葡萄君发现，在2023下半年，AI领域一下子冒出多款3D向产品，在圈子里引起不小的讨论，到年底也有渗透进游戏圈的趋势。 对游戏从业者来说，游戏的3D建模是一个复杂的过程，它不像文字、2D图片、语音、视频流那样，容易被AI技术快速吃透和普及应用，因为AI做得再好、再精，还是绕不开制作成本、制作周期的问题。毕竟一个模型要是跑上几十分钟甚至一两个小时，那黄花菜都凉了。 但是，就在近期，已经有专攻AI 3D技术的团队，实现了断层式的技术突破，让一个3D模型的生成周期，缩短到8秒上下，并将单个模型的生成成本压缩到几分钱。换句话说，3D模型的创作边际成本已经趋近为零。 这对游戏行业来说意味着什么？不说那些晦涩的技术词和理论概念，这么举例吧，据我们了解，单是上月发布的通用3D大模型Tripo，就已经吸引了10余家头部及一线游戏厂商的签约合作，大家已经心照不宣地开始布局和暗里较劲。 或许，一场如同ChatGPT问世时的狂欢，已经近在咫尺了。 ChatGPT的出现颠覆了文字创作，NovelAI的出现让AI 2D作品火出圈，语音AI更是各大互联网巨头的标配产品……滔滔大势之下，一众AI 3D产品也在探索可行性。 近日，已经有游戏工作室在载具射击游戏中，利用最新的Tripo制作3D资产，整体效果已经不输于大型手游的水准。不难看出，Tripo已经达到了可应用水准，并且跟同类AI 3D产品形成明显的代差。 TripoAI研发团队VAST的创始人宋亚宸告诉我，TripoAI的潜力远不止明面上的这些效果，更重要的是它对底层技术的革新。 首先，TripoAI是基于千万级高质量3D资产的数据库，而构建的通用3D大模型。它不仅能生成高保真的3D模型，也支持图转3D等模式，还能针对性地生成配套的贴图等建模所需素材。 其成品效果非常高，生成后的可使用率超过95%。用经典的“牛油果手扶椅”举例 （OpenAI发布DALL・E时的素材，一个AI技术里程碑的象征） ，通过TripoAI生成3D模型以后，它已经挑不出什么毛病了。
其次，TripoAI的技术底层已经十分成熟，而且迭代空间极大。一方面，对比目前市面上几个AI 3D主流产品，TripoAI在2D图片生成3D模型的时候，包括纹理连续性、细节保留度、渲染效果统一性、多风格适配、多条件完成度等，其表现都远高于其他几个同类产品。
关键词：an anime catgirl
另一方面，TripoAI现在仅消化了数据库中不到五分之一的原生资产，其能力差不多相当于Midjourney的V2.5版本的2D处理能力。而它还有大量资产正在进行标注、分类等处理，由于底层技术已经实现，后续只要随着这些资产的消化，TripoAI就会源源不断提升能力。 然后，TripoAI的产能水平，要远远高于市面上同类竞品。在去年10月的时候，市面上的AI 3D产品生成效率基本维持在30分钟~数个小时之间，一个复杂的模型如果跑上十几小时，那么成本就会飙到几百美金。而TripoAI把这个时间稳定压缩到了8秒，单个模型的成本控制在几分到一毛钱之内。 关键词：spiderman dressed in christmas style with a christmas hat，highest quality， 素材来源测评博主： 数 字生命卡兹克 不夸张的说，如今AI 3D技术已经走上快车道，一旦被游戏、影视、互联网广告等某一个领域应用普及，那么很有可能促成不小的爆发和潮流。
看到这些技术成果，我本就免不了对开发团队好奇，而更没有想到的是，开发Tripo的是一支国人团队VAST。这个几十人的团队卧虎藏龙，其中70%为技术研发⼈员，主要来⾃ Adobe、英伟达、腾讯、字节跳动、⽹易、商汤、清华⼤学、北京⼤学等顶尖企业和科研院校。 比如CTO 梁鼎，他曾担任商汤科技通用模型负责人，发表论文 40 多篇，国内发布专利 100 多项，海外发布专利 14 项；还有首席科学家曹炎培，他是前腾讯 ARC Lab 和 AI Lab 3D 方向专家，拥有论文 40 多篇；又如97 年出生的青年科学家郭元晨，他是清华大学博士生，也是知名 3D 生成开源项目 threestudio 的发起者、核心贡献者。 可以说，强大的科研班底是他们能在AI 3D方向领跑的基石，而团队对3D技术发展的思考和探索，则是他们如今取得研究成果的关键。 宋亚宸认为，任何内容形式要取得划时代的突破，必定少不了三个关键：发行门槛的降低、生产门槛的降低、体验门槛的降低。