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AI3D模型 - 游戏素材、游戏建模、Godot、Unity、3D建模、游戏开发、游戏制作

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AI3D · AI3D模型

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一、产品概述

AI3D(中文名:AI3D模型)是一个游戏 3D 资产生成器:一句话描述你想要的道具、角色或场景,几秒内生成带命名部位、可播放动画、可直接导出 Unity/Godot/Unreal 的低模资产。它同时内置聊天面板与 MCP 服务器——生成、提问、审阅都在同一个窗口里完成。

  • 确定性程序化建模:同一句描述加同一个种子,永远得到同一份网格,适合进版本管理。
  • 102 类内置资产模板:武器、护甲、生物、建筑、道具、载具、科幻、自然,按类型自动给出命名部位、标签与碰撞体预设。
  • 引擎就绪:每个资产带 LOD、碰撞体、命名部位与附加点、玩法与出生元数据,导出即用,不停留在预览图。
  • 内置聊天:软件内直接对话,一句话就能生成资产、套装、场景与项目;附离线建模知识包,回答带来源引用。
  • MCP 服务器:AI 编程助手(Claude Code、Cursor 等)可直接调用生成与审阅能力,软件自己就是服务器。
  • 审阅闭环:在真实网格表面放置定位针、用油漆桶标出近平面区域,Agent 收到的是三维坐标与面引用,而不是截图。
  • 桌面客户端:Tauri 构建的 Windows/macOS/Linux 应用,界面支持简体中文、繁体中文、英语、德语、法语、日语。
  • 发行方 由异猫工作群(mutantcat.org)发行,GitHub: https://github.com/Mutantcat-Working-Group

核心价值:

  • 确定性:生成结果可重建,描述加种子就是配方。
  • 引擎就绪:命名、LOD、碰撞体、动画、manifest 齐备,导出包直接进管线。
  • AI 原生:聊天与 MCP 是内置能力而不是插件。
  • 单窗口闭环:生成、导出、知识检索、审阅标注、与 Agent 对话,都在一个界面内。

二、功能说明

资产生成

  • 快速模板:102 类资产,每类带命名部位、默认 PBR 贴图、碰撞体预设与六语言模板描述。
  • 自然语言:直接描述资产,可选低模/写实/风格化,调节颜色、粗糙度、金属度与自发光。
  • 种子变体:一次生成最多 12 个变体,逐个预览后保存进资产库;资产库支持标签过滤、收藏、重命名与批量导出。
  • 资产套装:一行输入一件,一次生成最多 32 件,共享同一套风格、材质与导出设置,顶层产出 set.json 清单。
  • 场景与项目:八种场景套装按种子确定性摆放道具;五种项目模板一次展开成资产套装、场景与引擎导入顺序。

引擎就绪

  • 三档 LOD:一键生成、按级预览、批量导出,每级记录三角面、顶点、部件与绘制调用预算。
  • 碰撞体:box/sphere/capsule/cylinder/convex hull/mesh 预设,尺寸按实际网格计算;预览区可勾选「显示碰撞体」,把物理代理叠在模型上先看再导。
  • 命名部位与附加点:导出记录每个部位的中心与包围盒,并给出推荐附加点(握把、脚底、铰链、挂点等);勾选后 GLB/glTF 写入 anchor_<role> 空节点,引擎导入后按名查找。
  • 玩法与出生元数据:宝箱可打开、吊闸可升起、金币可拾取、怪物是敌人……交互角色、阵营、AI 行为、生命与战斗数值写进 manifest,关卡脚本直接可读。
  • 引擎包:Unity/Godot/Unreal 预设,含网格、独立贴图(albedo/normal/roughness/metalness/AO)、碰撞体、动画清单与预算汇总;Godot 包带可直接实例化 LOD0.glb 的 .tscn。
  • 真实尺寸与原点:单位(m/cm/mm/ft/in)、尺寸依据(最大边/高度/宽度/深度)与原点位置可选,按米写入 manifest 与实测包围盒。

