實際影片長度:5:58.000。原文、繁中、雙語可點擊句子跳轉影片。
0:00.000–0:04.713
zh相信你也被GPT6操作Blender建模的視頻給刷屏了吧。
0:04.713–0:06.825
zh而本期我們挑戰點不一樣的,
0:06.825–0:09.912
zh用本地部署的小模型操作Blender,
0:09.912–0:11.537
zh復刻GPT6的效果,
0:11.537–0:13.000
zh並分享完整的過程。
0:13.000–0:14.935
zh為了避免浪費大家的時間,
0:14.935–0:16.710
zh我這裡先給大家看成果,
0:16.710–0:19.129
zh以便大家決定要不要繼續往下看。
0:19.129–0:23.000
zh我這裡使用的是千萬3.820GB的iQ4量化板。
0:23.000–0:26.095
zh操作Blender製作了一個三線二的效果,
0:26.095–0:26.979
zh像這自行車、
0:26.979–0:27.479
zh車框、
0:27.479–0:29.042
zh輪骨都製作了蠻精細的,
0:29.042–0:30.516
zh包括動漫風格的描邊,
0:30.516–0:31.695
zh它也正確生成了。
0:31.695–0:34.347
zh旁邊飲料機中還有帶金屬質感的一拉罐,
0:34.347–0:37.000
zh商店另一側的供貨板生成的也挺詳細的。
0:37.000–0:40.559
zh以及商店內的貨架和貨物都進行了詳細的生成。
0:40.559–0:42.763
zh這對於一個只有27B參數,
0:42.763–0:45.644
zh還是一個iQ4量化板的小模型來說,
0:45.644–0:47.000
zh真的挺不容易的。
0:47.000–0:48.857
zh你之所以選擇iQ4的版本,
0:48.857–0:51.143
zh是為了照顧一下顯存不足的小夥伴,
0:51.143–0:53.000
zh讓更多的人可以跟著一起做。
0:53.000–0:55.714
zh當然你選擇線上的API也是完全OK的,
0:55.714–0:58.000
zh選擇便宜的具有性價比的模型即可。
0:58.000–1:00.571
zh我們重點是講解思路和處理問題的方法,
1:00.571–1:03.571
zh而不是必須選擇某個模型才能實現這樣的效果。
1:03.571–1:05.143
zh當你掌握了這一套方法,
1:05.143–1:07.429
zh你將不必被某一個模型能力縮左右,
1:07.429–1:10.000
zh讓你成為一個真正的Webcoder。
1:10.000–1:13.000
zh我是ZZ,就讓我們正式開始吧。
1:13.000–1:15.277
zhZZZ,這次是GitHub的GitHub,
1:15.277–1:16.253
zh並獲得不錯的效果,
1:16.253–1:17.663
zh也是用的BlendMCP。
1:17.663–1:19.398
zh我這裡直接在OpenCode中,
1:19.398–1:22.000
zh讓其在GitHub中下載BlendMCP並安裝。
1:22.000–1:24.700
zh這裡可以把Blend的目錄一併提供。
1:24.700–1:26.800
zh完成後我們來聊聊首輪提示詞。
1:26.800–1:28.900
zh在上一期製作FPS的視頻中,
1:28.900–1:31.000
zh我們對生成的步驟進行了拆分,
1:31.000–1:34.000
zh僅在首輪提示詞中明確了核心玩法關鍵需求。
1:34.000–1:35.630
zh在確認生成結果無誤後,
1:35.630–1:37.259
zh才繼續後續的多個步驟,
1:37.259–1:38.889
zh並逐步完成了整個遊戲。
1:38.889–1:42.000
zh我們請就想和大家好好聊一下步驟拆分的問題。
1:42.000–1:44.803
zh其實步驟拆分最大的決定因素是模型自身。
1:44.803–1:46.131
zh如果模型過於孱弱,
1:46.131–1:46.869
zh你不拆分,
1:46.869–1:48.344
zh最終的結果就是一坨。
1:48.344–1:49.230
zh而模型越強,
1:49.230–1:51.000
zh則越有可能給你一期合成。
1:51.000–1:54.426
zh其次就是提示詞之間的非代碼層面是否完全可接偶。
1:54.426–1:55.617
zh這句話有點抽象。
1:55.617–1:57.106
zh我給大家舉兩個例子,
1:57.106–1:58.000
zh大家就懂了。
1:58.000–2:00.510
zh第一個例子還是剛才的FPS遊戲。
2:00.510–2:02.863
zh我們把核心玩法和場景拆成兩步。
2:02.863–2:04.902
zh首輪提示詞只定義核心玩法,
2:04.902–2:06.000
zh場景後製生成。
2:06.000–2:07.791
zh哪怕只有一個基礎平面,
2:07.791–2:11.047
zh射擊敵人的核心機制依舊是可以正常運行的。
2:11.047–2:13.000
zh這種就非常適合分布實現。
2:13.000–2:16.915
zh第二個例子是我此前視頻中製作的殺核破壞網遊戲。
2:16.915–2:19.298
zh點擊破壞場景中物體這個交互,
2:19.298–2:21.000
zh和場景本身深度保定。
2:21.000–2:22.667
zh如果先單獨生成場景,
2:22.667–2:26.000
zh產出的模型結構很可能不適合做破壞的邏輯。
2:26.000–2:27.667
zh後續的修補成本極高。
2:27.667–2:30.000
zh這類任務就更適合一次性生成。
2:30.000–2:31.630
zh就算手輪效果不夠完美,
2:31.630–2:33.407
zh後續迭代修改也更加順暢。
2:33.407–2:35.185
zh而像我們本期不涉及玩法,
2:35.185–2:37.259
zh只是單純的用Blend建模。
2:37.259–2:39.630
zh我們的場景中存在很多不同的元素,
2:39.630–2:42.000
zh但同時又需要風格統一且布局合理。
2:42.000–2:47.000
zh因此更適合一口氣告訴AI,讓其進行合理發揮,以減少後續的修補工作。
2:47.000–2:49.143
zh我們來看一下詳細的手輪提示詞。
2:49.143–2:50.714
zh第一段相當於一個總體,
2:50.714–2:55.000
zh整體說明了一下我想要製作的是一個什麼樣的場景以及什麼風格的。
2:55.000–2:57.127
zh然後我強調生成了agent.
2:57.127–2:57.886
zhmd文件,
2:57.886–3:00.468
zh因為我希望AI能不安我一口氣生成。
3:00.468–3:01.532
