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全行業(yè)唯一?被主流引擎和英偉達(dá)選中,低調(diào)的國人團(tuán)隊火遍GDC

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擁抱3D生成技術(shù)的海外大廠越來越多了,這次輪到了游戲引擎。

文/大田&嚴(yán)錦彥&林致

GDC期間,Unity發(fā)布了一項新功能:AI beta。他們聲稱開發(fā)者無需編寫代碼,用自然語言就可以讓引擎幫游戲開發(fā)者擺放資產(chǎn)、修bug,堪稱言出法隨的AI開發(fā)方式。

在GDC現(xiàn)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(zhì)量還不差,有精細(xì)的三角和四邊面、可用的UV、PBR材質(zhì)……如果你做過游戲,那應(yīng)該能感知到,AI直接生成實際可用的模型,對開發(fā)者來說有多方便。


關(guān)于這次更新的直播有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(chǎn)品,依舊代表了巨大的技術(shù)進(jìn)步。這意味著AI開始用最直觀的方式,攻克最復(fù)雜的開發(fā)工作流。

進(jìn)一步了解后,葡萄君發(fā)現(xiàn),這次Unity AI beta在現(xiàn)場調(diào)用的3D生成算法,來自影眸科技旗下的Hyper3D Rodin。后者是AI 3D生成領(lǐng)域最頭部的公司之一。


現(xiàn)場開發(fā)者平臺顯示,Unity用的API是Hyper3D Rodin


Hyper3D Rodin 現(xiàn)已接入Unity

其實,Unity并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(wěn)定性、輸出質(zhì)量、API規(guī)范、生產(chǎn)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(chǎn)能力的認(rèn)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(shè)置在GDC展廳入口,一進(jìn)門就能看到,甚至還在外面馬路上,就已經(jīng)能看到他們的廣告牌了。


除了展位突出,Hyper3D的產(chǎn)品也頻繁出現(xiàn)在GDC會場。比如,現(xiàn)場一個學(xué)生團(tuán)隊分別使用了他們的Rodin和ChatAvatar來制作游戲道具和主角臉模。

有個廠商在展位上吹噓自己的3D生成能力,結(jié)果影眸走去一看,發(fā)現(xiàn)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(xiàn)場催更。

一位美國設(shè)計學(xué)院老師兼游戲工作室建模負(fù)責(zé)人在展館里逛了整整三天,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,并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(dá)官方公開了CES演講背后的AI工作流,其中核心的3D生成環(huán)節(jié),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(xiàn)實應(yīng)用,也是靠Hyper3D才實現(xiàn)了其核心概念。開發(fā)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(nèi)游戲行業(yè),也早就有廠商和Hyper3D展開合作了。去年我們曾報道過,國內(nèi)某大DAU的UGC游戲向玩家開放了3D模型實時生成功能,給UGC創(chuàng)作提供了很大支持,這項功能所用的“Zero”模式,正是Hyper3D Rodin 專為適配游戲優(yōu)化的分支版本。

為什么他們能收獲這么多游戲廠商和從業(yè)者的認(rèn)可?前陣子,葡萄君和Hyper3D的CEO吳迪聊了聊。

01

可接入生產(chǎn)流程,

更懂開發(fā)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(jīng)在很多領(lǐng)域里被直接接入生產(chǎn)流程。

這里說的生產(chǎn)流程并不是像過去一樣,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(jìn)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。


這些修改并不生硬,和原來的模型結(jié)構(gòu)能夠自然銜接,并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(fā)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(chǔ)。

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(chǎn),也可以導(dǎo)入Hyper3D進(jìn)行編輯。對開發(fā)者來說,Hyper3D由此成了一種基礎(chǔ)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,他手里積壓了上千個模型,其他所有工具都只能讓他重新生成,相當(dāng)于這上千個模型全廢了?!爸挥形覀兡茏屗谠心P偷幕A(chǔ)上直接做修改”,Hyper3D的團(tuán)隊成員告訴我。

