拥抱 3D 生成技术的海外大厂越来越多了，这次轮到了游戏引擎。
文 / 大田 & 严锦彦 & 林致
GDC 期间，Unity 发布了一项新功能：AI beta。他们声称开发者无需编写代码，用自然语言就可以让引擎帮游戏开发者摆放资产、修 bug，堪称言出法随的 AI 开发方式。
在 GDC 现场，演示人员在 chatbox 告诉 Unity 生成一个哥布林，Unity 凭空就把哥布林的模型掏了出来，而且模型质量还不差，有精细的三角和四边面、可用的 UV、PBR 材质……如果你做过游戏，那应该能感知到，AI 直接生成实际可用的模型，对开发者来说有多方便。
虽然 AI 生成 3D 模型不算新东西，但头部引擎将它融入产品，依旧代表了巨大的技术进步。这意味着 AI 开始用最直观的方式，攻克最复杂的开发工作流。
进一步了解后，葡萄君发现，这次 Unity AI beta 在现场调用的 3D 生成算法，来自影眸科技旗下的 Hyper3D Rodin。后者是 AI 3D 生成领域最头部的公司之一。
其实，Unity 并不是第一家做出这个选择的引擎厂商，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。
实时渲染和离线渲染两条赛道的头部引擎，其实都对稳定性、输出质量、API 规范、生产可用性的有极高要求。换句话说，他们的选择本身，就是对 Hyper3D 跨渲染管线的通用生产能力的认可。
除了被 Unity 的 AI beta 接入，Hyper3D 今年在 GDC 上的存在感也可以说是拉满了。
他们今年的展台设置在 GDC 展厅入口，一进门就能看到，甚至还在外面马路上，就已经能看到他们的广告牌了。
有个厂商在展位上吹嘘自己的 3D 生成能力，结果影眸走去一看，发现其接入的竟然是 Hyper3D 的 API。影眸哭笑不得之际，还被那个厂商现场催更。
一位美国设计学院老师兼游戏工作室建模负责人在展馆里逛了整整三天，几乎看遍了所有 AI 3D 生成厂商的展台，最终在闭展前几小时找到了 Hyper3D，并说只有他们才能解决自己的问题。
事实上，GDC 只是这家公司最近几个月密集曝光的一个截面。
就在 GDC 前一个月，英伟达官方公开了 CES 演讲背后的 AI 工作流，其中核心的 3D 生成环节，用的正是 Hyper3D。
3 月初，在 OpenAI 举办的首届全球黑客松上，一款拿下了冠军的 3D AI 增强现实应用，也是靠 Hyper3D 才实现了其核心概念。开发者说，" 没有 Hyper3D 就拿不到冠军 "，还顺手催更了一下 API。
为什么他们能收获这么多游戏厂商和从业者的认可？前阵子，葡萄君和 Hyper3D 的 CEO 吴迪聊了聊。
01
可接入生产流程，
更懂开发者痛点
近两年来，做 3D 生成的 AI 公司越来越多，如果要说 Hyper3D 最大的不同，那就是他们的工具已经在很多领域里被直接接入生产流程。
这里说的生产流程并不是像过去一样，仅仅拿 AI 生成出来的模型做 Demo，或者做管线外的概念验证，而是真正让生成的模型从可看变成可用，进入管线、工作流。
比如这次 Hyper3D 更新的 Edit 功能，你只要框选模型的某个部分，再用自然语言把需求告诉 Hyper3D，它就会自动修改。
过去，3D 生成的一个很大痛点，是模型生成一次成型，不能局部修改。开发者对一个部分不满意就得换提示词，再开一次盲盒，不满意的部分可能改了，但是满意的部分也改掉了。解决了这一点，3D 生成就有了接入实际工作流的基础。
此外，Edit 功能不仅在生成模型的时候可用。即便不是 Hyper3D 生成的 3D 资产，也可以导入 Hyper3D 进行编辑。对开发者来说，Hyper3D 由此成了一种基础工具，一下就能盘活过往积累的存量模型。
比如那位逛了三天的老师，他手里积压了上千个模型，其他所有工具都只能让他重新生成，相当于这上千个模型全废了。" 只有我们能让他在原有模型的基础上直接做修改 "，Hyper3D 的团队成员告诉我。
在吴迪看来，Edit 不是那种需要经过调研和思考来确定的功能，" 这就是 3D 生成发展中必定会想到的功能，不是针对特定用户开发的。"
" 人类始终需要对生成内容进行二次编辑，" 吴迪说，就像 AI 生成文章、图片、视频一样，修改是顺理成章的普遍需求。
另一个直观的功能是拆件。
另外，3D 生成出来的模型，可能在整体上的精度达不到要求，而有了拆件功能，开发者在后续精修起来就方便了许多。
某家大厂的中台同学也曾告诉葡萄君，这些痛点都是同事在使用 AI 3D 生成时经常提出的待解决需求。
而 Hyper3D 在去年 10 月推出的 BANG 功能，就可以让模型拆分成若干个部分。比如汽车模型，拆件之后会变成车身、车门、轮胎、悬挂等等零件，并且每一个部件都可以无限拆分。
看完这两个例子，你应该能理解，为什么 Hyper3D 会获得大家的认可了，因为 Hyper3D 了解开发者在实际管线中使用 3D 生成会遇到哪些问题，并拿出了全行业唯一的解决办法。