zh中途不要問我。
3:01.532–3:02.443
enagent.
3:02.443–3:07.000
zhmd文件可以很好的在長時間運行的任務中框定agent的行為。
3:07.000–3:09.714
zh接著我補充了一下Blend的安裝位置。
3:09.714–3:13.000
zh這是為了避免agent尋找安裝位置而浪費時間。
3:13.000–3:19.000
zh然後是架構方面的約束,我們希望每個模型都是單獨的文件,最後再進行組裝。
3:19.000–3:25.000
zh同時要求製作詳細的步驟清單並依次執行。接著我們要求其質量優先。
3:25.000–3:29.000
zh美術風格方面,我們希望它色彩如何治愈,輪廓清晰乾淨。
3:29.000–3:31.000
zh場景布局希望它動線合理,
3:31.000–3:31.833
zh尺寸緊湊。
3:31.833–3:35.000
zh接著是戶外資產和便利店內部的相關元素。
3:35.000–3:37.400
zh我們把名稱都給羅列清楚,
3:37.400–3:39.400
zh以增加場景的豐富度。
3:39.400–3:42.600
zh渲染標準這裡我們強調出區分材質,
3:42.600–3:44.000
zh並且渲染陰影,
3:44.000–3:45.000
zh明暗清晰。
3:45.000–3:48.000
zh在效果這裡我們希望增加櫻花飄落的動畫。
3:48.000–3:52.000
zh最後再次強調了一下輸出的硬性約束。
3:52.000–3:54.000
zh所以我們就直接讓它執行。
3:54.000–3:57.000
zh操作Blend鍵模式非常消耗尚氧文的一個事情。
3:57.000–4:01.000
zh所以在運行的過程中,一旦遇到超過尚氧文的情況,不要緊張。
4:01.000–4:05.000
zh我們直接先開一個對話,然後繼續執行即可。
4:05.000–4:08.000
zh等待一會後,我們就可以看到生存效果了。
4:08.000–4:11.000
zh第一次能射成成這樣,我覺得已經很厲害了。
4:11.000–4:13.000
zh然後我們來修改一下其中的一些問題。
4:13.000–4:18.000
zh比如說這個櫻花樹的樹葉它太分散了,包括樹枝的朝向不太正確。
4:18.000–4:21.000
zh完成後,我們打開渲染。
4:21.000–4:24.000
zh然後可以看到它這個沒有陰影啊。
4:24.000–4:26.000
zh這個其實是它材質的問題。
4:26.000–4:28.000
zh我們讓它修改一下。
4:28.000–4:31.000
zh可以看到AI居然先給我們做了一個測試。
4:31.000–4:33.000
zh真的是有夠嚴謹的。
4:33.000–4:36.000
zh可以看到現在這個光影效果就有了。
4:36.000–4:39.000
zh不過啊,三軒二的那種效果還是不夠強烈。
4:39.000–4:41.000
zh尤其是沒有描邊。
4:41.000–4:43.000
zh這裡我們再讓它修改一下。
4:43.000–4:46.000
zh好,這下看起來顏色風格什麼的就對了嘛。
4:46.000–4:50.000
zh我發現自行系的前輪胎的內胎的旋轉方向有點問題。
4:50.000–4:52.000
zh這時候就發揮Blender的優勢了。
4:52.000–4:55.000
zh我們直接在Blender調整參數來修改啊。
4:55.000–4:57.000
zh我覺得便電店旁邊這個地方有點太空曠了。
4:57.000–4:59.000
zh然後我讓它先登一個小汽車。
4:59.000–5:01.000
zh然後加上一個廣告牌。
5:01.000–5:06.108
zh本地小模型操作Blender建模的效果和GPD6相比,
5:06.108–5:08.000
zh你覺得有多少差距呢?
5:08.000–5:13.000
zh想用千聞3.8的漆皮建模,其專業領域還是在3.js上。
5:13.000–5:18.000
zh大家看,這是我用同樣的提示詞,只不過使用的是3.js生成的。
5:18.000–5:20.000
zh是不是效果提升一大截呢?
5:20.000–5:22.684
zh實際上,如果你會用Blender,
5:22.684–5:23.947
zh你可以簡單調整,
5:23.947–5:26.000
zh就可以獲得更好的渲染效果。
5:26.000–5:29.000
zh也就是說,Blender其實上限更高。
5:29.000–5:33.000
zh但是如果你只是在網頁上實現一些程序化的生成的模型。
5:33.000–5:36.000
zh那麼3.js仍然是優先選擇。
5:36.000–5:42.000
zh因為直接生成3.js,比起用AI來操作Blender的速度要快速唄。
5:42.000–5:48.000
zh如果你想了解如何使用3.js建模,為你的網站搭接一些3D元素或動向。
5:48.000–5:50.000
zh關注我吧。
5:50.000–5:53.000
zh後續我將分享如何使用3.js制作這樣的場景。
5:53.000–5:55.000
zh感謝大家看到這裡。
5:55.000–5:57.000
zh我是ZZ,期待下次相遇。
0:00.000–0:04.713
相信你也被GPT6操作Blender建模的視頻給刷屏了吧。
0:04.713–0:06.825
而本期我們挑戰點不一樣的,
0:06.825–0:09.912
用本地部署的小模型操作Blender,
0:09.912–0:11.537
復刻GPT6的效果,
0:11.537–0:13.000
並分享完整的過程。
0:13.000–0:14.935
為了避免浪費大家的時間,
0:14.935–0:16.710
我這裡先給大家看成果,
0:16.710–0:19.129
以便大家決定要不要繼續往下看。
0:19.129–0:23.000
我這裡使用的是千萬3.820GB的iQ4量化板。
0:23.000–0:26.095
操作Blender製作了一個三線二的效果,
0:26.095–0:26.979
像這自行車、
0:26.979–0:27.479
車框、
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輪骨都製作了蠻精細的,
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包括動漫風格的描邊,
0:30.516–0:31.695
它也正確生成了。
0:31.695–0:34.347
旁邊飲料機中還有帶金屬質感的一拉罐,
0:34.347–0:37.000
商店另一側的供貨板生成的也挺詳細的。
0:37.000–0:40.559
以及商店內的貨架和貨物都進行了詳細的生成。
0:40.559–0:42.763
這對於一個只有27B參數,
