国产3D生成大模型火爆外网，歪果仁年都不过了，都在测这个

当然这样结构鲜明的生成模型，对3D打印爱好者也是极其友好的，稍作涂装就是一只精巧的玩具：

AI生成领域的专业用户也对Rodin生成模型的质量赞赏有加：

然而，这已经不是影眸科技这家3D大模型公司第一次给这一领域带来一些“小震撼”了。

3D大模型研发的“非共识”道路‍‍‍‍

2024年8月，全球最顶尖的计算机图形学会议 ACM SIGGRAPH 大会上，影眸与上科大联合研发的3D原生大模型Clay发表，并与团队同年研发的3D服装生成模型Dresscode同时获得SIGGRAPH2024最佳论文荣誉提名，团队也成为这一领域内唯一在同一个学术顶会上获得两项该提名的中国团队。

Clay的提出显著提升了3D生成的质量，也成为了当前学术界3D大模型广泛认可的技术路径。

Clay、DressCode获得SIGGRAPH2024最佳论文荣誉提名

基于CLAY的三维资产生成工具Rodin Gen-1在去年6月推出，产品以它最接近“Production-Ready”的生成效果，上线后就备受关注。

它的生成质量、可用性都代差级地领先当时的同类产品。凭借其优质的生成效果，Rodin仅用45天就达成了100万美元ARR，而大名鼎鼎的HeyGen达到这个数字花了7个月。

这背后，来源于影眸始终如一对“Prodution-Ready”的追求。

“Production-Ready”这个词来自CG行业。CG行业中有一个词——后期（Post-Production），而“Production-Ready”的意思就可以直接接入到后续的流程中使用。

这也是影眸产品研发、开发的共识，正是这样的共识，让影眸在开始3D大模型研发之初，就走上了一条“非共识”的道路。

在那时，2D升3D的技术方案是学术界主流的3D生成方式，同时，市面上已经有团队推出了基于2D升维技术路径的3D生成产品。

可是影眸凭借多年的技术探索和产品打造经验，他们看到了2D升维路径的瓶颈。2D数据终究只记录了真实物体的一个侧面，再多角度的图像也无法完整描述一个3D内容，因此模型学到的东西依旧存在很多信息缺失，生成结果还是需要大量的人工修正，很难满足使用需求。唯一的解法是从一开始就用3D原生数据。

彼时，影眸正遭遇着资本环境快速变差导致的融资失利。于是一个艰难的选择摆在了影眸面前：

到底是先用主流技术做出一个产品上牌桌，还是用更大的力气去死磕一个还不明确的技术方向。

影眸团队选择了后者，更难、更需要时间、但是更正确的事。

7个月后，对技术的精准直觉和坚持给了他们回报。

而Rodin Gen-1.5的发布更是影眸对“Production-Ready”坚持的更进一步。通过新一代3D原生表达，Rodin Gen-1.5全面解决了行业内长期存在的薄面与边缘锐度问题，再次提高 3D 生成全行业商用标准。

无机形状的生成能力、锐利的边缘以及非常干净的拓扑结构，这是Rodin 1.5在3D生成能力上最凸显出来的性能提升。这一点在游戏，尤其是产品设计领域中尤为重要。这次升级也让影眸的产品领先幅度再次扩大。

已进入游戏、动画工作流‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

现在，用户借助Rodin对几何以及PBR材质的精准生成能力，能够快速地制作适用于不同场景的三维资产。

用户们已经在试验Rodin辅助游戏制作的能力。

有直接生成单个静态物件的。

来源： @MartinNebelong‍

也有为大场景批量生成npc的。

事实上，已经有用户将Rodin生成的结果放入自己开发的游戏中了。‍

也有个人开发者基于Rodin开发了一整套工作流。