02
专业领域不需要魔法，
需要稳定可控可用
聊到这里，我一直默认 Hyper3D 的团队里一定有深耕游戏行业多年的老兵，不然怎么会把开发者需求摸得那么透。
然而吴迪告诉我，他们不是游戏行业出身，之前可以说是一点都不了解游戏行业。这个答案完全出乎我的意料，为什么一群外行人那么懂游戏开发者的痛点？
和他深聊下来，我发现原因不外乎两个字：务实。这份务实，主要体现在两点。
第一，他们清楚自己的优势，并会抓住优势，先做好能做的事情。
2015 年吴迪进入上科大，在实验室里开展图形学研究。后来正值 AR 和 VR 风口，吴迪所在的团队便设计了一套穹顶光场扫描系统，扫描了非常多的影视级数字角色数据，并训练了 ChatAvatar AI ——一款能基于文本或图像生成 3D 面部资产的 AI 工具。
而在元宇宙热度褪去后，影眸剩下的客户主要是游戏、影视特效等有着刚性 3D 模型需求的专业开发者，于是影眸便准备把业务扩展到全品类模型生成。
这时，一个选择摆在他们面前：是走 2D 升维路线还是 3D 原生路线？
前者是当时主流的技术路线，即 AI 通过多张不同角度的 2D 图片生成 3D 模型。
这条路线的生成速度更快，受市场热衷，但 Hyper3D 团队做过数字人重建，清楚这种方法生成的模型噪声多，后期需要更多人力修复。
因此，Hyper3D 选择了 3D 原生路线，训练了 3D 原生的生成模型 CLAY，这篇论文《CLAY：用于创建高质量 3D 资产的可控大规模生成模型》还入选了当年计算机图形学顶级会议 SIGGRAPH 的最佳论文提名。
用吴迪的话说，CLAY 带来了代差级的跃迁，第一次把 3D 生成从 " 几乎不可用 "，拉到了 " 至少能够进入生产讨论 " 的水平。
" 现在整个 3D 生成领域的底层架构，很多相关工作是我们一步步搭建和验证的。" 吴迪说，" 我们对这个框架的可拓展性、延展性了解更深入。这也是为什么我们能更快做出 Edit、BANG 这些功能。"
在这一点上，他们很果断。比如他们过去做过 2D AIGC 平台 Wand，上线几周内就涌入了 160 多万注册用户，流量达到亿级。但他们并没有继续做，因为 2D 并非他们的核心优势。
另外，虽然有过成功案例，但 Hyper3D 也没有选择做 3D 生成的 UGC 平台。
吴迪认为，对普通用户来说，3D 内容既没有便捷的展示渠道，也没有实际的使用场景。" 目前纯粹的 C 端用户不需要 3D，至少在我们的认知里不需要。"
第二，务实体现在对做事的理解上。
一个有趣的观察是，比起大模型，吴迪本人更关注 Agent、Vibe Coding 这些应用端的发展，" 因为这可以提高我们的工作效率。"
在他看来，在工程、日常运营、数据整理这些层面，AI 应用更能提高工作效率。" 可能也是因为我们对 AI 应用研究得更深，所以现在公司只有 50 多人。"
这种思路也反映在他们的业务层。
和很多友商不同，吴迪认为，"3D 模型生成从来不是魔法。专业领域需要的是稳定性、可控性和可用性 "。他非常强调 " 生产就绪（Production-Ready）"。
在这个架构里，开发者可以通过 Bounding Box 长宽高来控制生成尺寸，通过 Voxel 体素控制生成形状，以及通过点云更精准地控制模型输出形状。
此外，它还提供了不同风格的模型版本，比如细节量更高的、更低面平滑的、速度更快的，以此适配不同开发者的需求。
此前接入国内某大 DAU 的 UGC 游戏的模型 "Zero"，就面向移动端开发，它生成的模型面数更低，性能较好，适合手游 UGC 快速生成的场景。
最后是可用性。吴迪说，3D 建模用户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导入这些工具，同时也有这些工具的插件可用。
为了实现这个目标，他们目前有着不少清晰规划。
首先，Hyper3D 已经把单物体生成做到了行业领先水平，接下来要从单物体拓展到场景级生成，比如将聚焦于房间、店铺这类封闭小场景。
其次，吴迪觉得现在市面上所有 AI 生成的 3D 模型材质，都还处于 " 游戏人不可用的废物状态 "，这也是 Hyper3D 今年要重点突破的方向。
03
结语
很多技术都会在发布会现场赢得掌声，但真正能留下来的总是能进入生产流程的那一个。透过 Hyper3D，我们也能看到随着工具迭代和技术发展，AI 对游戏行业的影响愈发深入。
拿 Hyper3D 在 GDC 的展台位置来说，他们第一年去 GDC 的时候，是在演讲之余借用合作方的展台，旁边挨着热狗店，今年就已经到最显眼的地方。
AI 最终能在游戏工业里占到多核心的位置，也许还需要时间验证；但至少现在，开发者已经不再把它当成魔法看待，谁能真正回答这些落地的问题，谁才有机会进入开发者的真实工作流。
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