0:42.763–0:45.644
還是一個iQ4量化板的小模型來說,
0:45.644–0:47.000
真的挺不容易的。
0:47.000–0:48.857
你之所以選擇iQ4的版本,
0:48.857–0:51.143
是為了照顧一下顯存不足的小夥伴,
0:51.143–0:53.000
讓更多的人可以跟著一起做。
0:53.000–0:55.714
當然你選擇線上的API也是完全OK的,
0:55.714–0:58.000
選擇便宜的具有性價比的模型即可。
0:58.000–1:00.571
我們重點是講解思路和處理問題的方法,
1:00.571–1:03.571
而不是必須選擇某個模型才能實現這樣的效果。
1:03.571–1:05.143
當你掌握了這一套方法,
1:05.143–1:07.429
你將不必被某一個模型能力縮左右,
1:07.429–1:10.000
讓你成為一個真正的Webcoder。
1:10.000–1:13.000
我是ZZ,就讓我們正式開始吧。
1:13.000–1:15.277
ZZZ,這次是GitHub的GitHub,
1:15.277–1:16.253
並獲得不錯的效果,
1:16.253–1:17.663
也是用的BlendMCP。
1:17.663–1:19.398
我這裡直接在OpenCode中,
1:19.398–1:22.000
讓其在GitHub中下載BlendMCP並安裝。
1:22.000–1:24.700
這裡可以把Blend的目錄一併提供。
1:24.700–1:26.800
完成後我們來聊聊首輪提示詞。
1:26.800–1:28.900
在上一期製作FPS的視頻中,
1:28.900–1:31.000
我們對生成的步驟進行了拆分,
1:31.000–1:34.000
僅在首輪提示詞中明確了核心玩法關鍵需求。
1:34.000–1:35.630
在確認生成結果無誤後,
1:35.630–1:37.259
才繼續後續的多個步驟,
1:37.259–1:38.889
並逐步完成了整個遊戲。
1:38.889–1:42.000
我們請就想和大家好好聊一下步驟拆分的問題。
1:42.000–1:44.803
其實步驟拆分最大的決定因素是模型自身。
1:44.803–1:46.131
如果模型過於孱弱,
1:46.131–1:46.869
你不拆分,
1:46.869–1:48.344
最終的結果就是一坨。
1:48.344–1:49.230
而模型越強,
1:49.230–1:51.000
則越有可能給你一期合成。
1:51.000–1:54.426
其次就是提示詞之間的非代碼層面是否完全可接偶。
1:54.426–1:55.617
這句話有點抽象。
1:55.617–1:57.106
我給大家舉兩個例子,
1:57.106–1:58.000
大家就懂了。
1:58.000–2:00.510
第一個例子還是剛才的FPS遊戲。
2:00.510–2:02.863
我們把核心玩法和場景拆成兩步。
2:02.863–2:04.902
首輪提示詞只定義核心玩法,
2:04.902–2:06.000
場景後製生成。
2:06.000–2:07.791
哪怕只有一個基礎平面,
2:07.791–2:11.047
射擊敵人的核心機制依舊是可以正常運行的。
2:11.047–2:13.000
這種就非常適合分布實現。
2:13.000–2:16.915
第二個例子是我此前視頻中製作的殺核破壞網遊戲。
2:16.915–2:19.298
點擊破壞場景中物體這個交互,
2:19.298–2:21.000
和場景本身深度保定。
2:21.000–2:22.667
如果先單獨生成場景,
2:22.667–2:26.000
產出的模型結構很可能不適合做破壞的邏輯。
2:26.000–2:27.667
後續的修補成本極高。
2:27.667–2:30.000
這類任務就更適合一次性生成。
2:30.000–2:31.630
就算手輪效果不夠完美,
2:31.630–2:33.407
後續迭代修改也更加順暢。
2:33.407–2:35.185
而像我們本期不涉及玩法,
2:35.185–2:37.259
只是單純的用Blend建模。
2:37.259–2:39.630
我們的場景中存在很多不同的元素,
2:39.630–2:42.000
但同時又需要風格統一且布局合理。
2:42.000–2:47.000
因此更適合一口氣告訴AI,讓其進行合理發揮,以減少後續的修補工作。
2:47.000–2:49.143
我們來看一下詳細的手輪提示詞。
2:49.143–2:50.714
第一段相當於一個總體,
2:50.714–2:55.000
整體說明了一下我想要製作的是一個什麼樣的場景以及什麼風格的。
2:55.000–2:57.127
然後我強調生成了agent.
2:57.127–2:57.886
md文件,
2:57.886–3:00.468
因為我希望AI能不安我一口氣生成。
3:00.468–3:01.532
中途不要問我。
3:01.532–3:02.443
agent.
3:02.443–3:07.000
md文件可以很好的在長時間運行的任務中框定agent的行為。
3:07.000–3:09.714
接著我補充了一下Blend的安裝位置。
3:09.714–3:13.000
這是為了避免agent尋找安裝位置而浪費時間。
3:13.000–3:19.000
然後是架構方面的約束,我們希望每個模型都是單獨的文件,最後再進行組裝。
3:19.000–3:25.000
同時要求製作詳細的步驟清單並依次執行。接著我們要求其質量優先。
3:25.000–3:29.000
美術風格方面,我們希望它色彩如何治愈,輪廓清晰乾淨。
3:29.000–3:31.000
場景布局希望它動線合理,
3:31.000–3:31.833
尺寸緊湊。
3:31.833–3:35.000
接著是戶外資產和便利店內部的相關元素。
3:35.000–3:37.400
我們把名稱都給羅列清楚,
3:37.400–3:39.400
以增加場景的豐富度。
3:39.400–3:42.600
渲染標準這裡我們強調出區分材質,
3:42.600–3:44.000
並且渲染陰影,
3:44.000–3:45.000
明暗清晰。
3:45.000–3:48.000
在效果這裡我們希望增加櫻花飄落的動畫。
3:48.000–3:52.000
最後再次強調了一下輸出的硬性約束。
3:52.000–3:54.000
所以我們就直接讓它執行。
3:54.000–3:57.000
操作Blend鍵模式非常消耗尚氧文的一個事情。
3:57.000–4:01.000
所以在運行的過程中,一旦遇到超過尚氧文的情況,不要緊張。
4:01.000–4:05.000
我們直接先開一個對話,然後繼續執行即可。
4:05.000–4:08.000
等待一會後,我們就可以看到生存效果了。