内置聊天与知识包

  • 聊天面板收在工作台内:生成、导出或审阅时都能就当前模型直接对话,不用另开窗口。
  • 说人话就能建:带生成意图的项目/场景/套装/单件需求会被识别并直接走对应生成管线,确认、进度与结果都回写聊天区;普通问题仍原样转发给已连接的 Agent。
  • 模型配置:支持同时保存多个模型端点并分别填写 API Key(最多 12 个),默认聊天从已配置的模型中选择。
  • 知识检索:输入「LOD 预算」「白模」「拓扑」「PBR」等关键词,从随软件发布的离线知识包取回带来源与许可的条目,点选后直接插入消息;检索不依赖宿主,离线也能用。
  • 知识包覆盖:glTF 2.0 规范与 Khronos 示例资产;白模与基础网格工作流、重拓扑与四边面布线、UV 展开与像素密度、高低模烘焙、骨骼绑定预算、PBR 材质等专业建模流程;Blender 官方人体白模(CC0)、史密森尼开放获取藏品(CC0)、OpenGameArt、Poly Haven、Kenney、Quaternius、Mixamo、NASA 3D Resources 等公共来源,逐条标注许可。

与 Agent 的审阅闭环

  • Agent 先对模型文件运行 precheck,再 open 发布;你在浏览器里直接在网格表面放下带字母的定位针,或用油漆桶标出相连的近平面区域,然后按「交给 Agent」。
  • Agent 读到的是一组三维坐标、面引用和版本信息,确认后发布下一版;每个版本都保持可打开、可继续标注。
  • 模型上限:三角面 600,000、文件 80 MB、单张贴图 8192×8192(合计 33,554,432 像素),超限在 open 之前就被 precheck 拦下并给出应简化的比例。

桌面客户端

  • Tauri 桌面客户端把同一个生成器与工作台放进独立窗口,窗口标题 AI3D,图标与仓库根目录的 icon.png 一致。
  • 看门狗每 5 秒探测一次内置服务,进程退出或连续无响应会自动重启并把窗口重新指向新端口;息屏或休眠不会误判为崩溃。
  • 默认只监听本机 loopback 地址;LAN 模式绑定经验证的私有 IPv4,并且始终要求授权。
  • 桌面端数据(资产库、审阅状态、已发布模型)保存在系统应用数据目录。

三、安装与下载

  1. 桌面端:从 Releases 下载对应平台安装包——Linux x64 AppImage、macOS Intel 与 Apple Silicon 的 DMG(ad-hoc 签名,内含 Applications 拖放快捷方式)、Windows x64 与 ARM64 的 NSIS 安装包(自签名)。每个 Release 附带 checksums-sha1.txt 与 checksums-md5.txt:

    sha1sum -c checksums-sha1.txt
    md5sum -c checksums-md5.txt

    桌面版需要本机安装 Node.js 22 或更新版本——打包后的内置服务仍由 Node 运行,窗口本身使用系统 WebView(Windows 上为 WebView2)。

  2. 浏览器直接运行:需要 Node.js 22 或更新版本与支持 WebGL 的浏览器。

    npm ci
    npm run dev          # 打开 http://127.0.0.1:43175
  3. MCP 客户端:把 AI3D 作为 MCP 服务器接入 Claude Code、Cursor 等 AI 编程助手。

    [mcp_servers.ai3d]
    command = "npx"
    args = ["-p", "github:Mutantcat-Working-Group/AI3D#v1.0.20261007", "ai3d-mcp"]

    务必固定 tag。没有 tag 时,npm 会安装默认分支当时的内容并运行其中的 prepare 脚本。本仓库未发布到 npm registry;安装命令用 npm 作为包管理器,而不是把 npm registry 当作来源。

  4. 源码构建(含本地安装包):

    npm ci
    npm run desktop:build            # 打包内置服务与前端
    npm run desktop:build:installer  # 构建本地安装包

