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后来在2024年的文章《AI生成3D模型发展到哪了?》中，胡渊鸣总结出了一条经验:产品总是能找到细分场景。3D资产在实际应用中的质量要求参差不齐，就算模型的生成质量不高，也可以在要求不高的细分场景做落地，落地之后再求提升。,该模型具备三大核心空间编辑功能：视角变换、空间漫游以及物体空间关系操控。用户可通过自然语言指令调整相机角度以生成新视角图像，亦可连续移动视角，生成一系列连贯的多视角画面。,某种程度上，NOVA AI也是在为创作者「松绑」。它把导演和核心主创从繁重的团队管理和沟通内耗中解放出来，提供一个高度流畅、协同的AI化创作平台，让他们能把绝大部分精力，重新放回到讲好一个故事本身。,AI视频制作正在从玩具变成工具。短剧行业也在从比谁能拍，走向比谁先拍出来。在这场关于效率与想象力的重塑中，NOVA AI不只是一个旁观者，它已经跑在了前面，更像是一个为行业铺设铁轨的「筑路人」，降低了通往未来的门槛。,在开发Meshy之前，胡渊鸣已经是计算机图形学领域声名远扬的大牛了，不过他最初的两款产品在商业化上并不成功。

Josh提到，他们团队里有想法的初级美术人员可以直接把模型生成出来，放进引擎里，然后让上级直接拍板行或不行;做关卡的试错成本降低，也让开发者缓解了压力，能够进行更多实验;在一些小型项目里也能在一两周的时间内把玩家的想法做到游戏里。,在需求场景适配性上，NOVA AI的工业化生产模式实现了兼顾仿真人短剧和动漫动画，同时生成国内和海外两个市场的内容，满足不同赛道的创作要求。

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。,但不同于那种AI能够取代开发者或者直接生成游戏的论调，胡渊鸣在技术路线上更克制，强调把AI和传统工作流相融合:AI生成工具要一部分一部分地融入开发管线，AI生成的玩法要和传统游戏开发混合起来。和他们仔细聊过之后，我觉得这种克制和分寸，可能才是Meshy能跑通商业化的真正原因。,但也正是因为这些经历，胡渊鸣明白了“CEO不仅要懂技术，也要懂产品、市场、团队管理、融资，什么都得知道”，Meshy也在这种思维转变中诞生。,相比之下，正处于爆发期的AI领域显然更有机会。胡渊鸣在推渲染器的时候，有个客户告诉他们:“我不会为你这个渲染器付钱，但是你把你里面的资产库卖给我，我会为这个付钱。”

去年10月，葡萄君曾介绍过Meshy，当时的直观感受是，AI生成的质量有了长足进步，终于能成为生产力工具了;而这次GDC上Meshy的分享让我对AI生成如何融入游戏开发有了更清晰的认知。,我们根据NOVA AI提供的数据制作了一个对比表格: