这两年，从2D美术生产、动画、代码到游戏测试、广告素材制作、客服……游戏研发到发行的每一个环节，几乎都能在AI辅助下优化制作流程，实现降本增效。唯独3D模型的生成，一直是AI没能啃下的硬骨头。
传统游戏开发中，3D模型创作往往耗时、成本高昂。虽然腾讯（混元3D）、英伟达（Edify）、谷歌（DreamFusion）等大厂和多家AI创业公司早早下场，但3D模型本身的数据复杂性，导致现阶段AI生成的3D模型品质不高、结构错误百出，很难直接应用到实际生产环节。
直到年初，中国 AI创业公司Meshy AI率先在3D模型的AI生成上实现革命性突破——能够快速生成高质量的3D模型，达到接近生产水平的结果，且Supercell、SEGA、Snap、FunPlus等公司已成为其客户。
本周在上海举行的Unite大会上，Meshy大模型产品研发负责人孙杨泽晟以《从3D建模到游戏开发加速：Meshy 如何赋能全球500万游戏开发者》为题发表演讲，分享了Meshy如何将AI无缝融入开发流程，实现3D模型开发效率的显著提升。
他提到，Meshy通过文字和图片输入就能直接生成3D资产。仅用2年时间，Meshy 累计拥有500万用户，创建超4000万个模型。最新自研3D扩散模型Meshy 6 Preview，已经达到雕塑级建模的精度。尤其是人体肌肉舒张与拉伸的塑造，以及人体解剖的精准度方面，Meshy 6 Preview已经达到、甚至超过3D初级建模师的水平。
以下是GameLook整理的完整演讲内容：
孙杨泽晟：大家好，我是孙杨泽晟，我在Meshy AI负责大模型产品的研发。今天很荣幸被Unite上海邀请来分享一下Meshy AI在如何使游戏开发变得更快，变得更好这方面做出的探索。
首先我们想讨论一个问题是：3D游戏变得越来越难做了吗？当然这个问题大家都会有自己的想法和体验，但我们从宏观数据能够看到一些相关趋势。
根据近30年来游戏产业的总收入趋势，和一款3A大作的开发成本趋势，我们可以发现：2000年至今，整个游戏产业总收入大概翻了5倍，但是一款3A大作的开发成本却翻了超过20倍——近几年开发一款3A游戏的成本增长速度远超过市场的整体供给，如果长此以往下去，高质量的游戏开发可能会变得难以负担。
这样一个差距是怎么产生的呢？首先，我们观察到的一些现象是：游戏近几年的内容量确实越来越多了，越多的内容需要越多的美术资产。一方面，这些资产需要专业艺术家来完成，需要高昂的人力和外包成本，另一方面，美术资产的开发周期也很长，包括概念设计、建模和贴图等步骤。
当然这只是现象，如果我们想透过现象看本质会发现什么？拿GTA系列举例，2002年发布的《罪恶都市》，它发售的价格是50美元；2013年发售的《GTA5》，发售的价格是60美元。价格只上涨了10美元，但这两个游戏的内容量却有天翻覆地的变化。
比如，可以看一下《罪恶都市》地图整比例放在《GTA5》大概是什么大小。《罪恶都市》在当时可能是一个内容很丰富的游戏，但放到现在的标准就远远不能达标了。这个事情的本质是因为玩家对体验和内容的需求与日俱增，使得每一个游戏公司可能都会考虑，我们怎么样去做出来更多更有创意的内容。
那么接下来想聊一下3D GenAI对此能够做什么呢？首先Meshy是3D AI市场的一个先驱者或者领军者，因为3D AI也是一个比较新的行业。我们近两年做到现在，可以说是稍微有点自信，能够跟大家一起探索这个问题。
我们这个产品实际上才两年，但是两年时间内，我们从一个看都不能看的橡皮泥质量，发展到了现在外行看上去可能接近生产水平的结果。在投资机构A16Z做出的游戏行业AI工具调查中，我们也很荣幸的作为了唯一的3D AI工具来入选。
两年发展到今天，我们现在已经有了500万用户，在百起平台上面创建了超过4000万个模型。我们提供了一系列的3D生成相关的功能，其中我们的核心还是通过文字和图片输入直接生成3D资产。
除了3D生成之外，我们也支持提示词优化和文生图这一类上游概念设计的任务，以及动画绑定、面数优化等下游资产生产相关的任务。
我们的愿景是依赖生成式AI，我们希望在未来有潜力将美术资产的周期大幅度缩短。无论是从概念到建模，到贴图到关卡……这一系列复杂又需要有多人、多个团队的流程，都能通过生成式AI来进行一个极为快速的迭代。当然这个只是我们的愿景，我觉得我们现在还是需要再多努力发展的。
