生成式3D正在彻底改变我们对数字设计的方式！就像我们已经非常熟悉的生成艺术工具一样，它依赖于算法和人工智能来处理大部分创作过程，在这种情况下，AI自动生成3D模型、环境和物体。然而，人工智能在3D专业人士的工作流程中究竟渗透了多深，目前已经可以实现什么样的效果呢？
什么是生成式3D？
生成式3D正在深刻改变数字设计领域。通过算法和人工智能的运用，它能够自主地生成3D模型、物体和环境。与其说3D艺术家一件件手工制作，每次只需输入几个简单的参数，程序便能自动完成剩余工作，并经常生成复杂的设计和令人惊讶的结果。借助这项技术，设计师们摆脱了日常的繁琐任务和工作。
这就是生成式3D脱颖而出的原因：
- 效率：创作者在重复性任务上花费的时间更少，从而能够专注于完善创意和探索新概念。
- 灵活性：生成式3D可应用于各种项目，从游戏角色到建筑结构都能适用。
- 创意潜力：软件能够生成比传统方法更复杂、更创新的设计。
3D生成设计简史
随着数十年来技术的不断进步，生成式设计有着悠久的历史。让我们来看看生成式设计是如何随着时间的发展而演变的。
20 世纪 70 年代至 80 年代：早期计算设计
生成设计的初步尝试出现在20世纪末。早期的采用者，主要是工程师和建筑师，开始尝试使用算法程序来自动化设计工作流程的各个环节。这些早期的系统遵循特定的规则或约束条件，生成简单的设计变体，从而节省了重复性任务的时间。
- 重点行业：建筑、产品设计
- 局限性：缺乏当今的复杂性和灵活性，设计通常受限于当时的计算能力。
20 世纪 90 年代：程序化生成技术的兴起
20世纪90年代，程序化生成作为现代生成设计的前身，在游戏和动画等领域出现。这种方法允许开发者通过数学算法而非手工设计，创建庞大且复杂的虚拟环境。像《模拟城市》等游戏便是程序化生成应用的早期示例，为更先进的生成技术奠定了基础。
- 关键进展：算法被用于创建更大、更复杂的虚拟世界。
- 对游戏的影响：游戏开发者能够以最少的手动输入，创造广阔且随机化的环境。
2000年代：机器学习在设计中的引入
机器学习在2000年代变得更加流行，使计算机不仅能够遵循规则，还能够从数据中学习。这使得生成设计朝着更加适应性和智能化的系统发展，这些系统可以根据性能标准、用户偏好或其他数据输入来优化设计。这一技术在汽车和航空航天等行业中尤为重要，因为在这些领域，优化设计以满足成本、功能和材料效率等需求至关重要。
- 使用基于机器学习的设计的行业：汽车、航空航天和制造业
- 优势：设计变得更加实用和高效，因为它们能够基于现实世界的约束进行优化。
2010年代：人工智能与生成式3D的融合
随着人工智能的发展，生成式3D的全部潜力开始显现。在这一时期，像Autodesk的生成设计平台和Houdini的程序化建模工具等先进工具崭露头角，它们为设计师提供了前所未有的控制力和创意空间，同时自动化了劳动密集型任务。
- 关键行业：电影、游戏、产品设计、建筑
- 流行工具：Autodesk的生成设计、Houdini的程序化建模工具
2020年代：AI革命
深度学习和人工智能是近年来生成式3D取得突破的关键因素。如今，AI算法能够将一些基本输入，如文字描述或粗略草图，转化为非常逼真的3D资产。实时渲染、基于云的生成工具以及文本到3D的技术等创新，使得设计师和非专业人士能够更轻松地大规模创作高质量的3D内容。
- 新兴趋势：文本到3D生成、深度学习用于高级设计优化、实时生成式3D创作
- 受影响的行业：电影、游戏、虚拟现实、产品设计
生成式3D如何工作？
尽管生成式3D听起来可能有些复杂，但它比你想象的要容易理解。生成式3D通过智能软件，遵循一些基本规则，自动创建3D模型。让我们更详细地了解这个过程。
步骤1：算法：规则执行者
生成式3D的核心是算法。基本上，这些算法是计算机执行的一系列指令或规则。你告诉软件你想要什么（例如某物的大小或形状），然后算法会基于这些信息生成设计。
