全行業唯一？被主流引擎和英偉達選中，低調的國人團隊火遍GDC-遊戲-漫步新聞-陪你看看

GDC期間，Unity發佈了一項新功能：AI beta。他們聲稱開發者無需編寫代碼，用自然語言就可以讓引擎幫遊戲開發者擺放資產、修bug，堪稱言出法隨的AI開發方式。

在GDC現場，演示人員在chatbox告訴Unity生成一個哥布林，Unity憑空就把哥布林的模型掏了出來，而且模型質量還不差，有精細的三角和四邊面、可用的UV、PBR材質……如果你做過遊戲，那應該能感知到，AI直接生成實際可用的模型，對開發者來說有多方便。

關於這次更新的直播有150萬次觀看

雖然AI生成3D模型不算新東西，但頭部引擎將它融入產品，依舊代表了巨大的技術進步。這意味着AI開始用最直觀的方式，攻克最複雜的開發工作流。

進一步瞭解後，葡萄君發現，這次Unity AI beta在現場調用的3D生成算法，來自影眸科技旗下的Hyper3D Rodin。後者是AI 3D生成領域最頭部的公司之一。

現場開發者平臺顯示，Unity用的API是Hyper3D Rodin

Hyper3D Rodin 現已接入Unity

其實，Unity並不是第一家做出這個選擇的引擎廠商，老牌渲染引擎OTOY也早在2025年版本中集成了Hyper3D Rodin的3D生成能力。

好萊塢級別離線渲染引擎的代表OTOY

實時渲染和離線渲染兩條賽道的頭部引擎，其實都對穩定性、輸出質量、API規範、生產可用性的有極高要求。換句話說，他們的選擇本身，就是對Hyper3D跨渲染管線的通用生產能力的認可。

除了被Unity的AI beta接入，Hyper3D今年在GDC上的存在感也可以說是拉滿了。

他們今年的展臺設置在GDC展廳入口，一進門就能看到，甚至還在外面馬路上，就已經能看到他們的廣告牌了。

除了展位突出，Hyper3D的產品也頻繁出現在GDC會場。比如，現場一個學生團隊分別使用了他們的Rodin和ChatAvatar來製作遊戲道具和主角臉模。

有個廠商在展位上吹噓自己的3D生成能力，結果影眸走去一看，發現其接入的竟然是Hyper3D的API。影眸哭笑不得之際，還被那個廠商現場催更。

一位美國設計學院老師兼遊戲工作室建模負責人在展館裏逛了整整三天，幾乎看遍了所有AI 3D生成廠商的展臺，最終在閉展前幾小時找到了Hyper3D，並說只有他們才能解決自己的問題。

事實上，GDC只是這家公司最近幾個月密集曝光的一個截面。

就在GDC前一個月，英偉達官方公開了CES演講背後的AI工作流，其中核心的3D生成環節，用的正是Hyper3D。

DeemosTech影眸科技

3月初，在OpenAI舉辦的首屆全球黑客松上，一款拿下了冠軍的3D AI增強現實應用，也是靠Hyper3D才實現了其核心概念。開發者說，“沒有Hyper3D就拿不到冠軍”，還順手催更了一下API。

而離我們更近的國內遊戲行業，也早就有廠商和Hyper3D展開合作了。去年我們曾報道過，國內某大DAU的UGC遊戲向玩家開放了3D模型實時生成功能，給UGC創作提供了很大支持，這項功能所用的“Zero”模式，正是Hyper3D Rodin 專爲適配遊戲優化的分支版本。

爲什麼他們能收穫這麼多遊戲廠商和從業者的認可？前陣子，葡萄君和Hyper3D的CEO吳迪聊了聊。

可接入生產流程，

更懂開發者痛點

近兩年來，做3D生成的AI公司越來越多，如果要說Hyper3D最大的不同，那就是他們的工具已經在很多領域裏被直接接入生產流程。

這裏說的生產流程並不是像過去一樣，僅僅拿AI生成出來的模型做Demo，或者做管線外的概念驗證，而是真正讓生成的模型從可看變成可用，進入管線、工作流。

比如這次Hyper3D更新的Edit功能，你只要框選模型的某個部分，再用自然語言把需求告訴Hyper3D，它就會自動修改。

你生成一個汽車模型，告訴Hyper3D“換個車頭”，它就會更換車頭部分。

這些修改並不生硬，和原來的模型結構能夠自然銜接，並且模型仍能保持整體的邏輯。

過去，3D生成的一個很大痛點，是模型生成一次成型，不能局部修改。開發者對一個部分不滿意就得換提示詞，再開一次盲盒，不滿意的部分可能改了，但是滿意的部分也改掉了。解決了這一點，3D生成就有了接入實際工作流的基礎。

