eine vollständig konfigurierbare Luxushandtasche mit einem filmreifen Promo-Video erstellt NVIDIA – und dabei fast den gesamten Code selbst geschrieben. Hier ist der komplette Workflow: Konzept, prozedurale 3D-Modellierung, KI-gestütztes Debugging mit Claude, aufgetretene Probleme und wie ein Dell Pro Max 16 Plus mit einer NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell das Rendering bewältigte.

Projektvorstellung

Ziel war es, eine Luxushandtasche zu erstellen, die ein Kunde live in NVIDIA Omniverse konfigurieren und anschließend in einem professionellen Werbevideo präsentieren kann – alles mit nur einem Tool.

Ich wollte einer praktischen Frage nachgehen: Wie weit kann ein Designer in NVIDIA Omniverse kommen, wenn ein KI-Assistent den Code schreibt und debuggt? Obwohl ich kein USD- oder Python-Spezialist bin, verstehe ich, was eine hochwertige Tasche ausmacht und kann Probleme direkt im Ansichtsfenster erkennen. Claude übernahm die gesamte technische Seite, vom Schreiben und Testen des Codes bis hin zum Debuggen und Optimieren des Endergebnisses.

Das Projekt verfolgte vier Ziele:

1. Ein echtes 3D-Modell, keine Attrappe. Jedes Teil entspricht der tatsächlichen USD-Geometrie: Korpus, Klappe, Griffe, Kettenriemen, Beschläge, Futter und eine Innentasche.
2. Ein Konfigurator. Modell, Größe, Lederart, Druck, Farben, Metallbeschläge, Text, Logos und Verschlussart lassen sich live in einem Bedienfeld innerhalb von Omniverse ändern.
3. Eine Werbeanimation. Eine Kamerabewegung, ein funktionierender Drehverschluss, eine sich öffnende Klappe, die Präsentation eines Produkts und eine Kette, die nach realistischen physikalischen Gesetzen fällt.
4. Ausgabe in Produktionsqualität. Path-Tracing-Video mit bis zu 4K-Auflösung, lokal gerendert auf einer mobilen Workstation.

Alles läuft als benutzerdefinierte Kit-Erweiterung (handbag.configurator) innerhalb einer USD Composer-basierten App, die aus NVIDIAKit App Template erstellt wurde.

Abbildung 1: Hauptansicht der fertigen Tasche, z. B. Maison Aurèle aus schwarzem gestepptem Leder mit goldener Kette

Abbildung 2: Screenshot des Omniverse-Fensters mit dem neben dem Ansichtsfenster geöffneten Handtaschen-Konfigurator.

3D-Modellierungs-Workflow

Die Tasche ist vollständig prozedural: Python generiert jedes Mesh aus einer Handvoll Parametern, sodass eine Änderung der Breite oder der Klappenlänge die gesamte Tasche in weniger als einer Sekunde neu aufbaut.

Ich habe mich für prozedurale statt modellierter Geometrie entschieden, da ein Konfigurator Teile benötigt, die sich aneinander anpassen. Wenn das Gehäuse breiter wird, müssen Klappe, Nähte, Griffe, Riemenösen und sogar die Grafikkarte im Inneren entsprechend angepasst werden. Jedes Teil wird anhand derselben Gehäusebeschreibung berechnet.

Der Körper

Der Körper besteht aus horizontalen Querschnitten (Ringen), die von unten nach oben übereinander gestapelt sind. Jeder Ring ist eine Superellipse, sodass ein Wert für die „Eckenrundung“ die Form von kantig zu weich verändert.

Zusätzlich zu dieser Grundform sorgen drei Effekte dafür, dass es eher wie Leder als wie Plastik wirkt:

• Wölbung der Paneele: Die Vorder- und Rückseite der Paneele wölben sich in der Mitte leicht nach außen.
• Zwickel: Die Seitenteile werden nach oben hin nach innen gefaltet, wie ein echter Zwickel.
• Falten: eine geringe, gleichmäßige Verschiebung, sodass keine Oberfläche vollkommen flach ist.

Der Sockel hat eine abgerundete Fase und ist mit vier Metallfüßen versehen.