4:08.000–4:11.000
第一次能射成成這樣,我覺得已經很厲害了。
4:11.000–4:13.000
然後我們來修改一下其中的一些問題。
4:13.000–4:18.000
比如說這個櫻花樹的樹葉它太分散了,包括樹枝的朝向不太正確。
4:18.000–4:21.000
完成後,我們打開渲染。
4:21.000–4:24.000
然後可以看到它這個沒有陰影啊。
4:24.000–4:26.000
這個其實是它材質的問題。
4:26.000–4:28.000
我們讓它修改一下。
4:28.000–4:31.000
可以看到AI居然先給我們做了一個測試。
4:31.000–4:33.000
真的是有夠嚴謹的。
4:33.000–4:36.000
可以看到現在這個光影效果就有了。
4:36.000–4:39.000
不過啊,三軒二的那種效果還是不夠強烈。
4:39.000–4:41.000
尤其是沒有描邊。
4:41.000–4:43.000
這裡我們再讓它修改一下。
4:43.000–4:46.000
好,這下看起來顏色風格什麼的就對了嘛。
4:46.000–4:50.000
我發現自行系的前輪胎的內胎的旋轉方向有點問題。
4:50.000–4:52.000
這時候就發揮Blender的優勢了。
4:52.000–4:55.000
我們直接在Blender調整參數來修改啊。
4:55.000–4:57.000
我覺得便電店旁邊這個地方有點太空曠了。
4:57.000–4:59.000
然後我讓它先登一個小汽車。
4:59.000–5:01.000
然後加上一個廣告牌。
5:01.000–5:06.108
本地小模型操作Blender建模的效果和GPD6相比,
5:06.108–5:08.000
你覺得有多少差距呢?
5:08.000–5:13.000
想用千聞3.8的漆皮建模,其專業領域還是在3.js上。
5:13.000–5:18.000
大家看,這是我用同樣的提示詞,只不過使用的是3.js生成的。
5:18.000–5:20.000
是不是效果提升一大截呢?
5:20.000–5:22.684
實際上,如果你會用Blender,
5:22.684–5:23.947
你可以簡單調整,
5:23.947–5:26.000
就可以獲得更好的渲染效果。
5:26.000–5:29.000
也就是說,Blender其實上限更高。
5:29.000–5:33.000
但是如果你只是在網頁上實現一些程序化的生成的模型。
5:33.000–5:36.000
那麼3.js仍然是優先選擇。
5:36.000–5:42.000
因為直接生成3.js,比起用AI來操作Blender的速度要快速唄。
5:42.000–5:48.000
如果你想了解如何使用3.js建模,為你的網站搭接一些3D元素或動向。
5:48.000–5:50.000
關注我吧。
5:50.000–5:53.000
後續我將分享如何使用3.js制作這樣的場景。
5:53.000–5:55.000
感謝大家看到這裡。
5:55.000–5:57.000
我是ZZ,期待下次相遇。
0:00.000–0:04.713
zh相信你也被GPT6操作Blender建模的視頻給刷屏了吧。
相信你也被GPT6操作Blender建模的視頻給刷屏了吧。
0:04.713–0:06.825
zh而本期我們挑戰點不一樣的,
而本期我們挑戰點不一樣的,
0:06.825–0:09.912
zh用本地部署的小模型操作Blender,
用本地部署的小模型操作Blender,
0:09.912–0:11.537
zh復刻GPT6的效果,
復刻GPT6的效果,
0:11.537–0:13.000
zh並分享完整的過程。
並分享完整的過程。
0:13.000–0:14.935
zh為了避免浪費大家的時間,
為了避免浪費大家的時間,
0:14.935–0:16.710
zh我這裡先給大家看成果,
我這裡先給大家看成果,
0:16.710–0:19.129
zh以便大家決定要不要繼續往下看。
以便大家決定要不要繼續往下看。
0:19.129–0:23.000
zh我這裡使用的是千萬3.820GB的iQ4量化板。
我這裡使用的是千萬3.820GB的iQ4量化板。
0:23.000–0:26.095
zh操作Blender製作了一個三線二的效果,
操作Blender製作了一個三線二的效果,
0:26.095–0:26.979
zh像這自行車、
像這自行車、
0:26.979–0:27.479
zh車框、
車框、
0:27.479–0:29.042
zh輪骨都製作了蠻精細的,
輪骨都製作了蠻精細的,
0:29.042–0:30.516
zh包括動漫風格的描邊,
包括動漫風格的描邊,
0:30.516–0:31.695
zh它也正確生成了。
它也正確生成了。
0:31.695–0:34.347
zh旁邊飲料機中還有帶金屬質感的一拉罐,
旁邊飲料機中還有帶金屬質感的一拉罐,
0:34.347–0:37.000
zh商店另一側的供貨板生成的也挺詳細的。
商店另一側的供貨板生成的也挺詳細的。
0:37.000–0:40.559
zh以及商店內的貨架和貨物都進行了詳細的生成。
以及商店內的貨架和貨物都進行了詳細的生成。
0:40.559–0:42.763
zh這對於一個只有27B參數,
這對於一個只有27B參數,
0:42.763–0:45.644
zh還是一個iQ4量化板的小模型來說,
還是一個iQ4量化板的小模型來說,
0:45.644–0:47.000
zh真的挺不容易的。
真的挺不容易的。
0:47.000–0:48.857
zh你之所以選擇iQ4的版本,
你之所以選擇iQ4的版本,
0:48.857–0:51.143
zh是為了照顧一下顯存不足的小夥伴,
是為了照顧一下顯存不足的小夥伴,
0:51.143–0:53.000
zh讓更多的人可以跟著一起做。
讓更多的人可以跟著一起做。
0:53.000–0:55.714
zh當然你選擇線上的API也是完全OK的,
當然你選擇線上的API也是完全OK的,
0:55.714–0:58.000
zh選擇便宜的具有性價比的模型即可。
選擇便宜的具有性價比的模型即可。
0:58.000–1:00.571
zh我們重點是講解思路和處理問題的方法,
我們重點是講解思路和處理問題的方法,
1:00.571–1:03.571
zh而不是必須選擇某個模型才能實現這樣的效果。
而不是必須選擇某個模型才能實現這樣的效果。
1:03.571–1:05.143
zh當你掌握了這一套方法,
當你掌握了這一套方法,
1:05.143–1:07.429
zh你將不必被某一個模型能力縮左右,
你將不必被某一個模型能力縮左右,
1:07.429–1:10.000
zh讓你成為一個真正的Webcoder。
讓你成為一個真正的Webcoder。
1:10.000–1:13.000
zh我是ZZ,就讓我們正式開始吧。
我是ZZ,就讓我們正式開始吧。