此外，Edit功能不僅在生成模型的時候可用。即便不是Hyper3D生成的3D資產，也可以導入Hyper3D進行編輯。對開發者來說，Hyper3D由此成了一種基礎工具，一下就能盤活過往積累的存量模型。

比如那位逛了三天的老師，他手裏積壓了上千個模型，其他所有工具都只能讓他重新生成，相當於這上千個模型全廢了。“只有我們能讓他在原有模型的基礎上直接做修改”，Hyper3D的團隊成員告訴我。

在吳迪看來，Edit不是那種需要經過調研和思考來確定的功能，“這就是3D生成發展中必定會想到的功能，不是針對特定用戶開發的。”

“人類始終需要對生成內容進行二次編輯，”吳迪說，就像AI生成文章、圖片、視頻一樣，修改是順理成章的普遍需求。

另一個直觀的功能是拆件。

對遊戲開發者而言，模型需要在遊戲中實現交互，車輛的車輪需要轉動、門體需要開關、機甲的肢體需要活動。而實現這些效果的前提，是模型的部件支持拆分，這樣開發者才能完成後續複雜的綁定和動畫製作。

另外，3D生成出來的模型，可能在整體上的精度達不到要求，而有了拆件功能，開發者在後續精修起來就方便了許多。

某家大廠的中臺同學也曾告訴葡萄君，這些痛點都是同事在使用AI 3D生成時經常提出的待解決需求。

而Hyper3D在去年10月推出的BANG功能，就可以讓模型拆分成若干個部分。比如汽車模型，拆件之後會變成車身、車門、輪胎、懸掛等等零件，並且每一個部件都可以無限拆分。

按照官方自己的說法，Hyper3D是“遞歸地從零件構建出了3D模型”，這樣對後續的編輯和綁定都方便很多。

看完這兩個例子，你應該能理解，爲什麼Hyper3D會獲得大家的認可了，因爲Hyper3D瞭解開發者在實際管線中使用3D生成會遇到哪些問題，並拿出了全行業唯一的解決辦法。

專業領域不需要魔法，

需要穩定可控可用

聊到這裏，我一直默認Hyper3D的團隊裏一定有深耕遊戲行業多年的老兵，不然怎麼會把開發者需求摸得那麼透。

然而吳迪告訴我，他們不是遊戲行業出身，之前可以說是一點都不瞭解遊戲行業。這個答案完全出乎我的意料，爲什麼一羣外行人那麼懂遊戲開發者的痛點？

和他深聊下來，我發現原因不外乎兩個字：務實。這份務實，主要體現在兩點。

第一，他們清楚自己的優勢，並會抓住優勢，先做好能做的事情。

2015年吳迪進入上科大，在實驗室裏開展圖形學研究。後來正值AR和VR風口，吳迪所在的團隊便設計了一套穹頂光場掃描系統，掃描了非常多的影視級數字角色數據，並訓練了ChatAvatar AI——一款能基於文本或圖像生成3D面部資產的AI工具。

穹頂光場系統被央視報道，圖源1905網

而在元宇宙熱度褪去後，影眸剩下的客戶主要是遊戲、影視特效等有着剛性3D模型需求的專業開發者，於是影眸便準備把業務擴展到全品類模型生成。

這時，一個選擇擺在他們面前：是走2D升維路線還是3D原生路線？

前者是當時主流的技術路線，即AI通過多張不同角度的2D圖片生成3D模型。

這條路線的生成速度更快，受市場熱衷，但Hyper3D團隊做過數字人重建，清楚這種方法生成的模型噪聲多，後期需要更多人力修復。

因此，Hyper3D選擇了3D原生路線，訓練了3D原生的生成模型CLAY，這篇論文《CLAY：用於創建高質量 3D 資產的可控大規模生成模型》還入選了當年計算機圖形學頂級會議SIGGRAPH 的最佳論文提名。

