Hyper3D Rodin Gen-2.5：可控AI 3D工作流如何满足游戏与VFX生产管线要求
在过去的几年中，AI 生成的三维内容已从实验性演示迅速演变为实用工具，越来越多地应用于游戏开发、影视特效、扩展现实、产品可视化和实时制作流程。然而，尽管生成质量和速度有了显著提升，许多美术师和工作室仍然难以将 AI 生成的资产集成到实际的生产管线中——在这些管线中，拓扑、可控性、优化和下游兼容性与视觉效果同样重要。
这一面向生产的差距正是 Hyper3D 在其最新更新 Rodin Gen-2.5 中所要填补的。该公司并未将 AI 纯粹视为一键生成工具，而是将 Rodin 描述为一个可控的 AI-to-3D 工作流系统，旨在与美术师在不同生产阶段协作。
在本次访谈中，Hyper3D 首席技术官 QX Zhang 讨论了为什么“可控性”已成为 AI 3D 工作流面临的最重要挑战之一，从提示词生成的资产到可投入生产的资产之间存在哪些技术障碍，以及 Rodin Gen-2.5 的全新自适应思考投入系统如何让美术师根据自身工作流需求在生成速度与保真度之间取得平衡。
首先，请您简要介绍 Hyper3D 和 Rodin Gen-2.5，并分享一下 Hyper3D Rodin 是如何发展成为创作者和企业团队使用的主流 AI 3D 生成平台之一的？
Hyper3D 是我们在 2023 年推出的一个 3D 创作平台，专为游戏开发者和 3D 创作者打造。它通过 Rodin 提供 AI 驱动的图像转 3D 和文字转 3D 资产生成，通过 ChatAvatar 提供角色创建，以及通过 OmniCraft 提供一套常用的 3D 工具。最近，我们还将新的图像和视频基础模型集成到平台中，以进一步扩展其创意能力。
该平台的核心是 Rodin——我们生成的 3D 基础模型，以著名雕塑家奥古斯特·罗丹命名——目前已进化到 Rodin Gen-2.5。Rodin 是业内最早实现真正原生 3D 生成的系统之一，其背后的研究曾多次获得 SIGGRAPH 最佳论文奖和提名，包括：
- SIGGRAPH 2024 最佳论文提名 — CLAY
- SIGGRAPH 2025 最佳论文 — CAST
- SIGGRAPH 2025 十佳论文快速展示 — BANG
从一开始，我们就将 Rodin 设想为一种与美术师协作而非取代他们的工具。“可控性”始终是其设计理念的核心。除了基本的 图像/文字转 3D 生成之外，Rodin 还提供独特的创意能力，例如 3D ControlNet、局部 3D 编辑、部件级精修以及适合生产的拓扑选项。
在 Gen-2.5 中，甚至连生成速度和几何细节密度都成为可控参数，这使得 Rodin 能够更好地适应不同的工作流，从快速游戏资产构思到高细节的影视特效和 3D 打印应用场景。
这也正是 Rodin 在全球创作者和美术师中引起强烈共鸣的原因。
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如今许多 AI 3D 工具主要关注快速生成。在您看来，“可控性”在 AI 3D 中究竟意味着什么？为什么它对制作团队来说越来越重要？
长期以来，生成式 AI 被当作一台老虎机——有时你立刻就能得到完美结果，有时则要花一整天反复抽卡。
这种随机性使得 AI 难以集成到实际的生产管线中，尤其是对于游戏开发、影视特效、实时渲染和技术美术团队而言，形状、拓扑、纹理质量和迭代控制都至关重要。这也让 AI 显得与美术师对立——因为没有任何美术师想要一个不可控的工具。
从一开始，“可控性”就是 Rodin 的核心理念。我们不把 Rodin 看作一个一键生成器，而是一个与美术师协作的创意工具。