四、快速上手

  1. 启动后界面默认是审阅工作台;点右上角「生成器」按钮进入生成器。
  2. 选一个快速模板,或直接用一句话描述你想要的资产,点「生成」。
  3. 调节颜色、材质与种子,一次最多生成 12 个变体;预览满意后保存进资产库。
  4. 打开导出面板:选格式(GLB/JSON glTF/OBJ)与引擎(Unity/Godot/Unreal),勾选碰撞体、LOD、动画与命名附加点,下载单文件或整包。
  5. 想改主意或有问题:右侧「AI」面板直接聊天——可以问建模知识,也可以说「生成一个奇幻地牢项目」让工作台就地开建。
  6. 使用自己的模型:打开「设置」,添加模型端点并填写 API Key,可保存多个端点;之后聊天默认从已配置的模型里选。
  7. 与 Agent 协作审阅:Agent 对模型运行 precheck 并 open 后,你在网格表面打针或用油漆桶标注,再按「交给 Agent」。

五、开发者集成

MCP Server

  • 说明:为 MCP 兼容的 AI 编程助手提供生成与审阅能力,服务名 org.mutantcat.ai3d。
  • 安装:npx -p "github:Mutantcat-Working-Group/AI3D#v1.0.20261007" ai3d-mcp。
  • 归属:AI3D_OWNER 环境变量或工作区决定草稿归属;第二个归属者询问同一项目会收到 RESUME_REQUIRED,直到有人明确说明审阅正在继续。
  • 工具:ai3d_generate(kind 区分单件/套装/场景/项目,支持 quality 与 profile)、ai3d_catalog(只读目录查询)、ai3d_knowledge(知识包检索),以及 precheck/open/read 等审阅动作。
  • 投递:只有能写回自己会话的宿主可以主动投递提交;status.notifier 报告宿主实际提供的能力,send 为 false 时提交批次状态为 waiting——可持久化、可列出,不是投递失败。

CLI

npm i -g "github:Mutantcat-Working-Group/AI3D#v1.0.20261007"
ai3d <action> --owner <id> …   # JSON 进 JSON 出

OpenClaw 扩展

npm run build:integration -- tmp/candidate/package
openclaw plugins install ./tmp/candidate/package

Web API

内置服务的 HTTP API 默认只监听 loopback;LAN 模式绑定经验证的私有 IPv4 并始终要求授权。

源码构建与测试

npm ci
npm run samples      # 生成参数化样例模型
npm test             # 414 unit and integration tests
npm run test:browser # 94 real-Chromium tests

文档

六、开发进度

计划不是承诺:使用中可能会调整顺序。想法和需求欢迎发到 Discussions。

  • 102 类资产模板与确定性生成器
  • 引擎包导出(Unity/Godot/Unreal)、LOD、碰撞体、动画
  • 命名部位、附加点、玩法与出生元数据
  • 资产套装、场景套装与项目模板生成
  • 内置聊天:软件内对话生成资产、套装、场景与项目
  • 离线建模知识包(带来源与许可,聊天与 MCP 共用)
  • MCP Server、OpenClaw 扩展、CLI 三种入口,同一套实现
  • 与 Agent 的审阅闭环(定位针、油漆桶、precheck/open)
  • Tauri 桌面客户端(Windows/macOS/Linux)与看门狗
  • 六语言界面(简体中文、繁体中文、English、Deutsch、Français、日本語)
  • 模型兼容性扩展:Draco/Meshopt/KTX2 压缩、外部文件 glTF、形态目标

Apache-2.0


STEP 支持是唯一不属于本项目代码的部分。读取 STEP 需要求值其曲面,AI3D 使用 occt-import-js 完成,它是 Open CASCADE Technology 的 WebAssembly 构建。两者都是 LGPL-2.1,并保持原样。AI3D 自身的代码保持 Apache-2.0。

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