在吳迪看來,Edit不是那種需要經(jīng)過調(diào)研和思考來確定的功能,“這就是3D生成發(fā)展中必定會想到的功能,不是針對特定用戶開發(fā)的?!?/p>

“人類始終需要對生成內(nèi)容進(jìn)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。


對游戲開發(fā)者而言,模型需要在游戲中實現(xiàn)交互,車輛的車輪需要轉(zhuǎn)動、門體需要開關(guān)、機甲的肢體需要活動。而實現(xiàn)這些效果的前提,是模型的部件支持拆分,這樣開發(fā)者才能完成后續(xù)復(fù)雜的綁定和動畫制作。

另外,3D生成出來的模型,可能在整體上的精度達(dá)不到要求,而有了拆件功能,開發(fā)者在后續(xù)精修起來就方便了許多。

某家大廠的中臺同學(xué)也曾告訴葡萄君,這些痛點都是同事在使用AI 3D生成時經(jīng)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,拆件之后會變成車身、車門、輪胎、懸掛等等零件,并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(gòu)建出了3D模型”,這樣對后續(xù)的編輯和綁定都方便很多。

看完這兩個例子,你應(yīng)該能理解,為什么Hyper3D會獲得大家的認(rèn)可了,因為Hyper3D了解開發(fā)者在實際管線中使用3D生成會遇到哪些問題,并拿出了全行業(yè)唯一的解決辦法。

02

專業(yè)領(lǐng)域不需要魔法,

需要穩(wěn)定可控可用

聊到這里,我一直默認(rèn)Hyper3D的團(tuán)隊里一定有深耕游戲行業(yè)多年的老兵,不然怎么會把開發(fā)者需求摸得那么透。

然而吳迪告訴我,他們不是游戲行業(yè)出身,之前可以說是一點都不了解游戲行業(yè)。這個答案完全出乎我的意料,為什么一群外行人那么懂游戲開發(fā)者的痛點?

和他深聊下來,我發(fā)現(xiàn)原因不外乎兩個字:務(wù)實。這份務(wù)實,主要體現(xiàn)在兩點。

第一,他們清楚自己的優(yōu)勢,并會抓住優(yōu)勢,先做好能做的事情。

2015年吳迪進(jìn)入上科大,在實驗室里開展圖形學(xué)研究。后來正值A(chǔ)R和VR風(fēng)口,吳迪所在的團(tuán)隊便設(shè)計了一套穹頂光場掃描系統(tǒng),掃描了非常多的影視級數(shù)字角色數(shù)據(jù),并訓(xùn)練了ChatAvatar AI——一款能基于文本或圖像生成3D面部資產(chǎn)的AI工具。


穹頂光場系統(tǒng)被央視報道,圖源1905網(wǎng)

而在元宇宙熱度褪去后,影眸剩下的客戶主要是游戲、影視特效等有著剛性3D模型需求的專業(yè)開發(fā)者,于是影眸便準(zhǔn)備把業(yè)務(wù)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(dāng)時主流的技術(shù)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(tuán)隊做過數(shù)字人重建,清楚這種方法生成的模型噪聲多,后期需要更多人力修復(fù)。

因此,Hyper3D選擇了3D原生路線,訓(xùn)練了3D原生的生成模型CLAY,這篇論文《CLAY:用于創(chuàng)建高質(zhì)量 3D 資產(chǎn)的可控大規(guī)模生成模型》還入選了當(dāng)年計算機圖形學(xué)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(jìn)入生產(chǎn)討論”的水平。

“現(xiàn)在整個3D生成領(lǐng)域的底層架構(gòu),很多相關(guān)工作是我們一步步搭建和驗證的?!眳堑险f,“我們對這個框架的可拓展性、延展性了解更深入。這也是為什么我們能更快做出Edit、BANG這些功能?!?/p>