Das Hauptfach

Die Tasche ist eine hohle Hülle, kein massiver Block. Die Außenwand schlägt oben über einen Rand um und setzt sich innen als separate Futterfläche mit eigenem Stoffmaterial fort.

Innen habe ich Folgendes hinzugefügt:

• ein Einsteckfach an der Rückwand mit einer Ledereinfassung oben;
• Sattelstich um die Tasche und eine Mittelnaht, die sie in zwei Schlitze teilt;
• Ziernähte am Rand der Öffnung.

Die Klappe

Die Klappe ist der schwierigste Teil und wurde mehrmals neu gefertigt (Abschnitt 4). Die endgültige Version besteht aus einem massiven 3 mm dicken Lederstück:

• Es beginnt auf der Rückseite, wo es angenäht ist, und folgt dann dem tatsächlichen Querschnitt des Körpers über die Oberseite und die Vorderseite hinunter;
• Es hat eine Außenfläche, eine Innenfläche und einen lackierten Randstreifen, wie echte Kantenlackierung;
• Die Seitenkanten verhalten sich in der Nähe der abgerundeten oberen Ecken wie steifes Leder, sodass sie glatt bleiben und keine Falten werfen;
• Darin befindet sich ein Schlitz für den Drehverschlussknopf, der mit einer Metallösenöse und einer Rückplatte versehen ist.

Beschläge und Riemen

• Drehverschluss: eine ovale, gewölbte Platte an der Klappe und ein pillenförmiger Knopf am Korpus. Alternativ ist ein Verschluss mit ineinandergreifenden Ringen erhältlich.
• Tragegriffe: gerolltes oder flaches Leder oder Kette, befestigt mit Metallringen.
• Schulterriemen: eine Goldkette oder ein Lederriemen, der an Ringen hängt, die mit Lederlaschen und Nieten an den Seitennähten befestigt sind.
• Details: Kontrastpaspelierung an den Nähten, Sattelstich überall dort, wo Leder verbunden ist.

Materialien

Alle Oberflächen basieren auf physikalisch basierten Materialien. Claude erstellte neun nahtlos ineinander übergehende Ledertexturen mit Normalen- und Rauheitskarten: Nappa, genarbtes Kalbsleder, Saffiano, Wildleder, Lackleder, Krokodilprägung, Schlangenprägung, gestepptes und gewebtes Leder. Gedruckte Muster wie Blumen, Tartan, Leopardenmuster und ein Monogramm Ihrer Initialen werden in den gewählten Farben generiert und mit der Ledernarbung kombiniert.

Abbildung 3: Die geschlossene Tasche, Dreiviertelansicht, die die Steppstruktur, die Paspelierung und die Nähte zeigt

KI-gestütztes Design mit Claude

Claude fungierte als mein technischer Partner: Ich leitete das Design und beurteilte die Ergebnisse im Ansichtsfenster, und Claude schrieb, testete und korrigierte den Code.

Ich arbeitete mit Claude in der Claude-Desktop-Anwendung, die mit meinem Projektordner und der laufenden Omniverse-Anwendung verbunden war. Diese Konfiguration war wichtig. Claude konnte die Kit-App-Vorlage lesen, die Python-Dateien der Erweiterung schreiben, Tests ausführen und nach jeder Änderung das Omniverse-eigene Protokoll einsehen.

So funktionierte eine typische Änderung

Die meisten meiner Anfragen waren kurz und anschaulich. Ich machte einen Screenshot, kreiste das Problem rot ein und schrieb eine Zeile dazu, zum Beispiel „Die Riemenringe berühren die Tasche nicht“ oder „Die Klappe lässt sich nur halb öffnen“. Claude dann:

