Forma 시공 제품과 다양한 애플리케이션(예: SharePoint Online, Jira, Snowflake) 간에 사용자 지정 통합을 생성하는 동시에 수동 설정 작업을 줄일 수 있습니다.

이 기능이 시작되면, 블록 자동 분류 및 검색 기능이 팔레트 내 블록을 의미 있는 범주로 그룹화하여 더 쉽게 찾아볼 수 있도록 합니다. 이는 사용자가 대용량 DWG 파일에서 블록을 빠르게 찾고 재사용하며 관리하는 데 도움을 줍니다.

이 AI 기능은 코드를 검토하고 개선 사항을 제안하여 Tandem Connect 고객이 변환기 또는 필터와 같은 코드 기반 구성요소를 보다 빠르게 구축할 수 있도록 지원합니다.

총괄 시공업체가 받은 하도급업체 제안서를 읽고, 비교를 위해 가격 및 범위 조건을 구조화된 데이터로 추출합니다. 견적 담당자는 저장 전에 모든 값을 원본 문서와 비교하여 검토하고 확인합니다.

평면도 내에서 태그를 작성하는 AI 지원 기능입니다. 이 기능은 현재 테스트를 위해 Revit Preview Release에서만 사용할 수 있습니다.

내 정보: 매크로 어드바이저는 선별된 정보를 제공하는 데 도움을 주는 자문 엔진입니다. 제품 사용 패턴에 따라 매크로 어드바이저는 가장 자주 사용하는 워크플로우를 자동화하는 매크로를 추천하므로, 작업하면서 정보를 얻을 수 있습니다.

Autodesk Assistant는 사용자 의도를 감지하고 제품 기능, 도메인 에이전트 및 신뢰할 수 있는 서비스를 조율하여 응답을 생성하고 요청된 작업 또는 워크플로우를 완료하는 에이전트 기반 응용프로그램입니다.

AI 미디어 생성 기능은 Autodesk Assistant를 통해 Fusion 설계 스크린샷 및 사용자 프롬프트에서 제품 이미지를 생성합니다. 결과를 검토하고, 결과물을 다운로드하거나 반복한 뒤 추가 편집 및 변형을 할 수 있습니다.

이 기능은 사용자가 3D 형상을 검색 쿼리로 사용하여 허브에서 기존의 중복 또는 유사한 설계를 신속하게 찾고 재사용할 수 있도록 지원합니다. 사용자는 액세스 권한이 있는 설계에 대한 결과만 볼 수 있습니다.

AI 블록 생성 기능은 웹용 AutoCAD에서 사용자 프롬프트를 기반으로 편집 가능한 AutoCAD 블록을 생성합니다. 사용자는 필요한 블록을 설명하고, 생성된 옵션을 검토한 후, 선택한 결과를 도면에 삽입하고, 재사용을 위해 블록 라이브러리에 저장할 수 있습니다.

이 기능이 시작되면, 블록 자동 분류 및 검색 기능이 팔레트 내 블록을 의미 있는 범주로 그룹화하여 더 쉽게 찾아볼 수 있도록 합니다. 이는 사용자가 대용량 DWG 파일에서 블록을 빠르게 찾고 재사용하며 관리하는 데 도움을 줍니다.

내 정보: 매크로 어드바이저는 선별된 정보를 제공하는 데 도움을 주는 자문 엔진입니다. 제품 사용 패턴에 따라 매크로 어드바이저는 가장 자주 사용하는 워크플로우를 자동화하는 매크로를 추천하므로, 작업하면서 정보를 얻을 수 있습니다.

Autodesk Assistant 앱은 특정 제품 내부에서가 아니라 직접 액세스할 수 있는 Autodesk Assistant 전용 독립형 응용프로그램입니다. 제품 사용량 데이터뿐만 아니라 프로젝트 수준의 컨텍스트를 바탕으로 여러 제품, 프로젝트 및 팀 전반의 작업을 조정합니다. 이 앱은 일부 고객을 대상으로 알파 버전으로 제공됩니다.

AutoTimeline은 가져온 비 Fusion CAD 모델을 편집 가능한 파라메트릭 Fusion 타임라인으로 재구성하여 디자인을 더 쉽게 이해하고, 수정하고, 개선할 수 있도록 합니다.

AI CAM 프로그래밍 옵션은 구성요소를 기계가공하는 가장 적합한 방법에 대한 제안을 자동으로 제공하며, 시스템에서 적절한 툴패스 전략 및 공구 선택을 문서에 적용할 수 있도록 합니다.

