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Meshy AI创始人兼CEO胡渊鸣在今年GDC上用一组对比强烈的数据作为开场，向大家展示了3D生成工具Meshy（meshy.ai）的生产力:,近期，京东在技术研发领域持续投入，不仅开源了多个基础模型，其相关技术产品的调用量也显著攀升。公司还计划建设大规模的数据采集中心，以进一步推动前沿技术与实体产业的结合。,其中有个设计细节:图像提示词和视频提示词是分开生成的。平台对画面生成和视频生成分阶段处理，先生成静态关键帧确认画面，再依靠关键帧生成动态视频片段。,在应用层面，该技术预计将广泛应用于电商内容制作、创意设计、3D模型重建以及机器人视觉感知等多个领域。特别是在机器人智能领域，该模型有望为机器理解物理环境提供重要的视觉基础能力。,比如早期的Meshy1主打生成速度，把原本耗时数小时的流程压缩到可用的一分钟内;Meshy2内置了网格处理功能，支持多边形数控制和四边形网格转换。虽然这时候的精细度还达不到生产标准，但它切入了前期的概念验证环节，开发者可以把原画放进Meshy生成初版网格，或者把生成模型作为关卡的白盒替代品，缩短项目初期的试错与反馈周期。

总的来说，Meshy并没有那种用AI颠覆一切的宏大叙事，其融入管线的过程也是一个个环节跑下来的。,这次GDC上Meshy的客户Technical Art Games（TransPerfect旗下的游戏外包公司）也提到了这方面的应用:以前做个角色测试需要两到三天，但有了Meshy，他们把原画放进Meshy，可以当天拿第一版网格给客户，迅速拿到反馈;在内部，他们的美术人员有时也会用Meshy生成模型放进MetaHuman里作为基础底模，加快概念验证。

产品的核心功能聚焦于儿童、老人及宠物的看护场景。通过先进的识别算法，它能对看护对象的行为进行更为细致的分析与提醒，例如识别儿童的学习状态，并可自动生成每日看护报告，支持通过文字检索相关视频片段。,一键批量化生产中，失败是必然发生的事。生成100个镜头，可能有10个不合格。这是AI生成内容的客观现实，任何AI模型都无法保证每一次生成都完美。,看到目前Meshy的商业化成绩，你可能会觉得他们走得很顺，但其实胡渊鸣也不是一开始就有这么清楚的路线。进一步了解他的创业史后，我发现Meshy这种克制的策略来源于市场的毒打，以及胡渊鸣从技术思维到商业思维的转变。,AI模型的语料库更新极快。如果一个监测工具三天甚至一周才更新一次数据，你将无法捕捉到品牌公关危机或竞品突然崛起的瞬间。

NOVA AI内有一个资产库的概念:项目A中生成的角色定妆照、场景参考图、道具设定图，可以导入到项目B中直接使用。企业在使用平台的过程中，会逐渐积累起一个可复用的数字资产库，角色IP、场景模板、道具素材，这些都不会随着项目结束而消失，而是持续沉淀为企业的长期数字资产。,但用AI做一部短剧，并不像做一个视频段子那样简单。你需要管理几十个角色的外型一致性（女主角不能第一集圆脸、第三集锥子脸），维护上百个场景和道具的连续性，需要一套完整的分镜体系把文字变成画面蓝图，需要在上百个并行镜头中处理失败和重试……,对于每天要筛选大量剧本的内容公司来说，NOVA AI可以化身为一个拥有敏锐商业嗅觉的「AI金牌制片人」，大幅压缩前期的剧本开发时间。,胡渊鸣觉得，依靠纯AI生成模型来做游戏虽然惊艳，但算力消耗巨大，而且转个视角世界就变了，玩起来延迟也比较高，反倒是传统游戏里根本不会有这方面的问题。