1. Die Ursache wurde anhand der Geometrieund nicht nur des Symptoms diagnostiziert. Bei den beweglichen Ringen zeigte sich, dass diese die Nennbreite des Beutels nutzten, während die Seitenfalten im oberen Bereich nach innen gefaltet waren und so eine 1 cm breite Lücke entstand.
2. Der Code in der Erweiterung wurde geändert.
3. Ich habe es offline getestet, bevor ich meine Szene bearbeitet habe. Claude hat eine Testumgebung erstellt, die die Erweiterung mit den eigenen USD-Bibliotheken von Omniverse außerhalb der App ausführt, jedes Taschenmodell und jede Voreinstellung neu erstellt und schnelle Vorschaubilder rendert.
4. Gemessen, nicht geschätzt. Viele Kontrollen waren numerisch: der Abstand zwischen zwei Oberflächen in Zentimetern, ob jede Ecke einer Tasche im Bildausschnitt der Kamera bleibt, wie oft die fallende Kette die Tasche berührt.
5. Ich habe Omniverse die Erweiterung neu laden lassen und das Kit-Protokoll auf Fehler überprüft.
6. Ich berichtete anschließend , was sich geändert hatte, was verifiziert worden war und was noch nicht berücksichtigt worden war, in der Regel das finale RTX-Rendering, das nur ich mir ansehen durfte.

Anschließend habe ich mir das Ergebnis im Ansichtsfenster angesehen und entweder mit dem nächsten Screenshot weitergemacht oder diesen gesendet.

Abbildung 4: Die Iterationen

Die Iterationsschleife · 6 Schritte

Ein fehlgeschlagener Offline-Check hat die Änderung direkt an den Code zurückgeschickt, sodass die meisten Probleme nie in meinem Sichtfeld ankamen.

Was ich inszeniert habe und was Claude entschieden hat

Ich war für das Design verantwortlich: Aussehen des Verschlusses, Öffnungsweite der Klappe, Kameraperspektive, Produktpräsentation. Claude traf die technischen Entscheidungen und erläuterte sie. Beispiele:

• Ein weiches Scharnier anstelle eines starren. Früher öffnete sich die Klappe noch in einer steifen „L“-Form. Claude ersetzte das Scharnier durch ein biegsames Modell, sodass sich die Wölbung des Leders beim Anheben entspannt.
• Physikalische Berechnungen statt Keyframes für die Kette. Der Kettenfall ist eine realistische Seilsimulation mit Schwerkraft, Reibung und Kollisionen, die in die Animation integriert sind.
• Exakter Kameraeingriff. Anstatt die Kameraabstände zu schätzen, berechnet die Kamera den Abstand, bei dem jede Ecke der Tasche ins Bild passt.

Wo Claude zurückdrängte

Ich habe zweimal Dinge angefordert, die Claude nicht wie gewünscht bauen wollte, und in beiden Fällen wurde mir eine Alternative vorgeschlagen:

• Ich bat um die Logos von Louis Vuitton, Gucci, Dior, Fendi und Saint Laurent. Claude erklärte mir, dass es sich um eingetragene Marken handele und eine Nachbildung daher zu Fälschungen führen würde. Stattdessen wurden fiktive Kollektionen erstellt und eine Option zum Hochladen von Logos hinzugefügt, für deren Verwendung ich eine Lizenz besitze.
• Für den Verschluss diente mir Chanels ineinandergreifendes „CC“-Logo als Vorlage. Claude entwarf einen originellen Verschluss aus ineinandergreifenden Ringen, der denselben verschlungenen Eindruck vermittelt.

Für die NVIDIA -Grafikkarte in der Tasche lade ich das offizielle Logo aus meinem Sponsorenpaket als Aufkleber, anstatt es neu zeichnen zu lassen.

Abbildung 5: Einer meiner kommentierten Screenshots (ein Problem ist rot eingekreist) neben dem korrigierten Ergebnis

Designherausforderungen und Lösungen

Fast jede Lösung folgte demselben Muster: Ein Problem, das ich auf einem Screenshot erkennen konnte, ließ sich auf eine geometrische Ursache zurückführen, die Claude messen und beheben konnte.

Zwei Erkenntnisse waren besonders wichtig. Erstens: Ein präziser Screenshot ist aussagekräftiger als eine lange Beschreibung: Durch das Einkreisen der exakten Stelle wurde fast immer die richtige Position ermittelt. Zweitens: Numerische Überprüfungen deckten Probleme auf, bevor ich sie bemerkte, beispielsweise wenn die Kamera beim Abstieg aus der Vogelperspektive an einem hohen Gurt hängen blieb.

