從7天縮短到10分鐘!騰訊全新的AI全流程3D建模神器太強了!

最近我試了不少AI生成3D模型的工具,比如Tripo AI,Meshy AI之類的,玩了一圈,發(fā)現(xiàn)目前最有機會用到項目里的是騰訊新出的AI工具,叫混元3D Studio

它能做從建模開始,到拓撲低模,到拆UV,畫材質,甚至連綁定和動作都能做了,最后還能導出各種常用模型格式fbx,gltf之類的,可以說是非常貼近項目所需了,不愧是做游戲的行家。要知道,現(xiàn)在在游戲行業(yè),在美術資產這塊基本上是項目成本最大的部分,要是能降下來的話,價值非常高。

我周末在騰訊的3D studio中,在短短1個小時內,就從生成概念圖一直到最后生成了一個會動的3D模型。先看最終效果,全程大部分時間都在等AI出結果,自己操作的耗時不超過10分鐘,這在以前起碼要1個星期以上,太夸張了。

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因為我沒有太多時間去調整模型,這個模型和動作還有很多問題,但不妨礙這個工具的實用性。

聽說已經有不少公司在項目中用起來了,所以大家一定要看完這篇教程,相信對你會有很多啟發(fā),說不定連找工作都有幫助。

體驗地址是:https://3d.hunyuan.tencent.com

其中它的3D Studio是需要申請的,我目前已經拿到了體驗資格,所以給大家先睹為快了。

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它的界面也很直觀,左邊是3D模型制作的全流程,選了流程后可以寫提示詞,上傳參考,然后AI出資源,右邊可以看到所有過程資源。在等的時間比較久,但其實不影響你查看其他過程資源,不影響它的生成。

我們一步步來,先從概念設計開始。先看下這個AI工具的幾個主要功能區(qū),一眼就懂了,就不多解釋了。

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一、概念設計

可以直接用它的文生圖功能,如果要做動畫的話,可以把“標準化A-pose”勾選上,這樣出來的模型方便后續(xù)做綁定。可以在風格化中指定多種藝術風格,如Q版、二次元、賽博朋克等,快速探索視覺方案。

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也可以上傳一張原畫,讓它幫你生成多視圖,這樣后面生成的模型更準確一些。

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如果是用來做項目,我推薦用后者,會更精確一些,免得抽卡,而且目前它生成的概念圖效果比較一般。我通常會用midjourney來出2D概念圖,然后再用它出標準的多視圖。

二、幾何生成

到這一步就可以根據(jù)上一步生成的概念圖,開始AI建模了。

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它會在設置里自動把上一步的概念圖帶過來,這里默認只能選擇V2.5模型,公開版里面已經可以選擇V3.0的版本了,但studio中目前還選不了,估計還在測試中,不夠穩(wěn)定。模型面數(shù),我們先用默認的方式即可,然后點“立即生成”就開始AI建模了。等大概3分鐘左右,一個白模就建好了。

這效率,放以前完全不敢想象,之前要建一個這樣的模型,得在C4D之類的建模軟件里先擺好參考圖,對齊好坐標,然后選一個合適的部位開始布線,不斷切視圖做結構,做好這樣一個模型至少得1天時間,還得是手快的情況下。

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在這一步的時候,通常生成的模型會有一些細節(jié)需要調整,可以把模型下載下來,在其他軟件里調整。

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目前支持下載fbx,stl,usdz,mp4,gif格式,前面3個是模型文件,后面2個是可以展示模型整體效果。

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三、組件拆分

我們以前手動建模的時候,其實一般都會把模型分成很多個不同的層,比如手是一個層,身體是一個層,分開建模方便編輯。

這個工具就是仿照我們過往的建模流程,把上一步自動生成的單層模型拆分開。AI能自動將模型按結構(如頭、手臂、腿、衣服)拆分成可獨立編輯的組件。

這是拆完之后的結構,會用不同的顏色把拆完的部件做好區(qū)分,并且還能自動生成模型邊界。

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如果覺得某個部件拆的不夠細,還可以選擇那個層繼續(xù)拆分。如果覺得拆錯了,也可以點“合并”,把mesh層進行合并。包括模型的邊界框也是可以調整的,跟在3D軟件里的操作差不多。

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四、低模拓撲

拆完部件后,基本上一個模型就算是成型了。接下來,由于高模不能直接用到游戲里,按我們以前項目中的流程應該是要開始做低模拓撲了,為后續(xù)的拆UV做準備。

這一步過去是極其耗時和考驗技術的。等布線的好,后面的步驟都會方便很多,尤其是對于拆UV和動作綁定,沒想到現(xiàn)在AI就能快速搞定。

我測試了下,當我選擇“低”面數(shù)時,模型從45萬面減少到不到1萬面,此時會發(fā)現(xiàn)模型結構發(fā)現(xiàn)了很多丟失,要調整的地方會變得很多。

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如果覺得到這一步減的太過了,可以重新選擇右邊上一步的模型資產,重新做一次減面。

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我重新做了一次高面數(shù)的拓撲,這一次細節(jié)會保留的完好一些。

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根據(jù)我的測試結果,推薦一般選高面數(shù)+四邊面的組合,這個時候的生成結果,下載下來調優(yōu)是比較方便的。

五、UV展開

等模型做好了減面,檢查也沒問題了,到這一步就可以開始拆UV了。這同樣是一項繁瑣的技術活,但現(xiàn)在AI也能自動給你搞好了。

一般是把你在其他3D軟件里調好布線結構后,重新在UV展開這一步上傳模型。

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我這里為了給大家演示,就不調優(yōu)了,直接用上一步生成的高模拆UV。

