AI 3D生成器利用机器学习自动化复杂的建模任务，这些任务传统上需要专业技能。这些系统分析输入数据——文本描述、图像或草图——并生成相应的3D geometry、textures 和 materials。该技术消除了手动 polygon 建模、UV unwrapping 和基础 rigging 工作流程。
像 Tripo AI 这样的现代平台通过训练有素的 neural networks 处理输入，这些网络理解空间关系和材质属性。这使得快速原型设计和迭代周期成为可能，而这在没有丰富的3D专业知识的情况下是前所未有的。
实用提示：从AI生成的基础模型开始，然后使用传统工具进行优化，以实现最佳效率。
文本 prompt 通过描述所需的对象、风格和细节来生成3D模型。有效的 prompt 包括形状、风格、材质和上下文参考。AI 会解释这些描述并创建相应的 geometry。
优化清单：
单张或多张图像作为3D重建的输入。AI 分析视觉线索——轮廓、光照和透视——以推断3D结构。多视图一致性可提高准确性。
最佳实践：
2D 草图通过轮廓解释和深度推断转换为3D模型。系统从线条作品中推断出3D形式，有些工具允许深度标注。
工作流程提示：
不同平台的输出质量差异很大。根据您的项目要求评估 polygon 密度、texture 分辨率和 geometry 精度。生产资产通常需要整洁的 topology 和 UV layouts。
评估标准：
考虑生成的资产如何适应现有 pipelines。寻找与标准3D软件、版本控制和协作功能的兼容性。
集成清单：
确保生成的模型与您的目标应用程序兼容。常见格式包括用于通用兼容性的 OBJ、用于动画的 FBX 和用于网络/实时的 glTF。
格式指南：
具体、结构化的 prompt 会产生更高质量的输出。包含形状、风格、材质和上下文元素，同时避免模糊的术语。
Prompt 公式：[形状] + [风格] + [材质] + [上下文] + [细节]
常见陷阱：
AI 生成的模型通常需要清理和优化。标准工作流程包括 retopology、UV 优化和材质优化。
优化步骤：
将AI生成视为起点，而非最终解决方案。在AI创作和传统建模工作流程之间建立清晰的交接点。
Pipeline 集成：
像 Tripo AI 这样的高级平台包含自动 retopology 功能，可将生成的 geometry 转换为干净、可用于动画的 topology，并具有适当的 edge flow 和 polygon 分布。
Retopology 优势：
AI 驱动的 texturing 分析 geometry 以分配适当的材质并生成无缝 texture。寻找 PBR 工作流程支持和材质编辑功能。
材质功能：
一些平台提供人物模型的自动 rigging 功能，大大节省了设置时间。基本的动画工具可以快速进行姿态和动作测试。
动画功能：
程序化生成与AI相结合将实现更复杂的资产创建。运行时实时生成和改进的 physics simulation 是关键发展领域。
技术发展：
游戏和电影引领采用，建筑和产品设计正在加速实施。预计将与传统 DCC 工具和实时 engines 进行更深入的集成。
采用时间线：
技术美术师应专注于AI工具熟练度、prompt engineering 和集成 pipeline 开发。传统建模技能对于优化和复杂资产仍然具有价值。
技能重点：
可操作的建议：掌握AI生成技术和传统优化技能，以最大限度地提高整个资产创建 pipeline 的效率。
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