Abbildung 6: Vorher/Nachher-Paar – starre Klappenöffnung vs. weiche Biegeöffnung

NVIDIA Omniverse-Visualisierung

Das Endergebnis ist ein 25-sekündiger, pfadverfolgter Werbefilm, der in Omniverse mit Movie Capture gerendert wurde, sowie die Live-Konfiguration im RTX-Viewport.

Live-Konfiguration im RTX-Viewport

Jede Änderung im Bedienfeld aktualisiert die USD-Geometrie und die Materialien direkt in der geöffneten Phase. In RTX Real-Time 2.0 bleibt das Ansichtsfenster interaktiv, während ich Leder, Drucke, Farben oder Beschläge ändere, sodass ich Kunden Variationen in Echtzeit zeigen kann.

Die Erweiterung erstellt Standard-USD-Modelle: Meshes mit UV-Koordinaten, UsdPreviewSurface-Materialien, Lichtern und einer animierten Kamera. Die Tasche kann als eigenständige .usda-Datei mit ihren Texturen exportiert werden und ist somit mit jedem USD-Tool kompatibel.

Der Werbefilm

Die Promo wird vollständig aus dem Panel generiert: Ein Klick erzeugt den Kamerapfad, die Verschluss- und Klappanimation, die Kartenenthüllung und die Kettenphysik als USD-Zeitsamples.

Einige Techniken sorgten dafür, dass es sich wie ein echter Produktfilm anfühlte:

• Eine durchgehende Kamerafahrt. Keine Schnitte zwischen den Phasen; die Kamera gleitet sanft heran, durchläuft jede Einstellung und gleitet sanft wieder hinaus.
• Exakte Bildkomposition. Für jedes Weitwinkel-Keyframe wird der Kameraabstand so berechnet, dass die gesamte Tasche, inklusive Gurt, für diesen Winkel und dieses Objektiv ins Bild passt.
• Physik für die Kette. Ein 80-Punkte-Seil, das Schwerkraft, Reibung und Kollisionen mit der Tasche, den Griffen, der offenen Klappe und dem Boden unterliegt – alles in Zeitlupe.
• Bewegtes Licht. Eine schmale Softbox wirft ein helles Lichtkegel über das Leder und die Karte, und beim Öffnen der Tasche dringt sanftes Licht ins Innere.

Effekte und Rendering

Das Bedienfeld zeigt RTX-Einstellungen, die für einen Premium-Look wichtig sind: Tiefenschärfe, die der Tasche folgt, Bloom, Bewegungsunschärfe, Filmkorn mit Vignette, Farbkorrekturen, ein nahtloser Studiohintergrund und ein glänzender, reflektierender Boden.

Für das finale Rendering verwendete ich den Path Tracer von Movie Capture:

• Qualität: Pfadverfolgung, 128 Abtastwerte pro Pixel für Tests, 256 für die endgültige Version.
• Auflösung: 1920×1080 für Tests, 3840×2160 für die endgültige Version.
• Ausgabe: PNG-Sequenz für die finale Version, damit ich sie ohne Komprimierung bearbeiten und farbkorrigieren kann. MP4 für schnelle Sichtungen.
• Bewegungsunschärfe: 6 Teilbilder pro Bild, sodass die fallende Kette natürlich verschwimmt.

Abbildung 7: 3–4 Standbilder aus dem Werbevideo: Vogelperspektive, Nahaufnahme des Verschlusses, Kartenpräsentation, Kette auf dem Boden

Hardwareleistung

Das gesamte Projekt – Modellierung, Live-Konfiguration und finales Rendering – lief lokal auf einer mobilen Workstation, wobei die RTX-Ansicht während meiner Arbeit stets über 140 FPS blieb.

Offenlegung: Ich bin Dell -Botschafter, und Dell hat mir das für dieses Projekt verwendete NVIDIA Grafikkarte ist Teil einer Markenpartnerschaft. Dell Pro Max 16 Plus zur Verfügung gestellt. Die im Werbevideo gezeigte

Die Maschine

Rendering der Promo

Bei meinem ersten Test-Rendering wurden 241 Einzelbilder aufgenommen und eine 11,4 MB große MP4-Datei in etwa 10 Minuten kodiert, das entspricht ungefähr 2,5 Sekunden pro Einzelbild.