用吳迪的話說，CLAY帶來了代差級的躍遷，第一次把3D生成從“幾乎不可用”，拉到了“至少能夠進入生產討論”的水平。

“現在整個3D生成領域的底層架構，很多相關工作是我們一步步搭建和驗證的。”吳迪說，“我們對這個框架的可拓展性、延展性瞭解更深入。這也是爲什麼我們能更快做出Edit、BANG這些功能。”

雖然有技術優勢，但Hyper3D也沒有盲目發展。用吳迪的話來說，世界上沒有絕對的技術壁壘，要保持領先，需要把技術壁壘慢慢轉化成商業壁壘。

在這一點上，他們很果斷。比如他們過去做過2D AIGC平臺Wand，上線幾周內就湧入了160多萬註冊用戶，流量達到億級。但他們並沒有繼續做，因爲2D並非他們的核心優勢。

曾經爆火的Wand，圖源Hirokazu Yokohara

另外，雖然有過成功案例，但Hyper3D也沒有選擇做3D生成的UGC平臺。

吳迪認爲，對普通用戶來說，3D內容既沒有便捷的展示渠道，也沒有實際的使用場景。“目前純粹的C端用戶不需要3D，至少在我們的認知裏不需要。”

第二，務實體現在對做事的理解上。

一個有趣的觀察是，比起大模型，吳迪本人更關注Agent、Vibe Coding這些應用端的發展，“因爲這可以提高我們的工作效率。”

在他看來，在工程、日常運營、數據整理這些層面，AI應用更能提高工作效率。“可能也是因爲我們對AI應用研究得更深，所以現在公司只有50多人。”

這種思路也反映在他們的業務層。

和很多友商不同，吳迪認爲，“3D模型生成從來不是魔法。專業領域需要的是穩定性、可控性和可用性”。他非常強調“生產就緒（Production-Ready）”。

團隊表示，在穩定性方面，Hyper3D的模型有適當的UV展開、簡潔的拓撲結構、合理的材質，並且反覆輸出的結果相當均衡。

而在可控性上，除了前面說到的Edit和BANG，Hyper3D也是全球首個提出3D ControlNet架構的工具。

在這個架構裏，開發者可以通過Bounding Box長寬高來控制生成尺寸，通過Voxel體素控制生成形狀，以及通過點雲更精準地控制模型輸出形狀。

此外，它還提供了不同風格的模型版本，比如細節量更高的、更低面平滑的、速度更快的，以此適配不同開發者的需求。

此前接入國內某大DAU的UGC遊戲的模型“Zero”，就面向移動端開發，它生成的模型面數更低，性能較好，適合手遊UGC快速生成的場景。

最後是可用性。吳迪說，3D建模用戶都有自己熟悉的工具，比如Blender、Unity或者其他的DCC工具，而Hyper3D生成的模型都可以直接導入這些工具，同時也有這些工具的插件可用。

說白了，對專業用戶來說，AIGC不是玩具，而是工具。從生成一個可看的模型到一個“生產就緒”的工具，Hyper3D的目標是無限接近後者。

爲了實現這個目標，他們目前有着不少清晰規劃。

首先，Hyper3D已經把單物體生成做到了行業領先水平，接下來要從單物體拓展到場景級生成，比如將聚焦於房間、店鋪這類封閉小場景。

其次，吳迪覺得現在市面上所有AI生成的3D模型材質，都還處於“遊戲人不可用的廢物狀態”，這也是Hyper3D今年要重點突破的方向。

結語

很多技術都會在發佈會現場贏得掌聲，但真正能留下來的總是能進入生產流程的那一個。透過Hyper3D，我們也能看到隨着工具迭代和技術發展，AI對遊戲行業的影響愈發深入。

拿Hyper3D在GDC的展臺位置來說，他們第一年去GDC的時候，是在演講之餘借用合作方的展臺，旁邊挨着熱狗店，今年就已經到最顯眼的地方。

另一方面，開發者已經用工作場景來評估各家產品。各家產品在GDC現場被問及最多的問題，就是“能不能控制？能不能接入現有的工作環境？”還有開發者問，現場買能不能給無限量的Plan（即用戶每個月的生成額度）？這是工具真正被需要時人們會問的問題。

AI最終能在遊戲工業裏佔到多核心的位置，也許還需要時間驗證；但至少現在，開發者已經不再把它當成魔法看待，誰能真正回答這些落地的問題，誰纔有機會進入開發者的真實工作流。