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界面左邊可查看UV的分布情況,右邊模型上同步顯示對應的區(qū)域。從拆的結果來看,UV分布,對齊都做的還不錯。

這一步你也可以把UV下載下來,自己去給模型畫貼圖了。

六、紋理繪制

拆好了UV,就可以開始畫貼圖了。這里有3種模式,可以是上傳一張參考圖生成,也可以用前面的概念圖直接畫,也可以用文生紋理,其實就跟我們正常的AI出圖差不多的邏輯。

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為了方便演示,我就直接用概念設計的圖作為參考來畫貼圖了。如果你發(fā)現(xiàn)生成的效果不滿意,是可以繼續(xù)抽卡的,但目前的輸出效果基本上還是需要人工介入來畫完善貼圖細節(jié)。

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AI會根據(jù)UV和模型結構,一鍵生成PBR基礎紋理貼圖。你也可以繼續(xù)你想要的材質效果,重新生成對應的材質。

根據(jù)我測試的結果,目前的紋理生成質量還比較差,需要把模型整個下載下來(會把貼圖帶出來),然后在本地3D軟件中重新畫。

我這里為了方便演示,就不修圖了,大家將就看,理解意思就行。

七、骨骼蒙皮

畫完了貼圖,把模型靜態(tài)效果都確認了,接下來就可以做綁定了。

以前手動綁定、刷權重的工作,現(xiàn)在也可以一鍵完成。

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這一步目前我測試下來,骨骼只能對一個大概,最好也是建議把模型先下載到本地重新調整。

這里為了方便演示,我就不調了。

八、動畫特效

最后一步,讓綁定好的模型直接動起來。這一步可以點選左邊動作庫里的動作,直接生成對應的動作。

比如就選第2個,讓女生來一個左勾拳。

目前動作庫里的動作還不是很多,有點像以前我們常用的Mixamo一樣。但目前從生成的動作看,還不是太穩(wěn)定,動作也不夠絲滑,必須得下載下來重新調整。

周末完整的體驗下來,我想客觀的總結下它的優(yōu)劣,優(yōu)勢看的見,但目前不足的地方也很明顯。

先說我覺得好的地方。

從最初的創(chuàng)意構思,用AI來生成畫面提示詞,世界觀腳本,然后再用AI出圖,再出模型,把模型下載下來優(yōu)化后再上傳到AI,然后再通過AI做基礎綁定,然后再下載下來精修。

你基本上可以拿AI當成一個實習生來用,它幫你做好繁瑣的基礎工作,然后你再像一個美術指導一樣做好精修微調,直到跟進落地。

再吐槽下我覺得很爛的地方。

它目前文生模型非常難用,用圖參考稍微好點。AI生成模型的過程相比于出圖和文字來說,實在是太久,抽卡的成本很高。文生模型主要是受提示詞影響太多了,目前比較好的方式還是設計師先文生圖,找靈感,然后出三視圖,再用AI去生成模型。

細節(jié)可控性弱。AI在紋理細節(jié)、骨骼精準度、動畫流暢度等方面仍存在“幻覺”和錯誤率,無法做到100%完美,關鍵步驟基本上都要人工介入精修。

對非標準結構處理能力有限。雖然支持非人形生物,但對于結構特別復雜或天馬行空的幻想生物,AI的識別和處理能力還不行。

另外軟件還不穩(wěn)定,經常卡死。有時候就是生成到了99%,然后就不動了。這個時候,可以選擇刷新下網頁,實測是可以解決問題的。

總結起來,以前這塊的技術門檻非常高,建模,綁定,動畫,在游戲行業(yè)的每一個生產環(huán)節(jié)都要花費非常多的精力,所以做游戲行業(yè)的工資也確實高。但現(xiàn)在有了AI后,感覺這塊也快被平權了。聽說在實際工作中,已經有不少公司在用AI去生成模型了。

看到這里,有些朋友可能又要問了,這類AI工具會取代3D設計師嗎?

短期來看,我覺得不會。目前還沒有任何一款AI工具能“一竿子捅到底”,它更像一個實習生的水平。

在實際工作流中,先用AI快速生成大量概念設計圖和3D草模,用于初期方案的驗證和篩選。把繁瑣的拓撲、展UV、基礎綁定等工作交給AI,設計師作為“藝術指導”,在AI完成的基礎工作上進行二次優(yōu)化和精修。

不過長期來看,趨勢也很明確,AI必定會重塑過去的工作流。一些標準化的、重復性的基礎崗位可能會被逐漸替代。

但我不覺得咱們人就沒價值了,反而對我們的“創(chuàng)意能力”和“審美判斷力”提出了更高的要求。

所以,技術雖然是平權了,但同時也會拉大普通人和牛人之間的鴻溝,要知道這個世界上,想學的人你不說他也會主動去學,而不想學的人,你怎么推他也不會去學。

AI行業(yè)發(fā)展的速度可真快啊,以前還只能用blender生成一些非常簡單的模型,那時候就足以讓我覺得神奇了。

結果這才過去多久,就已經可以把一整套復雜的3D流程給做了,再往后的發(fā)展,真的很期待。

應了我之前的預測,執(zhí)行類的活遲早都會被AI所替代,我們人能做的,只能是拼想法,拼判斷力了。

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