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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:,这样，只需评估好对应关键帧的质量和一致性，就可实现视频生成结果的基本可控，不必等待生成整个视频之后再去进行调整。在生成一段视频的时候，这个功能可能没那么重要，但在批量生成短剧剧集的时候，有没有这个功能的差别就大了。,他举了几个不可兼得的例子。比如《Noita》里的魔杖机制表达力强，玩家可以把丰富的buff放进魔杖里，按顺序组合出不同的魔法效果，比如在“三发”后面放上“火球术”，魔杖就能放出三发火球。但是想要实现这种极强的自由玩法，需要玩家掌握复杂似编程的法术组合原理，这导致学习门槛高得令人发指，一个博士都得看10个小时教程才能学会。

十五年前，错过SEO意味着错过了百度和Google的流量红利；十年前，错过新媒体意味着错过了品牌私域化浪潮。而今天，GEO是品牌与AI大模型建立“信任契约”的唯一途径。,他的判断体现了这种思维的转变:通过前两款产品，他发现物理仿真这个赛道相对停滞，而当大盘没有增量时，哪怕提供的工具再精妙，用户的采纳度也始终很难提上来。

说到底，这个行业正在发生一个很朴素的变化:好想法从来不缺，缺的是把想法批量转化为合格作品的能力。,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。,其人物识别系统的准确率进一步提升，即使通过侧脸、背影等特征也能进行有效辨识。,更直观地说，就是玩家告诉游戏自己要什么样的武器，游戏就会生成什么样的武器。比如你说“生成一个激光无人机”，AI模型会把资产库里的“激光发射器”和“无人机”结合成激光无人机。

比如在AI生成业务这一块，Meshy正在研发“Meshy Flow”，它能让Meshy融入管线的过程标准化，一个团队可以在生成时反复获得一致的结果，“哪怕是批量处理成百上千个资产”。,像胡渊鸣说的，不指望一步登天。作为服务商，他们能向市场需求看齐，踏踏实实地提供增量，去做现有管线里的一件趁手工具;作为开发商，他们又能在开发游戏的时候用传统引擎兜底，让AI去实现新的玩法，给玩家带来乐趣。,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:,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。