1:13.000–1:15.277
zhZZZ,這次是GitHub的GitHub,
ZZZ,這次是GitHub的GitHub,
1:15.277–1:16.253
zh並獲得不錯的效果,
並獲得不錯的效果,
1:16.253–1:17.663
zh也是用的BlendMCP。
也是用的BlendMCP。
1:17.663–1:19.398
zh我這裡直接在OpenCode中,
我這裡直接在OpenCode中,
1:19.398–1:22.000
zh讓其在GitHub中下載BlendMCP並安裝。
讓其在GitHub中下載BlendMCP並安裝。
1:22.000–1:24.700
zh這裡可以把Blend的目錄一併提供。
這裡可以把Blend的目錄一併提供。
1:24.700–1:26.800
zh完成後我們來聊聊首輪提示詞。
完成後我們來聊聊首輪提示詞。
1:26.800–1:28.900
zh在上一期製作FPS的視頻中,
在上一期製作FPS的視頻中,
1:28.900–1:31.000
zh我們對生成的步驟進行了拆分,
我們對生成的步驟進行了拆分,
1:31.000–1:34.000
zh僅在首輪提示詞中明確了核心玩法關鍵需求。
僅在首輪提示詞中明確了核心玩法關鍵需求。
1:34.000–1:35.630
zh在確認生成結果無誤後,
在確認生成結果無誤後,
1:35.630–1:37.259
zh才繼續後續的多個步驟,
才繼續後續的多個步驟,
1:37.259–1:38.889
zh並逐步完成了整個遊戲。
並逐步完成了整個遊戲。
1:38.889–1:42.000
zh我們請就想和大家好好聊一下步驟拆分的問題。
我們請就想和大家好好聊一下步驟拆分的問題。
1:42.000–1:44.803
zh其實步驟拆分最大的決定因素是模型自身。
其實步驟拆分最大的決定因素是模型自身。
1:44.803–1:46.131
zh如果模型過於孱弱,
如果模型過於孱弱,
1:46.131–1:46.869
zh你不拆分,
你不拆分,
1:46.869–1:48.344
zh最終的結果就是一坨。
最終的結果就是一坨。
1:48.344–1:49.230
zh而模型越強,
而模型越強,
1:49.230–1:51.000
zh則越有可能給你一期合成。
則越有可能給你一期合成。
1:51.000–1:54.426
zh其次就是提示詞之間的非代碼層面是否完全可接偶。
其次就是提示詞之間的非代碼層面是否完全可接偶。
1:54.426–1:55.617
zh這句話有點抽象。
這句話有點抽象。
1:55.617–1:57.106
zh我給大家舉兩個例子,
我給大家舉兩個例子,
1:57.106–1:58.000
zh大家就懂了。
大家就懂了。
1:58.000–2:00.510
zh第一個例子還是剛才的FPS遊戲。
第一個例子還是剛才的FPS遊戲。
2:00.510–2:02.863
zh我們把核心玩法和場景拆成兩步。
我們把核心玩法和場景拆成兩步。
2:02.863–2:04.902
zh首輪提示詞只定義核心玩法,
首輪提示詞只定義核心玩法,
2:04.902–2:06.000
zh場景後製生成。
場景後製生成。
2:06.000–2:07.791
zh哪怕只有一個基礎平面,
哪怕只有一個基礎平面,
2:07.791–2:11.047
zh射擊敵人的核心機制依舊是可以正常運行的。
射擊敵人的核心機制依舊是可以正常運行的。
2:11.047–2:13.000
zh這種就非常適合分布實現。
這種就非常適合分布實現。
2:13.000–2:16.915
zh第二個例子是我此前視頻中製作的殺核破壞網遊戲。
第二個例子是我此前視頻中製作的殺核破壞網遊戲。
2:16.915–2:19.298
zh點擊破壞場景中物體這個交互,
點擊破壞場景中物體這個交互,
2:19.298–2:21.000
zh和場景本身深度保定。
和場景本身深度保定。
2:21.000–2:22.667
zh如果先單獨生成場景,
如果先單獨生成場景,
2:22.667–2:26.000
zh產出的模型結構很可能不適合做破壞的邏輯。
產出的模型結構很可能不適合做破壞的邏輯。
2:26.000–2:27.667
zh後續的修補成本極高。
後續的修補成本極高。
2:27.667–2:30.000
zh這類任務就更適合一次性生成。
這類任務就更適合一次性生成。
2:30.000–2:31.630
zh就算手輪效果不夠完美,
就算手輪效果不夠完美,
2:31.630–2:33.407
zh後續迭代修改也更加順暢。
後續迭代修改也更加順暢。
2:33.407–2:35.185
zh而像我們本期不涉及玩法,
而像我們本期不涉及玩法,
2:35.185–2:37.259
zh只是單純的用Blend建模。
只是單純的用Blend建模。
2:37.259–2:39.630
zh我們的場景中存在很多不同的元素,
我們的場景中存在很多不同的元素,
2:39.630–2:42.000
zh但同時又需要風格統一且布局合理。
但同時又需要風格統一且布局合理。
2:42.000–2:47.000
zh因此更適合一口氣告訴AI,讓其進行合理發揮,以減少後續的修補工作。
因此更適合一口氣告訴AI,讓其進行合理發揮,以減少後續的修補工作。
2:47.000–2:49.143
zh我們來看一下詳細的手輪提示詞。
我們來看一下詳細的手輪提示詞。
2:49.143–2:50.714
zh第一段相當於一個總體,
第一段相當於一個總體,
2:50.714–2:55.000
zh整體說明了一下我想要製作的是一個什麼樣的場景以及什麼風格的。
整體說明了一下我想要製作的是一個什麼樣的場景以及什麼風格的。
2:55.000–2:57.127
zh然後我強調生成了agent.
然後我強調生成了agent.
2:57.127–2:57.886
zhmd文件,
md文件,
2:57.886–3:00.468
zh因為我希望AI能不安我一口氣生成。
因為我希望AI能不安我一口氣生成。
3:00.468–3:01.532
zh中途不要問我。
中途不要問我。
3:01.532–3:02.443
enagent.
agent.
3:02.443–3:07.000
zhmd文件可以很好的在長時間運行的任務中框定agent的行為。
md文件可以很好的在長時間運行的任務中框定agent的行為。
3:07.000–3:09.714
zh接著我補充了一下Blend的安裝位置。
接著我補充了一下Blend的安裝位置。
3:09.714–3:13.000
zh這是為了避免agent尋找安裝位置而浪費時間。
這是為了避免agent尋找安裝位置而浪費時間。
3:13.000–3:19.000
zh然後是架構方面的約束,我們希望每個模型都是單獨的文件,最後再進行組裝。
然後是架構方面的約束,我們希望每個模型都是單獨的文件,最後再進行組裝。
3:19.000–3:25.000
zh同時要求製作詳細的步驟清單並依次執行。接著我們要求其質量優先。
