在这个AI工具爆发的时代，尤其是对于商业艺术创作而言，“造轮子”成了一件费力不讨好的事情，毕竟只需要对AI说几句话，发一张参考图，它就能生成看上去质量相当高的内容，即便是3D模型也不在话下。前几期我们分享了清华大学团队制作的Aiuni 3D，今天我们又来为大家介绍一款全新的文生3D大模型，顺便跟大家探讨一个问题：现在学Blender，还有意义么？
01
Hyperhuman对Aiuni 3D
文生3D流程体验
现阶段的文生3D大模型工具基本上都需要使用2D图片作为基础，我们此前使用的Aiuni 3D就是典型，而本期我们想与大家分享的另一个文生3D工具Hyperhuman就不一样了，它不仅可以使用图片输入，还可以辅以文本描述来进行加强，所以我们先对比一下这两个AI工具的性能吧。
图1
首先我们使用FLUX生成一张如图1所示的漫画图：一个微笑着的可爱小女孩，然后我们以此为基础，送入到Aiuni 3D官网进行生成，它不需要任何提示词，只需要输入图片就能直接生成包含.glb/.fbx/.obj等各种常用3D格式的文件，经过测试可以得到如图2的效果。
可以看到，即便是不导入Blender，也会发现它的贴图出现了错误，而且面部凹凸比例也有问题，从侧面看脸非常的平，如果想要使用这个模型，就需要在Blender里通过雕刻模式对面型进行调整。
图2
接下来测试Hyperhuman，同样是在官网进行操作，和Aiuni 3D目前完全免费的状态不同，Hyperhuman采用付费订阅机制，不过注册账号会送10点算力，可以免费生成5次模型。
它的生成过程切片较多，在上传2D图片的同时可以输入提示词，接下来会先生成如图3的素模，如果对素模不满意可以重新生成，但重新生成也是需要耗费算力点数的。
图3
图4
确定素模之后，我们可以点击下一步进行材质生成，其实就是在素模基础上添加2D图片的图片材质映射，最后就可以得到如图4的效果了。不过Hyperhuman只有商业订阅用户才能下载高精度模型，PBR材质，也就是图片材质的精度也只有商业订阅用户才能选择4K，相对来说Aiuni 3D就没有什么限制。
02
模型都有明显不足
均需后期手工修复
接下来我们将它们生成的模型进行下载，它们都会提供一个打包文件，Hyperhuman如果选择是PBR材质就会以单独文件的形式进行下载。为了方便比较我们选择了两者都有的.fbx格式，打开Blender选择导入，Hyperhuman文件需要手动将材质添加到着色器里，可以通过开启“Node Wrangler”插件，在新建材质并选中“原理化BSDF”后按Shift+T，然后在弹出的对话框里全选下载好的所有材质，Blender就会走动如图5那样为“原理化BSDF”节点添加对应的材质了。
图5
图6
通过图6的对比我们不难发现，左侧的Hyperhuman模型会主动将原图里偏着头的小女孩进行纠正，而右侧的Aiuni 3D则是主打动作还原，除此之外我们还可以通过统计数据了解，Hyperhuman模型只有9771个顶点，而Aiuni 3D的模型有51000多个顶点，精度上有着不小的差距。
当然，如果要微调的话都可以通过表面细分来增加顶点数量，只要拓扑做得好就没有问题，但遗憾的是，两者在这方面都做得比较一般。
Hyperhuman的面部拓扑还不错，但细节丢失太多，我们从图6中看到比如眼睛、衣领的瑕疵其实都是材质重构时的错误，从素模来看这些位置都没有明显的问题，除此之外辫子的细节也大量丢失，追求细节的话就需要用户手动进行调整。
图7
而Aiuni 3D的材质映射也有问题，除此之外发际线区域也出现了模型错误，需要手动调整，而且如图7所示，两者从侧面看都有明显的模型比例错误，所以总体来说它们都无法直接使用，有时候也需要“赌运气”。
04
AI虽快，但不能替代人类工作
如果单纯说效率，AI建模的速度都非常快，哪怕是Hyperhuman这种需要多个步骤的，也基本上都是以分钟为单位就能搞定，Aiuni 3D更是半分钟出头就能生成，出图效率极高，而且市面上除了这两款之外，也还有很多其他的选项，比如Stable Fast 3D等等。但无论工具如何，其操作结果基本上也都殊途同归，和文生文、文生图一样可以很快地给出答案，但对这个答案的满意度可能并不高。
所以在我看来，AI浪潮之下，我们不仅不能放弃Blender的学习，甚至还应该更加重视起来，因为AI可以降低准入门槛，让越来越多的人开始接触3D设计，但当他们真正用过这些AI建模工具会就会发现我们刚刚遇到的各种问题，此时如果你有Blender或其他3D设计工具的技能，就可以在此基础上进行修改，甚至是完全重制一个高精度的新模型。
除此之外，对于商业项目而言，模型设计是不可能一蹴而就的，期间一定会经历数次有着明确指向性的大改和微调，而AI目前来看很难发展出对3D模型的精修功能，与此同时AI对于较复杂的3D场景设计还存在比较多的问题，而且这些问题都需要在3D设计软件里使用非常具体的操作技巧才能解决。所以目前来看，即便是未来的AI，在3D设计工作流里也只是一个应用面有限的辅助工具而已，对于非商业项目而言可以玩一玩，但把它当生产力工具就有点异想天开了，还是让子弹多飞一阵子吧！