类比游戏行业，好比同渠道、引擎、软硬平台，降低了游戏的发行、生产、体验的门槛。 这种规律放在任何以内容为基础的领域，都存在共同性，换言之，要让内容爆发，就要降低“门槛”，这就是AI技术所做的事。因此对于3D领域，VAST做的同样是探究降低门槛的技术方法，具体来说有两个部分： 其一，大幅降低3D内容的创作门槛，即找到通用AI 3D的解法。在宋亚宸看来，这其实就是创造一门打字法，能让创作者乃至大众，仅用简单的操作就实现复杂的作品，让创作的边际成本无限接近于零。这一点，如今的VAST已经在逐步实现，后续只需不断优化、新增功能即可。 其二，是寻找更新换代的3D内容创作模式，即找到类似ChatGPT对于文字内容、NovelAI对于2D美术内容的爆点。如今AI 3D技术刚刚成型，对于创作者和大众来说，它只是一个大众级的创作工具，而这种工具如何使用才能发挥最大价值，还需要充分的探索和大量作品的验证。 在实际应用上，VAST其实已经和部分游戏工作室做了一些早期尝试，比如前文提到的载具射击产品，就利用了TripoAI进行3D资产的生成。另外还有团队利用TripoAI，设计了一个简单的“合成+对战”游戏，打败敌人，就可以让自己和对方的角色合成，生成新的角色，构思清奇不失趣味。 不得不说，从AI领域和游戏领域的种种迹象来看，这个爆点已经初步成型。而当3D创作边际成本趋近为零时，游戏开发团队受到的资源限制、时间限制也能被放开，这种环境，无疑会给游戏行业带来一次不小的冲击和机遇。 首先，是最直接的降本。我们知道，游戏的3D制作环节一直以来都避免不了大量的时间和人力成本，“概念设计、3D建模、纹理贴图、骨骼绑定、动画制作、光照、渲染”等繁琐的环节，以及手K和搬砖式的工作流程。
AI技术的引入，最大的改变就在于整个生产环节的压缩，只需要“概念设计、跑素材、选择、调优”这几个步骤，就可以投入使用。而过往碍于跑素材的效率和质量，AI 3D的应用案例不多，如今类似TripoAI这样变态的成本压缩率，加上中上的成品质量和95%可使用率，对于一些中型3D项目，原有的资产研发流程几乎可以完全被AI替代。 其次，是次级产业链的增效。如今游戏行业中，3D产品的数量依旧占据大头，相应延伸出来的外包产业、广告产业，也会在AI技术的冲击下受到影响。 比如AI 2D技术盛行的时候，外包行业大洗牌，大环境上裁员、外包价格降低是常态，而在职的个人接单量上升、个人收入上升也不罕见。同样，在广告买量领域，过去碍于产能一天跑百条素材已是不易，现在用AI一天生成数百条素材也不在话下。 然后，最重要的是创作能力的释放。尤其在3D开发流程简化以后，留给概念设计快速验证、头脑风暴快速验证、Demo产品快速验证的机会都在增加，不论大中小开发团队，甚至是可个人开者，都可以借助AI 3D技术将创意实现成本拉低，辅助创意的发散。 最后，在对于一些重视UGC、PUGC生态的产品，比如前不久打得火热的《元梦之星》和《蛋仔派对》，UGC生产力很大程度上决定了产品内容生态的活力、潜力。只要有创作者源源不断提供新内容，就能一直留住玩家，而AI技术降低创作者创作门槛后，无疑能大幅度催生UGC内容，滋养产品生态。 总的来说，如今AI已经为3D领域提供了生产内容时，所需成本最低的打字法，让大工作室得以增效、中小团队得以降低门槛，更高效地创作游戏。久而久之，内容的生产逻辑被重组，相对应的诸多行业规则也会被改写。
目前来看，AI 3D的大势不可逆，唯独需要看浪潮来得有多快有多猛，这方面可以透过TripoAI最近的动态，来窥得一二。 原因在于，TripoAI在C端也有大量用户使用和分享作品。据了解，在上个月TripoAI公布的3天内，用户利用它生成的模型就超过了7万个，在AI圈内已经热度不小。此外，VAST还公开了基于自身技术的开源项目，并撰写了多篇技术文献，供行业试用和参考。 此外，各行各业都有开发者下场尝试，从单纯试水、到研究工作流、再到开发轻量级游戏，甚至有主播在直播里对TripoAI制作的游戏一探究竟。想必，随着越来越多用户、创作者、开发团队的进入，AI 3D的内容创作边界还会继续扩张。 总体来看，不论从客观还是主观上讲，AI 3D的规律已经被VAST这样的先行者摸索到手了，而且他们已经有足够的底牌去进一步推动AI对3D内容创作的变革。正如创始人宋亚宸在AI 3D道路上的野心：“让人人都称为超级创作者”。