在 Rodin 的早期版本中，我们引入了 3D ControlNet，允许用户使用边界框、体素和点云来引导生成，以实现精确的形状和比例控制。在 Gen-2 中，我们引入了基于 BANG 的部件分解，实现灵活的部件级精修。在 Gen-2 Edit 中，美术师可以上传现有网格并使用自然语言进行局部编辑。而在 Gen-2.5 中，甚至连生成速度和几何细节也变得可控。
我们不认为速度与可控性应该相互冲突。一个好的 AI 工具应该让美术师自行决定何时需要快速迭代，何时想要投入更多时间追求更高的保真度和细节。
开发者对 AI 生成资产最常见的批评之一是，它们单独看起来可能令人印象深刻，但一旦被引入实际生产管线就会崩溃。从“提示词转 3D”生成到真正可投入生产的资产之间，最大的技术障碍是什么？
与文字、图像、视频或音频不同——它们大多面向消费者，并且已经拥有相对标准化的格式——3D 是一个完整的产业，不同产业对 3D 资产的要求完全不同。
一个可用于游戏的资产、一个 3D 打印模型、一个影视特效主角资产、一个实时扩展现实对象以及一个电子商务产品模型，可能都需要不同的几何密度、拓扑、UV、纹理贴图、文件格式和优化标准。
因此，不存在一种适用于所有人的单一“通用”3D 表示。
这就是为什么今天的 AI 3D 生成最好被理解为工作流的一部分：它减轻工作负载而非取代整个管线。要使 AI 生成的 3D 资产真正达到可投入生产的程度，它们需要与美术师现有的工具和管线配合工作，包括数字内容创作软件、实时引擎、网格优化、基于物理的渲染纹理以及下游编辑。
Rodin Gen-2.5 引入了您所说的“自适应思考投入”，支持从超快速输出到高细节高模资产等多种生成模式。这套系统在底层是如何工作的？艺术家又该如何权衡速度与保真度？
它的工作思路与大型语言模型中的“思考”机制类似，系统会根据所需的输出质量分配不同的计算层级。
在 Rodin Gen-2.5 中，快速模式注重效率和低成本。它支持批量生成，用户可以一次性产出多个候选项，仅在下载时付费。这对于快速概念探索、游戏资产原型制作以及实时应用场景特别有用——例如将 3D 生成嵌入游戏中，例如我们与网易的 Eggy Party 的合作，该游戏全球注册用户已超过 5 亿，月活跃用户超过 1 亿。
高细节模式专为大多数创意场景设计，尤其是复杂或高模资产。它使用更多计算资源来细化几何体和细节——给模型更多的“思考时间”，同时艺术家可以在它工作时喝杯咖啡休息一下。
本次更新引入了 1000 万以上多边形生成，用于高度细节的表面和角色。哪些技术突破使之成为可能？您认为这种细节水平在制作中哪些场景最有用？
我们把 1000 万以上多边形生成看作摄影中的“RAW 文件”——它在任何压缩之前保留了最大几何信息。
在制作中，这为艺术家提供了下游更大的灵活性。高密度 3D 模型可用作烘焙高质量法线贴图的源、创建游戏就绪的低多边形资产、准备 3D 打印模型、支持影视和 VFX 资产处理，或者在 ZBrush 和 Blender 等工具中继续雕刻工作流。
它并非打算直接用于所有地方，而是作为一种高保真源，可以根据不同的管线需求进行调整。
当然，所有这些只有在拥有能够忠实重建该细节水平的模型时才有效，哈哈。
对于游戏开发者来说，高多边形输出通常只是工作流中的一个阶段。Rodin 如何处理拓扑、优化以及面向虚幻引擎或 Unity 等实时引擎的下游用例？
对于游戏开发者来说，高多边形输出并不总是工作流中的必要阶段——尤其对于较简单的游戏。
这就是 Gen-2.5 中最令人兴奋的更新之一——智能低多边形——我们在演示末尾重点介绍了它。
