作者分享了从角色参考图制作 3D 手办模型的完整流程。先用 GPT 生成手办效果图，再选择转模工具（对比 TRELLIS.2、Tripo 3.1、Tripo 2.5 三条路线，涉及免费配额与导出权限差异），下载带贴图的 GLB 后导入 Blender，让 AI 助手检查并修整面部、贴图等细节，最终输出高清 PNG 和 8 秒转台 MP4 视频。作者强调直接让 AI 从零建模效果不佳，正确的流程顺序、事先确认导出权限、区分白模/分部件/纹理等概念是成功的关键。
作者以一款3D动作游戏为例，对比了成套建模与单独建模（拆件换装）两种方案的成本与坑点。积分上单独建模看似便宜35%，但前提是部件可跨角色共用；真正的大头在验收成本——每个模型都要在41个动作片段里逐一检查扭曲、穿模和武器握持问题。成套建模的变形问题可用脚本批量修复，而单独建模的部件穿插问题只能逐件处理。最终结论：选哪种方案取决于玩家能否看到单件换装，动作多少只决定验收成本。作者选择继续成套建模，并保留了单独建模试验成果以备未来需求。
本文以 macOS 上的 Blender 5.2.1 和金门大桥 3D 模型为例，图解讲解新手入门 Blender 必备的五个核心概念：安全网（撤销与常见误操作）、导航（触控板手势与 View Selected 聚焦）、Outliner 场景目录、着色模式（Solid/Material Preview/Rendered）、相机与出图流程，以及物体模式与编辑模式的区别。文章纠正了 Emulate Numpad 等常见误解，并给出大场景下缩放卡死的解决方案和 5 分钟上手流程，帮助 GPT-6 等 AI 驱动场景下快速玩转 Blender。
作者用四组同提示词测试（鹈鹕骑单车、iPhone Duo 产品片、Roadster 腾空镜头、自制小机器人短片），对比 Kimi K3.1 Pro 与 GPT-6 Astra 在 3D 建模与动画方面的能力。Kimi K3.1 Pro 在 Artificial Analysis 榜单得分 55，全球第四、中国第一。结果显示两模型均能通过编写 Blender/Three.js 脚本生成可反复修改的 3D 场景，但细节和修改轮次各有短板。作者还用 Kimi 打造了一个 3D 视频预演台，可切换机位、焦段和灯光并导出分镜。文章最后吐槽 5 小时使用额度限制，认为这类工具适合做分镜草稿与预演，而非直接成片。
作者分享使用 Codex + Tripo AI + Headless Blender + Three.js 自动化生成 3D 游戏资产的第六天开发实录。文章分两部分：资产线部分介绍如何通过四视角原画定稿、穿装合成图确认、Prompt 工程约束等手段控制模型质量，并区分『用脚本修复』与『重新建模』两类问题，强调检测器必须直接运行游戏本身的代码；主线部分阐述如何通过『制度即代码』（41 条规则、21 个 CI 校验器）、决策记录机制管理多个 AI 协作开发，避免 AI 跑偏。还公开了累计消耗 4860 Tripo 积分的成本数据，以及从装备机制反推世界观的设计思路。
作者 Sac 用 16 天借助 AI 工具链将《小王子》改编为 3D 剧情游戏，并公开完整制作流程。文章分三部分：一是开发流程与准备，包括用 Fable 5.1 做 PRD、Image 2.5 生成图片、Tripo 生成 3D 资产、Opus 5.5 写代码、Astra 迭代修复；二是场景构建，讲解如何用 AI 生成场景参考图、拆解资产并用 Blender + Unity 建模；三是人物建模，涵盖 T-pose 四视图生成、Tripo Smart Mesh P2.0 生成人物、Auto-Rig Pro 绑骨蒙皮、Mixamo 动作接入与细节调整。作者承诺后续将开源全部游戏代码与更完整的制作细节。
