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MetaWrap Opens Early Access: Turn AI Models and Scans into MetaHumans
【MetaWrap開放Early Access在Blender內將AI模型與掃描轉成MetaHuman】
意大利開發者 Elvis Morelli 發布 Blender add-on – MetaWrap , 把 AI 生成模型、3D scan 或 sculpt, 在 Blender 內轉成 MetaHuman topology, 再一鍵送入 Unreal Engine 5 !
官方指出 AI 只給起點, MetaWrap 負責最後角色的控制. 產品現為 private beta, 尚未開發售賣, 正在召 Early Access 階段.
Founder Edition — Early Access launch offer 一次過授權 US$79（標準價 US$158）, 含 MetaWrap 1.0、MetaSculpt 同 MetaGroom, 並沒有 subscription.
它可讀取 Tripo、Meshy、Hi3D、Hyper3D Rodin、TRELLIS.2 等工具輸出的 mesh, 自動對位並偵測 facial landmarks, 亦可用手修正. Wrap 分 production solver 同 Conservative Wrap, 並支援 texture transfer. 完成後沿用 MetaHuman rig, 表情與動畫可直接使用.
MetaSculpt 做 non-destructive Multires sculpt、細節提取同 normal bake；MetaGroom 則在 Unreal 與 Blender 之間雙向轉移 groom.
現在MetaWrap 只支援 Windows, 對應 Blender 5.0、5.1、5.2 LT.
Tripo P2.0 Preview: Native Quad Topology for Production-Ready 3D Assets
【Tripo AI 公開 P2.0 Preview – 面向遊戲 Pipeline的3D Assets】
Tripo AI 已在 Tripo Studio 推出 Smart Mesh 新版本 Tripo P2.0 Preview, 並於官方頻道發布示範影片 Tripo P2.0 Preview Is Here!
Tripo AI 形容這是面向 production-ready 3D assets 的一次重點更新, 目標是讓生成結果更容易進入編輯、rigging、animation 及遊戲 pipeline.
P2.0 Preview 最受注目的是 native quad topology：平面較乾淨, 細節處密度較集中, edge loop 較跟從形狀. 官方對比指 P1.0 主要是 triangle 面數約 500–20K；P2.0 Preview 仍保留 triangle（約 500–50K）, 並新增 quad（約 500–25K）.
生成時間多在約 10 至 40 秒 ; 輸入方面支援單圖及最多四張 multi-view .
官方 8 月更新亦指這是首個可從 multi-view 直接生成 native quad topology 的 AI model, 並可用 semantic segmentation 按衣物、裝甲等自然邊界分件, 方便後續 texture 與 rigging.. 適用方向包括遊戲角色與道具、機械組件、武器、載具及建築 props .
試用方面 單圖 P2.0 Preview 向所有用戶提供 2 次免費生成；multi-view 及完整單圖用量屬訂閱用戶功能。
P1.0 仍向全體開放中 ~ 正式 P2.0 尚未發布 , 現可於 Tripo Studio 的 Smart Topology Mesh 選擇 P2.0 Preview 試用 .
GPT-6 Astra Officially Demos Blender-to-UE5 Control as Creators Test MCP 3D Workflows
【GPT-6 Astra + 3D生成的環境、角色及遊戲測試大洗板】
皆因OpenAI 上週公布的最新 GPT-6 Astra – 成為大家測試焦點, GPT-6 Astra 主打 computer use、coding 與長流程工作, 並非只做 2D 逐幀生成.
OpenAI已開始向 ChatGPT Plus、Pro、Business、Enterprise 及 API 分批推出 GPT-6 Astra .當中可以放入不同軟件生成及處理, 包括在 Blender 建模房屋, 再匯入 Unreal Engine 5 成為可行走場景, 並稱非技術用戶亦可在數分鐘內做出超出簡易元件的自訂遊戲 !!
與逐幀生成影片不同, 這個workflow是先建可編輯 3D 場景, 再由 Blender／game engine 輸出.
社交群在這兩日多已把 Astra 或 Codex 接上 Blender MCP、Higgsfield MCP：用照片還原場景、生成 texture 與 3D assets、做簡單 rig 與網頁小遊戲, 或用 Seedance 把運鏡 blockout 轉成寫實影片.