它采用类似 GPT 的自回归方法逐面重建网格，生成适合实时用例的艺术家风格的三角形和四边形几何体。
该功能仍处于测试阶段，我们正在积极改进其性能。
在此之前，Rodin 已经支持标准低多边形输出（数千个多边形），完全兼容 Unity 和 Unreal，并带有可直接在引擎中使用的插件。
我们的 DCC Bridge 还与 Blender、Maya、Godot 和 Cinema 4D 等主要工具集成，使艺术家能够将 AI 生成的 3D 工作流无缝导入他们已使用的软件中。
AI 生成的纹理常常在接缝、模糊背面或不可见区域细节不一致方面存在问题。Rodin Gen-2.5 的“原生 3D”纹理生成方法与更传统的 AI 工作流有何不同？
Rodin Gen-1 是第一个将真正原生 3D 几何生成带入生产产品的——这一方向此后已成为主流，许多竞争对手都遵循了这一范式。
然而，直到 Gen-2.5，大多数系统中的纹理生成仍依赖于 2D 变通方法：使用图像生成模型生成多视角渲染，然后投影回 3D 网格以形成纹理。这常常导致多视角不一致、接缝以及遮挡区域的投影伪影等问题。采用这种方法的主要原因是原生 3D 纹理建模难度大得多，且受限于有限的训练数据。
在 Gen-2.5 中，我们将纹理生成转向了真正的原生 3D 范式，颜色和材质直接在 3D 模型表面生成。这实现了全角度一致性、更好的可控性以及显著提升的 PBR 质量。
我们将在今年晚些时候发布关于这一突破的技术报告。
Rodin 提供了“忠实”和“创意”两种生成模式。您如何定义这两种方法的区别？哪种类型的艺术家或制作场景最适合使用各自的模式？
在 Rodin Gen-2 期间，我们发现许多用户输入的是 AI 生成的图像，这些图像通常包含不易察觉但会严重影响 3D 重建的透视不一致问题。
因此我们推出了“创意”模式，它对不完美的输入具有更强的鲁棒性。“忠实”模式更适合真实世界、物理一致的图像。
在如今大多数 AI 驱动的流程中，我们通常推荐将创意模式作为默认选择。
批量生成似乎是 Gen-2.5 的重头戏。您如何看待并行生成改变概念艺术家、技术美术和场景团队探索变体或构建素材库的方式？
随机性是生成式 AI 的关键优势，但也迫使艺术家花费时间迭代和筛选结果。并行生成通过提高效率来解决这一问题。
在 Rodin Gen-2.5 中，用户可以在单次运行中生成最多 10 个变体，每个变体都有细微差别——而无需运行 10 次单独的迭代。这对于需要快速比较形状、轮廓、道具或资产变体的概念艺术家、场景美术、游戏团队和技术美术尤其有用。
展望未来，我们的目标是随时间学习用户偏好，使系统更好地适应每个创作者的个人风格。
一个更有趣的新增功能是“手动 BANG 拆件”，它允许创作者有目的地将生成的模型拆分为可控部件。为什么部件级别的分离是迈向可供生产的 AI 3D 的重要一步？
在大多数 3D 工作流中，资产通常应被正确地拆分为部件，而不是保持单一网格。例如，游戏角色通常需要独立的盔甲、服装、武器、饰品或毛发组件，而 3D 打印流程则通常需要将模型拆分为不同部分以进行组装、材料选择或制造约束。
在 Gen-2 中，基于 BANG 的自动部件分解被广泛使用，但用户也希望在模型如何分割方面拥有更多控制权，这提高了对可控性的要求。
手动 BANG 拆件为艺术家提供了对部件分离的更高效控制。结合部件精炼，用户无需重新生成整个模型即可清理或增强特定局部区域。
由于 3D 涵盖多个行业，支持手动、可控的部件分离使 AI 生成的资产更适合实际制作管线，包括 3D 打印、动画、游戏开发和技术美术工作流。
目前有很多关于 AI 取代艺术家的讨论，但你们的定位似乎更侧重于加速工作流和提高迭代速度。您个人如何看待 AI 工具与专业艺术家之间的关系？
