12月22日（周一）上午，SLAI Seminar第十七期学术讲座在深圳河套学院B411阶梯教室成功举办。本次讲座由姬艳丽教授主持，特邀腾讯专家研究员、混元3D团队负责人郭春超博士，围绕“混元3D-从物体建模到3D世界生成”主题，深入分享AI在三维生成领域的前沿进展、技术体系与产业实践。

讲座简介

三维生成是继图像、视频之后，生成式AI浪潮中的新兴热点，旨在将高门槛、长周期、高成本的传统专业3D建模，转变为通过自然语言、图片等简单指令即可快速生成高质量3D资产与场景的智能过程。尽管自2022年DreamFusion才引起广泛关注，但3D生成在游戏开发、工业设计、虚拟社交等领域的巨大商业潜力已清晰显现。

本次讲座系统梳理了3D作为“数字资产”的核心特性与行业痛点，重点展示了腾讯混元3D团队在物体生成基座模型、全链路AI管线、3D世界模型构建三大方向的技术布局与突破，并深入探讨3D世界模型的技术路径之争、具身智能等前沿应用的挑战，以及AI驱动三维创作生态的未来演进趋势。

讲座内容

讲座伊始，郭春超博士指出3D文件被称为“资产”，源于其可衡量、可交易的价值，以及需要专业人工投入创造的特性。3D模型具备实时交互性、沉浸式全景展示、高可控性与参数化三大核心优势。然而，传统3D建模流程环节繁多、前后依赖，导致制作周期长：一个精美角色或需三个月、人力成本高：建模师需培训两年以上、资产价格昂贵：单个模型成本可达数万至数十万元。这构成了AI技术“提效降本、降低门槛”亟待发展。

面对传统管线困境，腾讯混元3D团队目标是打造一站式、低门槛的AI创作平台。郭博士强调，3D生成与图像/视频生成不同，其管线更长、任务更分散，单一基座模型无法解决所有问题。

郭博士团队采取双轮驱动战略：

3D物体生成基座模型

团队自2023年5月起持续迭代，从早期基于优化的方法转向更符合AI范式的扩散模型（Diffusion Model）。最新发布的3.0版本，在几何生成的保真度和纹理生成的细节上实现显著提升。郭博士指出，纹理生成是当前难点，因其依赖几何质量且高质量数据稀缺。

全链路AI化管线

以数据驱动的AI方法替代传统基于规则或优化的环节。例如：

● 智能重拓扑：开源算法可直接生成布线规整、符合美术生产要求的网格，将道具模型制作周期从“人天”量级实现向“小时”量级的跃迁；

● 组件化生成：实现3D模型的可拆卸、可复用，提升游戏资产生产效率；

● 自动绑定与动画驱动：探索基于自回归与扩散模型的自动蒙皮与动作生成，简化动画制作流程。

构建可交互、可漫游的3D虚拟世界是更具前瞻性的挑战。郭博士继而分享了对“世界模型”多元理解的认识，并指出3D路线的核心优势在于几何与物理的一致性。混元团队在此方向进行的系列探索：

世界生成（混元World 1.0）

基于文本或单图生成高质量、空间稳定、可编辑的3D场景。采用分层生成策略，巧妙利用2D全景图作为桥梁，弥补纯3D数据不足的短板。

世界重建

从多视角图片或短视频中高质量重建3D场景，大幅扩展了输入兼容性与输出质量。

世界交互

引入3D先验，探索在虚拟环境中实现更长时间记忆与实时交互的可能性。

郭博士指出3D生成技术整体仍处于发展的早期阶段，未来需在更紧凑的3D表征、原生3D编辑能力、更精细的系统工程化训练链路等方面持续突破。

讲座尾声迎来展望部分，郭博士就关键问题分享深度思考：

路径之争

为何3D世界生成需借鉴视频模型？核心在于纯3D数据不足且构建动态内容成本高，而视频模型能以低成本生成动态画面，二者结合方能兼顾动态与一致性。

生态演进

3D生成领域因管线长、任务散，目前力量较分散。未来若出现“大一统”的基础模型，生态可能更聚焦。其普及最终取决于游戏、工业设计等核心应用的爆发。

具身智能挑战

面向机器人、自动驾驶的具身应用对3D仿真的物理真实性、可操作性要求极高，且需求极为长尾。这要求3D生成必须围绕物理属性、高保真、复杂关节结构等深入攻关。

问答环节气氛热烈，与会师生围绕七大前沿方向与郭博士展开深入探讨：从技术路线上提问3D世界生成借鉴视频模型的核心动因与数据瓶颈，到技术细节中关切深度估计的具体实现方法；从概念层面辨析“交互”的多元定义与演进方向，到行业生态层面分析国内外模型格局差异与大厂布局逻辑；进而延伸至前沿应用，探讨3D生成在具身智能中面临的新挑战与关键科学问题，并反思当前多模态学习的局限——能否仅凭视频学会按摩等复杂技能、需融合何种模态数据；最后亦触及工程实践，询问大模型训练的资源规模与数据构建方法。

本次讲座不仅全景式地展现了3D生成AI的技术体系与产业画卷，更揭示了其作为连接数字与物理世界、赋能未来泛娱乐与智能制造的关键基础设施的深远潜力。从降低创作门槛到构建可交互的虚拟世界，AI正在三维空间掀起一场深刻效率与创意革命。