步骤2：人工智能和机器学习：学习者
当人工智能（AI）介入时，生成式3D变得更加智能。普通算法遵循严格的规则，而AI则能够学习并在工作过程中不断改进。它生成和学习的设计越多，它在创作新设计时的表现就越好。机器学习（AI的一部分）通过识别趋势并在较少人工干预下优化设计，使系统随着时间的推移变得更加智能。
步骤3：数据输入：要素
系统生成设计需要数据。可以将数据视为食谱中的配料。软件基于你提供的信息（例如你希望使用的材料、你想要的风格以及任何限制，如大小或成本）生成设计。你提供的数据越好，生成的设计就越准确和富有创意。
步骤4：迭代设计：不断尝试
生成式3D最令人惊叹的地方之一是它能够创建多个设计变体。你不必满足于它第一次生成的设计。你可以改变规则或输入新的数据，算法会生成新的可能性。这使得创作者可以快速进行实验，看到新想法诞生，而不必手工完成每一个步骤。
生成式3D在各行业中的关键应用
生成式3D已经渗透到许多不同的行业。让我们来看看它在一些关键领域的影响。
电影与娱乐
生成式3D在电影行业中常被用于创建逼真的环境、特效，甚至是完整的角色。通过利用算法生成复杂的视觉效果，电影制作人能够实现精美、细致的场景，这些场景如果手工设计则非常困难或耗时。
示例：在《复仇者联盟：终局之战》中，生成设计工具被用来创建复杂的战斗环境，并对角色进行数字化衰老处理，例如美国队长。这些工具帮助更快速、更高效地渲染出大规模且复杂的场景。
游戏
在游戏中，程序化生成（生成式3D）通常用于生成大规模、动态的场景、物体和角色。这项技术使游戏开发者能够快速创建原创的世界和游戏体验，几乎拥有无限的可能性。
示例：在《无人深空》中，程序化生成创建了几乎无限数量的行星，每个行星都有其独特的地形、生态系统和生物。这使得玩家可以探索一个不断扩展的宇宙，而无需手工创建内容。
营销
营销行业也开始注意到生成式3D，为公司提供了新的途径来制作个性化的、有吸引力的内容。通过使用AI驱动的工具，公司可以生成独特的3D资产、动画，甚至是为不同受众量身定制的互动体验。
示例：在Nutella的“Nutella Unica”广告活动中，他们使用生成设计算法创造了数百万个独特的罐子标签。每个标签都有独特的颜色图案，因此没有两个罐子的标签是一样的。这让消费者感受到一种独特性，并通过创新设计帮助Nutella脱颖而出。
当前生成式3D的局限性
生成式3D的发展速度比其他领域（如音频或图像生成）要慢，因为在线上可用的3D数据较少。这种数据的匮乏使得AI在3D创作中学习和改进变得更加困难。
尽管生成式3D提供了许多令人兴奋的可能性，但它也带来了一些挑战和局限性，创作者需要考虑到这些问题。
现有库
目前，生成式3D的现有库较为有限，尤其是在高质量的3D资产、纹理和模型方面。这使得AI系统在生成逼真的3D作品时受到一定的限制，需要依赖创作者自己提供更多的高质量输入数据。
像TurboSquid、Envato、Sketchfab和CGTrader这样的成熟3D资产库提供了高质量、即用型的3D模型，这些模型由艺术家创作。与AI生成的模型不同，这些模型通常经过精心打磨，几乎不需要调整，而AI生成的模型往往需要进行大量修改和优化才能使用。
计算能力
生成式3D对硬件的要求可能非常高。复杂的算法和庞大的数据集需要强大的处理能力，这可能成为没有高端计算机或基于云的解决方案的小型工作室或独立创作者的障碍。
实验阶段
许多3D生成式AI工具仍处于实验阶段，主要通过研究项目提供。它们尚未能够在不同类别中产生一致且高质量的结果，由于当前的开发限制，其输出仍然有限。
关注生成式AI在3D领域的进展
生成式3D是一个令人兴奋的前沿领域，为设计、电影、游戏等提供了无限的可能性！尽管面临一些挑战（如数据可用性有限），但显然软件和AI的开发正在稳步推进。从为电影和游戏自动生成3D资产，到为营销活动提供复杂设计，生成式3D注定将在塑造数字内容创作的未来中发挥关键作用。