同時要求製作詳細的步驟清單並依次執行。接著我們要求其質量優先。
3:25.000–3:29.000
zh美術風格方面,我們希望它色彩如何治愈,輪廓清晰乾淨。
美術風格方面,我們希望它色彩如何治愈,輪廓清晰乾淨。
3:29.000–3:31.000
zh場景布局希望它動線合理,
場景布局希望它動線合理,
3:31.000–3:31.833
zh尺寸緊湊。
尺寸緊湊。
3:31.833–3:35.000
zh接著是戶外資產和便利店內部的相關元素。
接著是戶外資產和便利店內部的相關元素。
3:35.000–3:37.400
zh我們把名稱都給羅列清楚,
我們把名稱都給羅列清楚,
3:37.400–3:39.400
zh以增加場景的豐富度。
以增加場景的豐富度。
3:39.400–3:42.600
zh渲染標準這裡我們強調出區分材質,
渲染標準這裡我們強調出區分材質,
3:42.600–3:44.000
zh並且渲染陰影,
並且渲染陰影,
3:44.000–3:45.000
zh明暗清晰。
明暗清晰。
3:45.000–3:48.000
zh在效果這裡我們希望增加櫻花飄落的動畫。
在效果這裡我們希望增加櫻花飄落的動畫。
3:48.000–3:52.000
zh最後再次強調了一下輸出的硬性約束。
最後再次強調了一下輸出的硬性約束。
3:52.000–3:54.000
zh所以我們就直接讓它執行。
所以我們就直接讓它執行。
3:54.000–3:57.000
zh操作Blend鍵模式非常消耗尚氧文的一個事情。
操作Blend鍵模式非常消耗尚氧文的一個事情。
3:57.000–4:01.000
zh所以在運行的過程中,一旦遇到超過尚氧文的情況,不要緊張。
所以在運行的過程中,一旦遇到超過尚氧文的情況,不要緊張。
4:01.000–4:05.000
zh我們直接先開一個對話,然後繼續執行即可。
我們直接先開一個對話,然後繼續執行即可。
4:05.000–4:08.000
zh等待一會後,我們就可以看到生存效果了。
等待一會後,我們就可以看到生存效果了。
4:08.000–4:11.000
zh第一次能射成成這樣,我覺得已經很厲害了。
第一次能射成成這樣,我覺得已經很厲害了。
4:11.000–4:13.000
zh然後我們來修改一下其中的一些問題。
然後我們來修改一下其中的一些問題。
4:13.000–4:18.000
zh比如說這個櫻花樹的樹葉它太分散了,包括樹枝的朝向不太正確。
比如說這個櫻花樹的樹葉它太分散了,包括樹枝的朝向不太正確。
4:18.000–4:21.000
zh完成後,我們打開渲染。
完成後,我們打開渲染。
4:21.000–4:24.000
zh然後可以看到它這個沒有陰影啊。
然後可以看到它這個沒有陰影啊。
4:24.000–4:26.000
zh這個其實是它材質的問題。
這個其實是它材質的問題。
4:26.000–4:28.000
zh我們讓它修改一下。
我們讓它修改一下。
4:28.000–4:31.000
zh可以看到AI居然先給我們做了一個測試。
可以看到AI居然先給我們做了一個測試。
4:31.000–4:33.000
zh真的是有夠嚴謹的。
真的是有夠嚴謹的。
4:33.000–4:36.000
zh可以看到現在這個光影效果就有了。
可以看到現在這個光影效果就有了。
4:36.000–4:39.000
zh不過啊,三軒二的那種效果還是不夠強烈。
不過啊,三軒二的那種效果還是不夠強烈。
4:39.000–4:41.000
zh尤其是沒有描邊。
尤其是沒有描邊。
4:41.000–4:43.000
zh這裡我們再讓它修改一下。
這裡我們再讓它修改一下。
4:43.000–4:46.000
zh好,這下看起來顏色風格什麼的就對了嘛。
好,這下看起來顏色風格什麼的就對了嘛。
4:46.000–4:50.000
zh我發現自行系的前輪胎的內胎的旋轉方向有點問題。
我發現自行系的前輪胎的內胎的旋轉方向有點問題。
4:50.000–4:52.000
zh這時候就發揮Blender的優勢了。
這時候就發揮Blender的優勢了。
4:52.000–4:55.000
zh我們直接在Blender調整參數來修改啊。
我們直接在Blender調整參數來修改啊。
4:55.000–4:57.000
zh我覺得便電店旁邊這個地方有點太空曠了。
我覺得便電店旁邊這個地方有點太空曠了。
4:57.000–4:59.000
zh然後我讓它先登一個小汽車。
然後我讓它先登一個小汽車。
4:59.000–5:01.000
zh然後加上一個廣告牌。
然後加上一個廣告牌。
5:01.000–5:06.108
zh本地小模型操作Blender建模的效果和GPD6相比,
本地小模型操作Blender建模的效果和GPD6相比,
5:06.108–5:08.000
zh你覺得有多少差距呢?
你覺得有多少差距呢?
5:08.000–5:13.000
zh想用千聞3.8的漆皮建模,其專業領域還是在3.js上。
想用千聞3.8的漆皮建模,其專業領域還是在3.js上。
5:13.000–5:18.000
zh大家看,這是我用同樣的提示詞,只不過使用的是3.js生成的。
大家看,這是我用同樣的提示詞,只不過使用的是3.js生成的。
5:18.000–5:20.000
zh是不是效果提升一大截呢?
是不是效果提升一大截呢?
5:20.000–5:22.684
zh實際上,如果你會用Blender,
實際上,如果你會用Blender,
5:22.684–5:23.947
zh你可以簡單調整,
你可以簡單調整,
5:23.947–5:26.000
zh就可以獲得更好的渲染效果。
就可以獲得更好的渲染效果。
5:26.000–5:29.000
zh也就是說,Blender其實上限更高。
也就是說,Blender其實上限更高。
5:29.000–5:33.000
zh但是如果你只是在網頁上實現一些程序化的生成的模型。
但是如果你只是在網頁上實現一些程序化的生成的模型。
5:33.000–5:36.000
zh那麼3.js仍然是優先選擇。
那麼3.js仍然是優先選擇。
5:36.000–5:42.000
zh因為直接生成3.js,比起用AI來操作Blender的速度要快速唄。
因為直接生成3.js,比起用AI來操作Blender的速度要快速唄。
5:42.000–5:48.000
zh如果你想了解如何使用3.js建模,為你的網站搭接一些3D元素或動向。
如果你想了解如何使用3.js建模,為你的網站搭接一些3D元素或動向。
5:48.000–5:50.000
zh關注我吧。
關注我吧。
5:50.000–5:53.000
zh後續我將分享如何使用3.js制作這樣的場景。
後續我將分享如何使用3.js制作這樣的場景。
5:53.000–5:55.000
zh感謝大家看到這裡。
感謝大家看到這裡。
5:55.000–5:57.000
zh我是ZZ,期待下次相遇。
我是ZZ,期待下次相遇。