Fusion의 AutoConstrain 기능을 사용하면 스케치를 분석하고 해당 스케치를 완전히 구속하기 위한 구속조건과 치수를 제안받을 수 있습니다.

Recap Pro의 AI 사전 분류 기능은 메쉬 세그먼트를 미리 정의된 카테고리로 자동 분류하고 다운스트림 BIM 및 협업 워크플로우를 지원하는 분류된 출력을 생성합니다.

Revit의 제너레이티브 디자인을 사용하면 여러 설계 옵션과 장단점을 신속하게 탐색할 수 있습니다. 목표와 구속조건(예: 일광 최대화 또는 비용 최소화)을 정의하면, 이 기능이 해당 기준에 따라 대안을 생성하고 점수를 매깁니다.

Autodesk Assistant는 사용자 의도를 감지하고 제품 기능, 도메인 에이전트 및 신뢰할 수 있는 서비스를 조율하여 응답을 생성하고 요청된 작업 또는 워크플로우를 완료하는 에이전트 기반 응용프로그램입니다.

재생 목록 메모 요약 기능은 Flow Production Tracking의 재생 목록에서 사용자가 선택한 필드별로 그룹화된 메모 요약을 생성합니다. 요약은 재생 목록에 첨부된 새 메모로 게시됩니다.

Flow Capture의 스마트 액션을 활용하면 업로드된 영상에서 콘텐츠를 식별하고 해당 콘텐츠를 발견했을 때 수행할 작업을 선택할 수 있습니다. AI는 해당 기준에 따라 영상을 분석하고 태그 적용, 의견 추가, 자산 정보 업데이트, 재생 목록에 일치하는 자산 추가 등 선택한 작업을 자동으로 수행할 수 있습니다.

Flow Capture의 스마트 검색을 활용하면 찾고자 하는 이벤트나 작업을 자연어로 설명하여 자산 라이브러리 전체에서 해당 순간을 정확히 찾아낼 수 있습니다. AI가 콘텐츠를 분석하여 정확한 타임 코드, 타임라인 오버레이, 플레이어 내 탐색 마커, 메타데이터 필터가 포함된 일치하는 자산을 반환합니다.

Neural Layer 기능으로 2D 공간에서 3D 결과의 조명, 합성 및 성능 사실성을 향상하여 CG 캐릭터의 시각적 품질을 높일 수 있습니다.

Flow Generative Scheduling 기능은 Flow Production Tracking을 통해서 여러 일정 시나리오를 비교하고, 장단점을 평가하며, 리소스에 최적화되고 균형 잡힌 일정을 생성합니다.

Autodesk Assistant 앱은 특정 제품 내부에서가 아니라 직접 액세스할 수 있는 Autodesk Assistant 전용 독립형 응용프로그램입니다. 제품 사용량 데이터뿐만 아니라 프로젝트 수준의 컨텍스트를 바탕으로 여러 제품, 프로젝트 및 팀 전반의 작업을 조정합니다. 이 앱은 일부 고객을 대상으로 알파 버전으로 제공됩니다.

사용자가 몇 개의 키프레임 또는 모션 경로만으로 캐릭터 모션을 생성하는 MotionMaker와 호환되는 사용자 지정 모션 모델을 로컬에서 학습시킬 수 있습니다.

비디오 시퀀스에서 알파 매트를 자동으로 생성하도록 설계된 AutoMatte는 지루한 기존 마스킹 및 추적 기술의 필요성을 줄이는 것을 목표로 합니다.

자체 데이터에서 하나 이상의 디포머를 기반으로 로컬에서 단일 디포머를 생성하여 고객이 캐릭터 애니메이션 작업 속도를 높일 수 있도록 지원합니다. 생성된 모형은 복잡한 변형을 근사화하여 더 빠른 재생과 더 효율적인 대화식 편집을 가능하게 합니다. 고객 콘텐츠 및 결과 머신 러닝 모델은 고객의 로컬 환경에 유지됩니다.

Flame의 ML 깊이 기능을 사용하면 이미지를 분석하고, VFX 및 카메라 깊이에 따른 컬러 그레이딩을 위한 무광택 격리 같은 마무리 워크플로우가 용이하도록 깊이 데이터 패스를 계산할 수 있습니다.

Flame의 하늘 추출 키어 기능을 사용하면 움직이는 동영상에서 하늘을 감지해 자동으로 분리하고 컴포지팅을 위해 매트를 추출할 수 있습니다.