我们团队与其他许多 AI 公司的不同之处在于，所有联合创始人既是生成式 AI 研究员，也是 3D 艺术家。我们都参与过影视和游戏项目，并且自己也是 Blender 用户——因此我们非常关心 AI 与艺术家之间的关系。
正如您所提到的，AI 应该加速工作流、提高效率，而不是取代艺术家。它应该是艺术家的工具，这也正是我们如此重视可控性的原因。
我们相信 AI 公司应该积极支持 3D 行业的发展，尊重艺术家的作品。这也是我们成为 Blender 黄金赞助商的原因，并且我们的所有训练数据都经过适当的授权——包括从 Shutterstock 等平台大规模购买的训练集。
对于专业艺术家来说，AI 3D 生成的真正价值不是去除创作判断，而是减少重复性工作、加速前期探索，让艺术家有更多时间专注于方向、打磨和最终质量把控。
只有在这样的健康创作生态中构建的 AI，才能真正成为艺术家愿意采用的可用的、生产级别的工具。
今天 AI 3D 生成在哪些方面真正做得好？您认为艺术家和工作室在哪些方面仍应保持谨慎或怀疑？
如今，AI 3D 生成在快速构思、生成初始资产、探索变体和加速前期工作流方面已经非常强大。它可以快速将概念、草图、文本提示或参考图像转化为可用的 3D 起点，并显著降低迭代成本。
然而，在最终制作质量方面，艺术家和工作室仍应保持谨慎，尤其是在需要严格拓扑、动画就绪的环状布线或高度特定的美术指导的复杂情况下。AI 输出可能仍存在不一致性，通常需要人工精修才能达到生产标准。
简而言之，AI 在加速创作过程方面表现出色，但它最适合作为艺术家的协作工具，而不是专业艺术判断或管线级控制的替代品。
展望未来，您认为 AI 3D 的未来主要是提升生成质量，还是更深入地集成到现有生产管线和创作流程中？
我认为生成质量会继续提升，但仅此而已不再是主要瓶颈。
更大的机遇在于更深入地集成到实际生产管线和创作流程中——使 AI 真正融入工作室已有的工作方式，而不是作为一个独立的“生成工具”。
这包括更好的可控性、与引擎和 DCC 工具的兼容性，以及大规模支持迭代、艺术家驱动流程的能力。
对于Hyper3D Rodin来说，AI 3D 的未来不仅是通过提示创建更好的模型。更是构建一个可控的 AI 到 3D 的工作流，能够连接游戏开发、视觉特效、实时渲染、3D 打印和企业生产管线。
最后，对于从事游戏、视觉特效、实时渲染或技术美术的 80 Level 读者，您最推荐他们首次尝试 Rodin Gen-2.5 时实验哪种工作流？
Rodin Gen-2.5 旨在为完整的 AI 到 3D 生产管线带来更多控制，包括生成速度、几何复杂度、纹理质量、局部细节、部件级编辑、拓扑和下游优化。
对于制作简单游戏资产或快速概念迭代的团队，我建议从低或极低思考力模式开始，结合 5 倍或 10 倍批量生成。这些模式只需几秒钟即可生成多个选项，极低模式约 4 秒，低模式约 9 秒，使得快速探索变体更加容易。然后用户可以应用智能低多边形来获得更干净、更适合生产的网格，用于 Unity 或 Unreal Engine 等引擎的实时使用。
对于更复杂的角色、生物或英雄资产，极高模式表现很好。它能够捕捉更丰富的几何和表面细节，尤其是在搭配细节或微预设时。这对于高细节雕刻参考、视觉特效资产、3D 打印高保真源模型（后续可优化或烘焙为低多边形版本）非常有用。
除了网页平台，我们还提供API 访问、团队账户、专用集群和私有部署选项，方便工作室根据生产需求将 Rodin Gen-2.5 扩展到内部工作流中。
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