多位作者同時提醒, 結果仍要人工檢查 topology、比例與動畫, 而且長任務消耗 token 高, Plus 方案往往不夠用 !!
真正改變的是分工：AI 可溶入 SVG／CAD／Blender／UE5 pipeline, 人則負責方向、品味與驗收…
留意的是…香港用戶”官方”仍不能直接用 ChatGPT／GPT-6 Astra 的, 要用自己方法使用….
Runway Unveils GWM Worlds 2: Real-Time Interactive Worlds
【AI生成另一戰場-AI3D世界.Runway推最新GWM Worlds 2】
Runway Research 剛發表研究預覽 GWM Worlds 2 , 把高保真 video 與 audio generation 轉成即時互動模擬 .
模型可連續輸出 720p、24 fps 畫面 , 以及 48,000 Hz audio, 並隨用家輸入即時回應.
用家先設定環境、主體、視覺風格、物理規則與氣氛 — 進入世界後可用 text actions 指揮任何角色或場景本身, 例如揮劍、對白、水浸房間或沙塵暴, 同時以連續 camera motion 探索.
AI世界不會跟固定片長或劇本走, 每次新輸入都會接續生成, session 沒有預設完結時間…
系統沿用 WorldPrompt：genesis prompt 與首幀負責持久設定, 事件流則記錄帶時間戳的動作. 官方剛剛推出DEMO示範 , 當中包括第一／第三人稱步行與駕駛、從現有影片繼續生成、agent 指揮角色與燈光, 以及多人分飾玩家與導演..
Runway 指這為互動娛樂、虛擬角色、robotics 與 embodied-agent simulation 提供新基礎.
不過相關模型現僅為預覽, 需填表聯絡登記, 尚未公開使用.
World Labs Unveils Atlas, an Omni World Model for Camera-Controlled Worlds and 3D Reconstruction
【World Labs – Atlas：可控制 camera、重建3D,並可輸出 Gaussian splats】
AI生成另一戰場-AI3D世界領頭之一, 去年介紹過由李飛飛主理的 World Labs , 再發表新一代 omni world model 【Atlas】!!
模型由零開始預訓練, 原生處理 text、image、video 與 3D, 架構為 multimodal autoregressive diffusion transformer, 所有輸入會組成共享 spatial context, 再按 3D 一致性生成未見部分.
Atlas 可從一至多張參考圖, 以精確 camera geometry 控制生成最長約一分鐘、1440p 的影片. 它亦可由少量照片重建真實場景, 輸出 novel view, 以及 point cloud 或 3D Gaussian splats, 可直接入 Unity、Unreal、Blender 或 Spark等.
官方稱即使僅兩至三張圖, sparse-view 重建亦優於專門的 3D reconstruction 模型. 另可用三至五部普通手機鏡頭重構後重新構圖, 做出 bullet-time 效果, 並為 robotics 的 Real-to-Sim 生成 robot 視角的 RGB 與 depth.
Atlas 尚未進入 Marble , 不過將會驅動未來版本的 Marble, 而現有Marble 的 worlds、exports 與專案不受影響 ! Atlas現正接受選定合作夥伴申請 early access. 官方未同步公開論文或程式碼.
Meshy 7 Launches: New Image-to-3D Model Sets State-of-the-Art in Geometry Alignment
【Meshy 7推出：圖像轉3D幾何對齊大幅提升】
Meshy 正式發布全新 image-to-3D 模型 Meshy 7
亦同步公開業界首個3D Geometry Alignment Benchmark. Meshy 7 針對「生成 3D 形狀與輸入圖像的相符程度」進行重點優化, 在單視角條件下領先所有受測模型.
隨著基礎幾何品質接近可用於生產水準, 嚴重錯誤相對變得罕見. 真正關鍵變成生成結果是否準確反映用戶提供的圖像：比例是否正確、部件位置是否到位、表面細節是否保留
Meshy 7 在這三方面均有進步, 尤其在表面細節領先幅度最大. 官方指出改進來自三方面：影像編碼器改為多尺度並支援更高解析度、訓練資料嚴格一對一對應目標幾何, 以及將幾何對齊直接納入訓練評估.
實際生成中角色表情、機械組件相對位置, 以及密集浮雕細節都更貼近原圖.
Meshy 7 已於上週在平台上線, 所有註冊用戶均可使用生成功能.
