Hacker News
This article analyzes why current AI-generated 3D models fail to meet professional eCommerce standards due to poor topology, hallucinated textures, and lack of editability compared to handcrafted assets. While AI can produce models quickly, the resulting '3D slop' often requires more time to fix than building from scratch, making human expertise mandatory for high-quality product visualization.
AI 生成摘要
這篇文章分析了為什麼目前的 AI 生成 3D 模型因拓撲結構差、貼圖幻覺以及缺乏可編輯性，而無法達到專業的電子商務標準。雖然 AI 能快速產出模型，但產生的 3D 垃圾修復起來往往比從頭製作更花時間，因此對於高品質的產品視覺化而言，人工專業技術仍是不可或缺的。
這篇文章探討了電子商務品牌在 3D 模型製作上對 AI 生成技術的疑慮。作者透過將開源模型 Trellis 生成的皮克球拍與專業 3D 建模師手繪的版本進行對比，指出 AI 生成的資產雖然在視覺上能達到「大致合格」，但在拓撲結構、UV 貼圖以及幾何對稱性上存在嚴重的技術缺陷，導致其在實際生產環境中難以被編輯或優化，最終淪為徒增技術債的「3D 垃圾」。
Hacker News 的討論圍繞著 AI 3D 技術的現狀與未來潛力展開。部分技術專家批評作者選擇 Trellis 作為對比對象並不公平，認為該模型已非當前技術的最前沿。他們指出如 Luma、Rodin、Tripo 或 Hunyuan 3D 等商業或新型模型在處理 PBR 材質與拓撲結構上已有顯著進步。然而，第一線的從業者反駁了這種樂觀看法，認為即便使用最先進的商業工具，生成的模型在嚴謹的電商展示或遊戲開發中依然無法直接使用。對他們而言，AI 生成的「三角形湯」缺乏人類建模時具備的「內在代理性」或「設計意圖」，例如人類知道關節處需要額外的佈線以便後續動畫變形，而 AI 僅僅是在統計層面上模擬表面視覺，缺乏對物體結構邏輯的理解。
有趣的是，社群中出現了將 3D 模型與程式碼品質類比的深度討論。有開發者指出，AI 生成的程式碼與 3D 模型具有驚人的相似性：兩者都傾向於用更冗長、低效的方式達成目標，雖然在單一場景下看似可行，但當系統規模擴大時，缺乏結構邏輯的產出會導致性能崩潰且極難維護。這種「看似完成的錯覺」被認為是當前 AI 工具最大的陷阱，因為修復這些瑕疵所花費的時間，往往超過了從零開始構建的時間。
另一派觀點則從歷史演進的角度出發，提醒人們不要忽視技術進化的速度。支持者以十年前 Deep Dream 生成的混亂圖像與今日的高畫質 AI 影片做對比，認為現在的「幾何垃圾」只是技術發展的必經階段。他們主張不應追求「一鍵生成」，而是將 AI 產出視為初步原型，再透過自動化腳本或人工進行拓撲重構。儘管目前在高品質電商標準下仍有差距，但對於預算有限或對精度要求不高的應用場景，AI 已經大幅降低了門檻與成本。
在討論中，參與者提到了幾個目前被認為優於 Trellis 的 3D 生成工具與模型，包括 Luma AI、Rodin、Tripo AI 以及 Meshy。此外，騰訊開發的 Hunyuan 3D 3.0 也被提及作為當前 SOTA（最先進技術）的參考對象。針對拓撲結構問題，留言也指出業界已有成熟的自動化拓撲重構軟體與插件，可用於改善 CAD 匯入或 AI 生成模型的不良佈線。