最近，腾讯混元元宝 3D 在公众号上引发了一波关注热潮。从其宣传来看，其 2.5 版本实现了超高清几何细节建模，通过增加参数量和有效面片数，能更精确地捕捉物体形状和结构，像复杂的机械零件、精细的人物面部表情都能得到逼真还原。在纹理和贴图方面，支持 4K 高清纹理和细粒度 bump 凹凸贴图，让模型表面纹理更清晰细腻，材质和质感更逼真。
对于数字孪生行业而言，这些AI工具无疑值得关注。
腾讯混元3D官网图
除了腾讯混元元宝 3D，也不得不提及小编前阵子使用的另一款产品—Rodin Hyper3D。
Hyper3D官网图
与混元元宝 3D 相比，Hyper3D 有着其独特的专业优势。它同样基于先进的 AI 技术，能够快速地将文本或图像转化为高质量的 3D 模型。其核心技术在于强大的扩散模型和生产就绪资产数据集，这使得它在生成 3D 模型时，能够精确地捕捉物体的几何形状和结构，生成的模型在细节和精度上都达到了较高的水准。
Hyper3D官网图
_一、_两大AI建模神器实战
接下来，我们用同样的图片让腾讯混元元宝 3D 和Hyper3D试试，看看这两个AI能力如何。
#腾讯混元元宝 3D ：
在体验腾讯混元元宝3D时，由于其受到算力和访问量的限制，操作时常需长时间等待，这在一定程度上影响了使用体验。从生成结果来看，其对图片中牌匾的建模不够理想，未能准确生成对应的模型；但飞檐效果十分出色，展现出较高的建模精度。在颜色方面，与输入图高度接近，还原了图像的基本色调；不过瓦片贴图存在细节错乱问题，影响了整体的视觉效果。尽管存在一些不足，但总体而言，其生成结果较为出色，展现了不错的建模能力。
#Rodin Hyper3D：
在体验过程中，使用相同图片输入时，Hyper3D展现出显著优势，为用户提供了更丰富的选择和更灵活的控制。在模型生成阶段，用户能够明确指定生成的模型是否为对称模型，满足不同场景下的对称性需求，极大地增强了模型生成的适用性和多样性。而在材质生成环节，Hyper3D赋予用户选择图片参考权重的权限，使得生成的材质在细节和效果上更贴合用户的预期，进一步提升了生成结果的满意度和个性化程度。
对于图片中的牌匾，Hyper3D成功识别到了这一元素，但在精细度方面仍有提升空间，生成的牌匾模型在细节呈现上不够丰富和准确。此外，外立面效果未能达到预期，细节和真实感上有所欠缺。特别是在飞檐部分，未能实现正确的建模，这在一定程度上影响了整体模型的完整性和美观度。
_二、_对比测试结果
在Mapmost SDK for WebGL的两个测试模型加载效果
经对比测试发现，腾讯混元元宝3D与Hyper3D在模型效果上各有特点。混元元宝3D生成模型的颜色更偏向纯色，整体视觉效果简洁统一。而Hyper3D的模型加入了静态烘焙的AO效果，通过环境光遮蔽技术增强了模型的立体感和层次感，使其在视觉上更具深度。
在细节识别方面，混元元宝3D展现了更复杂、精细的处理能力，能够生成与导入图片高度贴合的细节，适合对效果有较高要求的场景。相比之下，Hyper3D的模型在生成过程中会受到图片上环境光的影响，这使得模型在光影表现上更接近原始图片的环境氛围，但可能在某些情况下不如混元元宝3D生成的模型细节那样精确和复杂。
_三、_AI建模的应用
经过深入体验和对比后发现，现有AI建模产品在建筑模型生成方面仍存在一些亟待解决的问题。例如，生成的建筑模型面数普遍偏高，导致模型文件较大，处理和渲染速度较慢。
不过，AI建模产品仍有一定的应用价值：
- 在智慧城市项目中，可用于生成远处的配楼，为整体城市景观提供背景建筑；在数字工厂项目里，能快速生成周边不太重要的厂房建筑，完善场景构建。
Mapmost SDK for WebGL加载AI生成的建筑模型
- 在智慧交通项目中，可以使用 AI 根据图片生成车辆模型，快速丰富交通场景中的车辆种类和数量，提升建模效率。
Mapmost SDK for UE项目中使用AI生成的车辆模型
- 在轨道交通数字孪生项目中，使用图片结合 AI 快速生成安检机模型，能够高效还原安检机的外观，支持实时监控与设备状态监测，为地铁站的数字孪生场景提供逼真的设备展示，同时助力实现安检设备的远程巡检和故障预警等应用。
加载AI生成的安检机模型
当前 ，AI 建模成果进入 Mapmost SDK for UE5 没有太大压力，但对于基于Mapmost SDK for WebGL构建的应用，其复杂的几何可能对浏览器渲染有不小的压力。不过，我们依然满怀期待，希望未来 AI 建模产品可以持续优化迭代，一方面降低模型面数，另一方面提升效果，从而进一步拓宽在数字孪生领域的应用范围。如果您有更好用的AI工具推荐，欢迎在评论区留言，大家一起来交流。
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