这是Meshy一个界面演示，我们提供丰富的动画库，可以生成一些模型绑定动画，快速在Unity中搭建一个关卡原型，然后就可以玩了。
除了刚才提到那种风格之外，我们也我们也可以生成各种不同的风格，可以很快就能够创造出一个相对和谐的场景，来辅助我们的游戏设计。
接下来是一个大家更关心的问题。大家可能经常看到媒体上报道关于3D GenAI的进展。那么3D GenAI到底能够做到多好呢？
首先想说一下，3D GenAI并不是一个大模型或者一个神经网络，它会是一套比较复杂的，由多个模型多种算法组成的复合系统。这个大概是整个Meshy 3D AI管线的示意图。我们的核心还是这个生成式3D建模这一块。其中我们有两个大模型，包括几何生成的3D地图模型和贴图生成的技术模型，这两个模型能够让我们从贴文字或者图片，直接生成一个比较高面数的一个初始高模。
从概念端，我们除了这些资源大模型之外，也提供了图片生成与大语言模型的接入，来帮助大家更好的去迭代概念设计。生成高模之后，我们也提供了简验重拓扑，然后动画库以及材质编辑，使我们初始生成结果更接近生产可用的质量。
当然除了自研的几何的贴图生成大模型之外，我们的智能简面动画生成和智能几何编辑也都正在开发中。
接下来想大概说一下3D大模型架构。当然这里是游戏案例专场，我说这个也不是为了让大家去训练模型，而是说通过理解这些3D大模型的架构，我们其实能够更好的知道3D GenAI如何在游戏生产流程中使用。
3D大模型主要分为扩散模型和自回归模型两种。扩散模型的话，大家做过文生图可能会有一些了解，就是像Stable Diffusion这一类的模型。它的特点是会逐渐降噪成一个清晰的图片。这种扩散模型在整个3D GenAI领域是一个相对成熟的发展方向，并且各大3D GenAI产品自己的旗舰模型也都是扩散模型。
除了扩散模型之外，另一个方向是自回归模型。自回归模型比较类似我们大语言模型，它是一个一个词吐出来的。这一类模型现在也正在被学术界和工业界积极地应用到3D模型当中。这也是一个发展很快的方向。
接下来想介绍一下我们在大模型这一块的最新进展，Meshy 6 Preview是我们最新的自研3D扩散模型。我们认为它可以达到雕塑级建模的精度，在角色和有机资产上，它的表面细节更丰富，解剖更准准确，表现更生动。在硬表面资产上，我们也会让边缘更锐利，整体结构更干净。
总体来说，它相比我们的上一代模型精度和质量都有一个显著的提升。大家可以看一下Meshy 6 Preview和上一代模型对比图。
值得一提的是，刚才看到这个级别提升实际上只花了6个月。我们为什么要讲扩散模型呢？是因为扩散模型的特点是很接近扫描资产。因为扩散模型原理类似于图片生成，它是一个噪声图片慢慢变清晰，所以扩散模型在生成结果上会跟扫描资产特别的相近。
如果各位在实际游戏开发中使用过了扫描资产的话，那么用3D GenAI扩散模型生成的结果，它的应用场合、它的优劣势也会跟扫描资产无比的类似。
比如我们现在一般都会生成一个面数特别高的高模，同时它的三角形是很致密的，它并没有什么布线而言，然后它可以得到一个非常精细的结构，但是没有什么布线，并且UV展开也会类似于扫描资产的UV，不会有太多语义或者材质的区分，一定程度上它会限制我们对于这个模型基础上的后期编辑能力……当然这些优缺点跟刚才提到的扫描资产也都是共通的。
扩散模型这一类的主要优势，可能跟这张图类似，我们可以实现非常丰富的细节以及非常强大的造型能力，尤其是在复杂结构的表现上，比如这个人的各种手臂、胸部和腹部的肌肉，这个是Meshy 6 Preview生成结果。经过我们内部艺术家评定，Meshy 6 Preview在人体肌肉的舒张与拉伸的塑造，以及人体解剖的精准度方面，已经达到、甚至超过3D初级建模师的水平。
这个是扩散模型的优势，它可以在细节上塑造的很美很准确。当然扩散模型也有它的劣势，大家一般说这个文生图很难画好文字，在3D也是一样的道理。比如扩散模型生成的结果，有时候会有结构上的瑕疵或者错乱。
比如这个工业建筑物的烟筒，上面有一些奇怪的凹痕，并且也会有硬表面不够锐利的情况。像楼层之间我们应该期待它是一个完全的硬转折，但是它现在还会有一些倒角，以及结构上的规律现在难以保持。比如栏杆之间的间距，在日常建模中应该是相等的，但是由于扩散模型是通过一个噪声降噪而来的，所以它不会有那么多规律。