作者分享了用 Codex CLI、Tripo AI、Headless Blender、gltfpack 和 Three.js/WebGPU 搭建自动化 3D 游戏资产生产线的完整过程。文章详细记录了角色骨骼标准化与换装拆件、怪物绑骨问题的程序化绕行方案（如用数学驱动蝙蝠翅膀动画）、武器挂点矩阵化、模型压缩优化等关键技术决策，最终将整批角色、怪物和装备资产控制在 16.48 MB。作者还探讨了选择动态漫画分镜而非传统 3D 地图的设计思路，提出核心方法论：不要自动化每个步骤，而要自动化整个结果，把一次性人工修复转化为可重复执行的参数化规则。
作者 Sac 分享了耗时16天、使用 Claude Opus 5.5 结合 Tripo 与 Blender，将《小王子》故事制作成3D剧情游戏《The Little Prince: Across the Stars》的过程。游戏中每个星球都成为可探索的3D场景，质感出色，获得众多网友称赞。作者表示后续将开源整个游戏及详细制作流程。此外还分享了用 Blender 白模生成视频降低抽卡成本的经验，并推荐了在 Higgsfield 上无限使用 Wan 3.0 视频生成模型的方案。
作者以一张 AI 生成的概念图为起点，完整记录了制作一个网页 3D 狐狸电台的全过程，证明不会建模、不用最强模型也能做出 3D 作品。文章分四步：想法生成静态图、图生 3D 模型（用混元 3D）、模型瘦身上网页（66MB 压到 1.9MB）、让模型在 shader 中动起来。文中穿插 7 个 3D 概念知识（网格面数、材质贴图、PBR、GLB 格式等），并给出挑图标准、模型体检打分方法、瘦身命令和成本账单，是一份可复现的 AI 3D 创作实践教程。
文章介绍了一套用 AI 从零制作 3D 模型的完整流程：先用 GPT Image 生成物体的前、后、左、右四视图（人物统一 T 姿势），再上传 TripoAI 通过多视图生成 3D 模型。作者详细讲解了模型精度与面型选择、整体与分件模型的取舍、贴图（全局贴图、Magic Brush 局部修补、PBR 材质、去光照开关）、重新拓扑降面、自动绑骨骼（人形与非人形）以及按用途导出 GLB/FBX/STL/USDZ 等格式。最后用 GPT 生成基于 model-viewer 的单文件 HTML 预览页，实现拖拽旋转、动画切换与截图功能，让模型可直接用于网站或工作中。
作者分享了利用 AI 工具在 Blender 中制作蜘蛛侠 CG 短片的完整流程。借助 Hi3D Agent 通过对话生成城市模型，从 Sketchfab 下载带骨架的蜘蛛侠角色，用 Mixamo 提供跑步、下坠、摆荡等动作素材，再通过 Blender MCP 让 Codex Astra 读取场景并执行 Python 操作完成素材导入、摆放与动画，配合 Rokoko 插件做动作重定向，最后设计镜头并用 Cycles 渲染、FFmpeg 合成视频。作者认为 AI 赋能为 3D 创作带来技术平权，即使低配显卡也能按此流程制作出不错的效果。
本文介绍如何利用 GPT6 Codex 的 Computer Use 能力全自动操控 Blender，构建零门槛的 AI 视频生产工作流。分为两大部分：一是复刻工作流，让 AI 自动分析参考视频的场景、人物动作和镜头运动，复刻出 3D 白模预演，再通过 AI 视频模型生成写实成片；二是原创工作流，仅用自然语言指令即可生成白模动画并迭代调整。白模作为'动态骨架'先锁死镜头、走位和空间遮挡关系，AI 只负责渲染画面，有效解决传统 AI 视频镜头漂移、人物变形、空间错乱等问题，实现低成本、高可控的视频生产。
本文是一篇面向普通人的 AI + Blender 入门实践指南。作者介绍了如何安装 Blender、通过 Codex（GPT-6 Astra）接入 AI（脚本或 MCP 方式）来操作 3D 建模软件，并展示了三个实战案例：将《最后的晚餐》图片变成网页探索小游戏、用白模预演结合视频模型制作追逐短片、制作可分享的 3D 数字收藏闪卡。文章还整理了社区中房间漫游、产品展示、城市动画等玩法，说明 AI 大幅降低了 3D 创作门槛，把造物权递到了普通人手上。