Für den finalen Film, diese Zahlen stammen aus meiner eigenen Rendering-Analyse:

Abbildung 8: Task-Manager, Registerkarte „Leistung“, GPU-Seite während des pfadverfolgten Renderings]

Die finalen 8K-Renderbilder stehen auch als ZIP-Download zur Verfügung. Das Archiv ist über 39 MB groß, daher habe ich es separat bereitgestellt, anstatt die Bilder in voller Auflösung in den Artikel einzubetten. 8K-Render

Die Kombination funktionierte, weil jedes Teil das tat, was es am besten konnte: Ich beurteilte das Design, Claude entwickelte und überprüfte es, Omniverse renderte es, und die Workstation sorgte dafür, dass jeder Schritt lokal und interaktiv ablief.

• Zeigen statt beschreiben. Ein kommentierter Screenshot war der schnellste Weg, die richtige Lösung zu finden.
• Verlangen Sie eine Überprüfung, nicht nur den Code. Die Offline-Tests und numerischen Prüfungen deckten Probleme mit Bildausschnitt, Abständen und Timing auf, bevor sie in meinem Sichtfeld sichtbar wurden.
• Physikalisches Denken ist besser als bloßes Herumexperimentieren. Die größten Verbesserungen ergaben sich aus der Modellierung des Verhaltens von echtem Leder, Scharnieren und Ketten, nicht aus der willkürlichen Anpassung von Zahlen.
• Markenrechte respektieren. Nur Originaldesigns und lizenzierte Logos; Claude hat die Markenrechtsprobleme bereits erkannt, bevor ich es tun musste.
• Lokale Hardware verändert den Workflow. Dank der schnellen Viewport-Performance und 24 GB VRAM konnte ich einen Path-Tracing-Look iterativ verbessern, ohne Daten an eine Renderfarm senden zu müssen.

Der Arbeitsablauf im Überblick

Das Projekt entstand durch eine Kombination aus KI-gestützter Entwicklung, prozeduraler Modellierung und Echtzeitvisualisierung. Claude unterstützte mich beim Schreiben und Optimieren des Python-Codes, während NVIDIA Omniverse den Handtaschen-Konfigurator und die Animation zum Leben erweckte. Abschließend wurde das Werbevideo mit der RTX PRO 5000 Blackwell GPU im Dell Pro Max 16 Plus.

Abbildung 9: KI-gestützter Workflow vom Konzeptentwurf bis zum filmischen Rendering in NVIDIA Omniverse.

Warum der Arbeitsplatz wichtig ist

Das Projekt wurde auf einem Dell Pro Max 16 Plus, der mit einer NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell Laptop-GPU mit 24 GB VRAM, 64 GB RAM und einem Intel Core Ultra 9 285HX ausgestattet ist. Zum Einsatz kam ein Dell UltraSharp Curved 49-Zoll-QHD-Monitor. Dieses Setup ermöglichte das prozedurale Modellieren, die Konfiguration mit dem Omniverse-Konfigurator und das finale 4K-Path-Tracing-Rendering.

Abbildung 10: Meine Workstation

Dieses Projekt demonstrierte, wie KI-gestützte Entwicklung und Echtzeit-3D-Visualisierung zusammenwirken können, um eine Idee in ein funktionierendes System zu verwandeln. Es bot eine hervorragende Gelegenheit, neue kreative und technische Möglichkeiten mit NVIDIA Omniverse zu erkunden.

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Hanen Bdioui

Vertriebsentwicklungsmitarbeiter bei ChampionXperience

Hanen Bdioui ist Chefredakteurin bei ChampionXperienceund verantwortet dort die Inhalte zu CAD, VR und neuen Ingenieurtechnologien. Sie arbeitet als Content Creator und SOLIDWORKS Application Engineer bei Dassault Systèmes und schreibt als technische Autorin für Engineering.com und EngineerRules über Themen aus den Bereichen CAD, PLM und Simulation. Darüber hinaus erstellt Hanen spezialisierte Inhalte für 3DEXCITE, die 3DEXPERIENCE Plattform und Onshapeund unterstützt Ingenieure und Unternehmen bei der Einführung moderner digitaler Arbeitsabläufe.

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