当然刚才也提到，我们从是从Meshy 5到6只花了6个月，所以这方面的能力我们也在逐渐改进，大家可以期待一波。
接下来再讲一下自回归模型。自回归模型原理也是比较直观的，如果大家打开过OBJ文件看一下里面是什么样的话，它就非常类似于让GPT模型直接去写一个OBJ文件。所以它相比扩散模型会非常的接近人工建模资产。
这是我们内部正在研发的一个自回归模型，生成结果可以看到，无论是零件之间的分界还是布线都是很清楚的。所以说自回归模型一般我们可以得到合理的布线。同时它对UV展开也会相对友好，它不会像扫描资产100万个面，UV展起来很头疼。
但是，用过GPT的话大家也会知道，GPT想生成一个特别长的文章会遇到上下文的问题。所以自回归模型生成的面数会有限，它没有办法生成一个几十万面以上的高模。同时，由于我们自回归模型的训练输入可能是不同的艺术家、不同风格建模的结果，所以说我们能够得到一个比较好的布线。但如果想要去极致地优化面数，那可能在自回归模型结果的基础上，我们还是要再去进行一些优化。
由于自回归模型现在还处在一个相对初级的阶段，所以它能够实现的造型复杂度和多样性会相相对较低。如果现在市面上也有一些支持自回归生成的3D GenAI产品，他们可能也难以覆盖到比较全面的资产品类，比较容易有失败的情况。
说了这些模型架构之后，接下来我想抛砖引玉，分享一个比较简单的游戏资产案例。我首先说一下，这个是我作为社区资产创作者的业余时间作品，所以它并不是Meshy跟游戏开发商官方合作，所以我这里就不透露名字。
这是一个基于Unity的模拟经营品类的游戏，这里我需要一个以现代摩天大楼为主的资产包，这里面的摩天大楼是我们手工参数化建模的。但是除了摩天大楼之外，还是需要一些其他的配置资产，比如凳子、装饰、雕塑等。
首先我用Meshy Text to 3D和lmage to 3D 生成了一些草稿，然后我可能对于每个主题会生成很多个。我在这些草稿中最终选择了这4个，都是有各自的意义的。比如这个拱廊是因为楼很高，人处在这个环境中比较容易有压迫感，所以我用一个拱廊来降低这个压迫感。比如凳子一方面比较符合现代建筑设计语言，另外一方面它也比较符合人体工学，可以让不同身高的人都比较舒适的休息。
经过这些选择之后，我通过Meshy 拿到这些资产，然后把这些资产经过一些处理，比如说检验，再比如说Substance Painter里的材质合并。因为我需要合并成为HDRP标准的格式，最终把它导入到游戏编辑器里，封装成了资产，最终这就是它在游戏里呈现的样子。
这是一些更多的截图，如果大家眼睛比较尖的话，会发现我们现在这栋建筑的原型其实就在这个图里。总体来说，用了生成式AI生成摆件这个流程，可以让我们的设计和建模时间大概减少25%~30%。
当然我们无法代替这些摩天大楼的核心设计，但是通过生成式AI一方面可以更快迭代我们的概念，一方面可以省下重复劳动工作。同时通过对AI的结果赋予意义和挑选，我们最终能让AI生成的结果和人类制作的结果一起，形成一个统一和谐的设计。当然，最终这个资产包的表现还是不错的，现在大概有超过30万人使用。
说到最后，我们最后还想展望一下未来。刚才也提到3D GenAI是一个发展非常快的领域，日新月异，每年每个季度大家都可以期待质量的跨越式提升和全新的生产能力。这里也向大家展示一下Meshy 即将发布的全新生产能力。
刚才提到我们发布的是Meshy 6预览版，在第四季度我们会发布Meshy 正式版。正式版我们得到一个突破性成果，就是能够在贴图中实现非常正确的文字渲染。
比如这个书包上的Meshy 字样，我们现在可以在3D模型中准确的还原文字。再包括这个闹钟，闹钟上1~12这些数字也都可以在贴图上复现，不会再有AI生成之后，原来清楚的文字变得非常的花和破碎的问题了。所以说，我们每年每个季度都会有全新的东西出来。
最后还是想回到这个问题，3DGenAI能让我们做出更好的游戏吗？我觉得作为一家AI公司，我不觉得我们有资格回答这个问题。真正AI和游戏技术我觉得都是相辅相成，共同发展的。未来AI在游戏行业内如何发挥越来越丰富的作用，能让越来越多人做出打动人心的作品，还需要我们和你们一起来探索。