澳大利亚国立大学、牛津大学和北京人工智能研究院的研究人员，合作开发了一种名为“3D-GPT”的新型人工智能系统，该系统可以简单地根据用户提供的基于文本的描述生成 3D 模型。相较传统的 3D 建模工作流，提供了一种更高效直观的方式来创建 3D 资产。
“为了减少工作量，我们引入了 3D-GPT，这是一种利用大语言模型 (LLM) 进行指令驱动的 3D 建模的框架。在此背景下，3D-GPT 使 LLM 能够成为熟练的问题解决者，将 3D 建模任务分解为可管理的部分，并为每个部分确定适当的代理。”
根据介绍，3D-GPT 包括三个关键代理：一个解析文本指令的“任务调度代理”，一个添加初始描述中缺失的细节的“概念化代理”，和一个设置参数并生成代码以驱动 Blender 等 3D软件的“建模代理”。
借此，3D-GPT 可以实现系统地增强简洁的初始场景描述，将其演变成复杂的形式，同时根据后续指令动态调整文本。以及无缝集成程序生成，从丰富的文本中提取参数值，轻松与 3D 软件连接以创建资产。
“我们的实证研究证实，3D-GPT不仅解释和执行指令，提供可靠的结果，而且还能与人类设计师有效合作。此外，它与 Blender 无缝集成，释放了扩展的操作可能性。我们的工作凸显了 LLM 在 3D 建模方面的潜力，为场景生成和动画的未来进步提供了基本框架。”
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