影片筆記:不用GPT-6!本地模型操作Blender建模教程,0元复刻GPT-6的相同效果?

<!-- VIDEONOTE_PUBLICATION_WARNINGS_BEGIN -->

⚠️ 可先使用,仍有待修正項目

本筆記已完成可閱讀的逐字稿與時間跳轉;下列為待處理問題,建議播放原片確認。

  • 待修正:逐字稿全文快速校讀未完成(已保留自動字幕/原始逐字稿並繼續生成筆記。;未完成的全文速讀項目可在精進模式回聽確認。)
  • 待修正:逐字稿可先使用,但有待校正清單(segment=10 unnatural_sentence_boundary: 標點出現在句首或停在逗號位置,斷句可能不符合文法/口語;segment=11 unnatural_sentence_boundary: 標點出現在句首或停在逗號位置,斷句可能不符合文法/口語)

<!-- VIDEONOTE_PUBLICATION_WARNINGS_END -->

一句話總結

講者 ZZ 示範如何使用本地部署的 Qwen 3.8 (27B iQ4 量化) 小參數模型,透過精確的提示詞工程與步驟拆分策略,在資源受限環境下復刻類似 GPT-6 操作 Blender 的精細建模效果,並比較 Blender 與 Three.js 的適用場景。

核心重點

  1. 本地小模型可行性:使用 Qwen 3.8 (27B) iQ4 量化版,旨在照顧顯存不足的使用者,證明不依賴高階雲端 API 也能完成複雜建模。
  2. 提示詞工程結構:首輪提示詞需包含總體風格、Agent 行為約束 (agent.md)、安裝路徑、架構約束(單獨文件後組裝)、質量優先、美術風格、場景布局、資產清單、渲染標準及動畫需求。
  3. 步驟拆分策略:
  • 弱模型:需拆分提示詞以避免結果混亂。
  • 強模型/結構綁定任務:如破壞網遊戲,適合一次性生成以維持結構完整性。
  • 本期任務:因需風格統一與布局合理,選擇一次性生成以減少後續修補。
  1. 問題處理與迭代:面對顯存溢出(OOM)時,透過開啟對話繼續執行;針對櫻花樹葉、光影、描邊及自行車輪胎等細節進行多輪修正。
  2. 技術選型建議:Qwen 3.8 在 Three.js 生成上可能更具優勢且速度快;Blender 則具備更高上限,適合需要精細調整的專業場景。

詳細大綱

I. 成果展示與前言

  • 展示本地小模型操作 Blender 的最終成果,包含自行車、飲料機、商店貨架等細節。
  • 說明使用 Qwen 3.8 (27B) iQ4 量化版的緣由:照顧顯存不足的小夥伴。
  • 強調重點在於「思路」與「處理問題的方法」,非綁定單一模型。
  • 目標:成為真正的 Webcoder。

II. 環境準備與工具安裝

  • 使用 GitHub 資源。
  • 在 OpenCode 中下載並安裝 BlendMCP。
  • 提供 Blender 目錄路徑。

III. 核心概念:步驟拆分策略

  • 決定因素:
  1. 模型自身能力(弱模型需拆分,強模型可合成)。
  2. 提示詞之間非代碼層面的可接偶性(邏輯連貫性)。
  • 案例比較:
  • FPS 遊戲(適合拆分):核心玩法與場景分離,基礎平面即可運行射擊機制。
  • 破壞網遊戲(適合一次性生成):交互與場景結構深度綁定,拆分後修補成本極高。
  • 本期建模任務(適合一次性生成):元素多但需風格統一、布局合理,一次性生成可減少後續修補。

