通过图片或文字生成三维资产，适用于角色、道具的快速原型及后续三维创作。

2026 年的产品重心从「生成」转向「编辑」：支持上传已有模型后用 AI 改贴图、调几何、延展设计，并补齐了面向 3D 打印的预处理能力（自动修复网格、按文本提示局部编辑、拆分成可打印部件、多色区域分配）。

1. 技术架构与核心能力

Hyper3D.ai 是由 Deemos（影眸科技）团队研发的 3D 内容创作平台。其底层核心技术 CLAY 框架在 2024 年获得了 SIGGRAPH 最佳论文提名，标志着 3D 生成技术从“视觉相似”向“物理可用”的实质性跨越。

1.1 核心架构：CLAY 原生 3D 大模型

Hyper3D.ai 坚持原生 3D 技术路线，不同于传统的“2D 升维 3D”方案。CLAY 框架能够直接在 3D 隐空间中理解几何结构和材质属性，从而保证了生成模型在拓扑结构上的合理性、水密性（Watertight）和物理真实感。

图 1：CLAY 原生 3D 大模型架构，通过 3D 隐空间编码实现高精度几何生成

1.2 BANG 分件架构：业内首创的“自动拆件”

为了解决复杂 3D 模型的精细化控制问题，Hyper3D.ai 引入了 BANG 架构。这是业内首个实现 3D 模型“自动拆件”的底层架构，能够根据几何特征和语义关联性，自动将生成的 3D 模型拆分为独立的零件。

图 2：BANG 架构实现的自动拆件功能，极大降低了 3D 打印和游戏资产二次编辑的成本

2. 最新版本核心亮点：Rodin Gen-2 Edit

在 2026 年 1 月发布的最新版本中，Hyper3D.ai 推出了 Rodin Gen-2 Edit，实现了从“抽卡式生成”向“精准化编辑”的范式转移。

2.1 3D 领域的“Nano Banana Pro”：局部定向修改

Rodin Gen-2 Edit 引入了类似 2D 图像生成中的“局部重绘（Inpainting）”能力。用户可以通过文本指令或参考图像，对已生成的 3D 模型进行局部定向修改，而无需重新生成整个模型。

• 多模态驱动：支持通过“文字+图像”双重引导，实现“指哪改哪”的精准控模。
• 第三方模型兼容：不仅支持平台原生生成的模型，还支持导入外部 3D 资产（如 FBX/OBJ 格式）进行 AI 辅助修改。

图 3：Rodin Gen-2 Edit 开启了 3D 生成式编辑新纪元，支持对模型结构和细节的精确控制

2.2 4 倍模型细节提升与拓扑优化

Rodin Gen-2 相比前代版本，在模型精度上实现了 4 倍的提升。通过优化的拓扑算法，生成的模型在保持低多边形（Low-Poly）效率的同时，能够呈现更锐利的边角和更复杂的表面细节，极大减少了传统 AI 生成模型常见的“融化感”。

3. 全链路工作流与 DCC 插件集成

Hyper3D.ai 致力于打造一个完整的 3D 资产生产闭环，通过 OmniCraft 辅助工具集深度集成主流 DCC 软件。

图 4：Hyper3D 与 Blender 的深度集成，支持光速建模与绑定全流程

3.1 OmniCraft 资产优化工具集

• Texture Generator：为已有模型自动生成高质量的 PBR 纹理贴图。
• HDRI Generation：生成 8K 分辨率的环境贴图，提供真实光照。
• Mesh Editor：支持在 Web 端直接对生成的网格进行拓扑修复和减面操作。

4. 总结与建议

Hyper3D.ai 凭借其 CLAY 原生 3D 架构和 BANG 分件技术，成功解决了 3D 生成领域长期存在的拓扑混乱和难以二次编辑的痛点。其 Rodin Gen-2 Edit 提供的局部定向修改能力，更是将 3D AI 工具的实用性提升到了新的高度。

对于需要快速进行 3D 资产原型设计、游戏道具量产以及 3D 打印的专业团队而言，Hyper3D.ai 提供了一个高效、可控且高度集成的全链路解决方案。

相关资源直达：

• 官方主页：https://hyper3d.ai
• API 文档：Hyper3D Developer Documentation
• 技术深度解析：智源社区：95 后团队做 3D 大模型，拿下头部游戏重磅合作