雖然有技術(shù)優(yōu)勢,但Hyper3D也沒有盲目發(fā)展。用吳迪的話來說,世界上沒有絕對的技術(shù)壁壘,要保持領(lǐng)先,需要把技術(shù)壁壘慢慢轉(zhuǎn)化成商業(yè)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(nèi)就涌入了160多萬注冊用戶,流量達(dá)到億級。但他們并沒有繼續(xù)做,因為2D并非他們的核心優(yōu)勢。


曾經(jīng)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(rèn)為,對普通用戶來說,3D內(nèi)容既沒有便捷的展示渠道,也沒有實際的使用場景?!澳壳凹兇獾腃端用戶不需要3D,至少在我們的認(rèn)知里不需要?!?/p>

第二,務(wù)實體現(xiàn)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(guān)注Agent、Vibe Coding這些應(yīng)用端的發(fā)展,“因為這可以提高我們的工作效率?!?/p>

在他看來,在工程、日常運營、數(shù)據(jù)整理這些層面,AI應(yīng)用更能提高工作效率?!翱赡芤彩且驗槲覀儗I應(yīng)用研究得更深,所以現(xiàn)在公司只有50多人?!?/p>

這種思路也反映在他們的業(yè)務(wù)層。

和很多友商不同,吳迪認(rèn)為,“3D模型生成從來不是魔法。專業(yè)領(lǐng)域需要的是穩(wěn)定性、可控性和可用性”。他非常強調(diào)“生產(chǎn)就緒(Production-Ready)”。


團(tuán)隊表示,在穩(wěn)定性方面,Hyper3D的模型有適當(dāng)?shù)腢V展開、簡潔的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、合理的材質(zhì),并且反復(fù)輸出的結(jié)果相當(dāng)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(gòu)的工具。

在這個架構(gòu)里,開發(fā)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,以及通過點云更精準(zhǔn)地控制模型輸出形狀。

此外,它還提供了不同風(fēng)格的模型版本,比如細(xì)節(jié)量更高的、更低面平滑的、速度更快的,以此適配不同開發(fā)者的需求。

此前接入國內(nèi)某大DAU的UGC游戲的模型“Zero”,就面向移動端開發(fā),它生成的模型面數(shù)更低,性能較好,適合手游UGC快速生成的場景。

最后是可用性。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(dǎo)入這些工具,同時也有這些工具的插件可用。


說白了,對專業(yè)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(chǎn)就緒”的工具,Hyper3D的目標(biāo)是無限接近后者。

為了實現(xiàn)這個目標(biāo),他們目前有著不少清晰規(guī)劃。

首先,Hyper3D已經(jīng)把單物體生成做到了行業(yè)領(lǐng)先水平,接下來要從單物體拓展到場景級生成,比如將聚焦于房間、店鋪這類封閉小場景。

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

03

結(jié)語

很多技術(shù)都會在發(fā)布會現(xiàn)場贏得掌聲,但真正能留下來的總是能進(jìn)入生產(chǎn)流程的那一個。透過Hyper3D,我們也能看到隨著工具迭代和技術(shù)發(fā)展,AI對游戲行業(yè)的影響愈發(fā)深入。

拿Hyper3D在GDC的展臺位置來說,他們第一年去GDC的時候,是在演講之余借用合作方的展臺,旁邊挨著熱狗店,今年就已經(jīng)到最顯眼的地方。


另一方面,開發(fā)者已經(jīng)用工作場景來評估各家產(chǎn)品。各家產(chǎn)品在GDC現(xiàn)場被問及最多的問題,就是“能不能控制?能不能接入現(xiàn)有的工作環(huán)境?”還有開發(fā)者問,現(xiàn)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最終能在游戲工業(yè)里占到多核心的位置,也許還需要時間驗證;但至少現(xiàn)在,開發(fā)者已經(jīng)不再把它當(dāng)成魔法看待,誰能真正回答這些落地的問題,誰才有機會進(jìn)入開發(fā)者的真實工作流。

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