IV. 提示詞詳細解析(首輪)

  • 總體說明:場景類型與風格。
  • 行為約束:
  • 生成 agent.md 文件,框定 Agent 行為,避免中途詢問。
  • 提供 Blender 安裝位置,節省尋找時間。
  • 架構約束:
  • 每個模型為單獨文件,最後組裝。
  • 要求製作詳細步驟清單並依次執行。
  • 質量與風格:
  • 質量優先。
  • 美術風格:色彩治愈、輪廓清晰乾淨。
  • 場景布局:動線合理、尺寸緊湊。
  • 資產與渲染:
  • 羅列戶外資產與便利店內部元素名稱。
  • 渲染標準:區分材質、渲染陰影、明暗清晰。
  • 動畫需求:增加櫻花飄落動畫。
  • 硬性約束:再次強調輸出格式。

V. 執行過程與問題處理

  • 顯存溢出處理:遇到超過顯存(尚氧文)情況時,開啟對話繼續執行。
  • 初次生成結果評估:
  • 優點:自行車、車框、輪骨、動漫風格描邊、飲料機金屬質感、供貨板、貨架貨物生成詳細。
  • 缺點:櫻花樹葉分散、樹枝朝向錯誤、無陰影、三軒二效果不強烈、無描邊、自行車前輪胎內胎旋轉方向錯誤。
  • 迭代修正:
  • 修正櫻花樹葉與樹枝。
  • 修正材質問題以獲得光影效果(AI 先進行測試,展現嚴謹性)。
  • 修正描邊與顏色風格。
  • Blender 優勢發揮:直接在 Blender 中調整參數修正自行車輪胎問題。
  • 場景擴充:在便利店旁添加小汽車與廣告牌。

VI. 總結與比較:Blender vs. Three.js

  • Qwen 3.8 能力評估:
  • 專業領域仍在 Three.js 生成上。
  • 使用相同提示詞生成 Three.js,效果提升明顯。
  • 技術選型建議:
  • Blender:上限更高,適合會使用 Blender 進行簡單調整以獲得更好渲染效果的專業場景。
  • Three.js:優先選擇,適合網頁端程序化生成模型,速度更快。
  • 後續預告:分享如何使用 Three.js 制作場景、搭接 3D 元素或動向。

工具 / 模型 / 名詞整理

  • 模型:
  • GPT-6(影片標題提及,用於對比效果)
  • Qwen 3.8(千聞3.8):27B 參數,iQ4 量化版。
  • 軟體/工具:
  • Blender:3D 建模軟體。
  • OpenCode:開發環境。
  • BlendMCP:Blender 相關的 MCP (Model Context Protocol) 服務。
  • GitHub:資源獲取平台。
  • Three.js:網頁端 3D 庫。
  • 概念/文件:
  • agent.md:用於約束 Agent 行為的文件。
  • FPS 遊戲:第一人稱射擊遊戲。
  • 破壞網遊戲:一種遊戲類型。
  • Webcoder:講者提到的目標角色。
  • OOM(尚氧文):Out Of Memory,顯存溢出。

操作流程整理

  1. 環境搭建:從 GitHub 獲取資源,在 OpenCode 中安裝 BlendMCP,設定 Blender 目錄路徑。
  2. 策略規劃:根據任務性質(風格統一需求)決定採用一次性生成策略,而非拆分提示詞。
  3. 撰寫首輪提示詞:
  • 定義總體風格與場景類型。
  • 建立 agent.md 約束行為。
  • 指定 Blender 安裝路徑。
  • 規定架構(單獨文件後組裝)與步驟清單。
  • 設定質量、美術風格(色彩治愈、輪廓清晰)、場景布局(動線合理)。
  • 列出資產清單與渲染標準(材質、陰影、明暗)。
  • 加入動畫需求(櫻花飄落)。
  1. 執行與監控:
  • 啟動生成,監控顯存狀態。
  • 若發生 OOM(尚氧文),開啟對話繼續執行。
  1. 結果評估與修正:
  • 檢查生成結果(自行車、飲料機等)。
  • 針對缺點(樹葉、光影、描邊、輪胎方向)進行多輪對話修正。
  • 利用 Blender 軟體本身調整參數修正特定細節(如輪胎)。
  • 擴充場景(添加小汽車、廣告牌)。
  1. 技術對比:評估 Blender 與 Three.js 在該模型下的表現差異。

值得注意的限制或風險

  • 顯存限制:使用 iQ4 量化版是為了照顧顯存不足者,但執行過程中仍可能遇到 OOM(尚氧文)問題,需透過對話機制處理。
  • 模型能力上限:Qwen 3.8 在專業領域(如 Three.js 生成)表現較佳,Blender 雖上限高但需使用者具備調整能力。
  • 提示詞依賴:弱模型高度依賴提示詞的拆分與結構化,否則易產生混亂結果。
  • 細節準確性:初次生成可能存在樹枝朝向、陰影缺失、輪胎旋轉方向等細節錯誤,需人工或迭代修正。

逐字稿辨識疑點

  • Qwen 3.8 / 千萬3.820GB / 千聞3.8:逐字稿中模型名稱寫法不一致,「千萬3.820GB」疑似為「Qwen 3.8」與「20GB」或參數描述的混雜或聽寫錯誤。
  • iQ4 量化板:通常稱為「iQ4 量化」或特定格式,「板」字可能為口誤或特定硬體指代。
  • 三軒二 / 三線二:疑似為「Three.js」或某種特定風格/效果的誤聽,上下文對比 Three.js 時出現此詞,需查證是否為特定術語。
  • 尚氧文:明顯為「OOM」(Out Of Memory) 的諧音或聽寫錯誤。
  • GPD6:疑似為「GPT-6」的錯字。
  • 漆皮:在「想用千聞3.8的漆皮建模」中,「漆皮」疑似為「量化」的聽寫錯誤。
  • 動向:在「搭接一些3D元素或動向」中,「動向」疑似為「動畫」的聽寫錯誤。
  • 3.js / Three.js:逐字稿中交替出現,應指同一技術。
  • 線上的API:語境中可能指「線上的 API」,但「線」字可能為「選」或「現」的口誤。
  • Webcoder:此詞彙較少見,可能為講者自創或特定社群用語。
  • BlendMCP:需查證此 MCP 服務的確切名稱。

可延伸追問

  • 如何具體撰寫 agent.md 文件以有效約束 AI 行為?
  • 對於顯存極低的使用者,是否有更輕量的模型推薦?
  • Blender 與 Three.js 在生成代碼結構上有何具體差異?
  • 如何自動化檢測並修正生成模型中的幾何錯誤(如輪胎旋轉方向)?

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