GPT-6 发布后,最火的案例莫过于各种各样的 3D 网页。


有人让 GPT-6 操作 Blender,从零捏一个人物模型;有人让它做各种可以旋转、拆解、交互的 3D 网页。其中传播最广的一个案例,是一套人体解剖网站。


GPT-6 爆火 3D 案例被扒出「用了现成素材」,这次我们真做了一个


视频里,一个完整人体可以被层层拆开,肌肉、骨骼、血管和器官全部变成独立的 3D 部件,据称 GPT-6 一口气生成了 2234 个人体部件。


这个帖子很快拿到了超过 3200 万次浏览。大家第一反应都是:GPT-6 的 3D 能力,已经这么夸张了吗?


但很快,事情出现了反转。


有人发现,这 2234 个人体部件其实并不是 GPT-6 从零生成的,而是来自一个已有的专业 3D 数据集,由专家基于 MRI 数据制作。GPT-6 真正做的,是调用这些现成模型,再把它们组织成一个可以交互的网页。


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作为一个通用模型,GPT-6 的强项其实不在生成复杂的 3D 资产本身,它可以用 Three.js 搭一个 3D 场景,也可以通过 Computer Use 打开 Blender 自己建模,但实际效果依然像视频生成模型早年的「史密斯吃面」:动作都做对了,最后出来的东西却总有点不对劲。


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图|网友用 GPT-6 操作 Blender 生成的人物 3D 模型对比


而当我们想要复刻类似的人体解剖网页时,面临的情况就变成了 GPT-6 自己没办法生成这种精细化的 3D 模型,让 GPT-6 操作 Blender 生成的模型也是同样粗糙的「早期史密斯吃面」。


GPT-6 的直接生成,思路类似搭积木,每个部件都放上去了,但比例、细节和部件之间的连接仍显生硬,整体容易不像目标物。


它往往更适合的是,由基础几何体拼出来的低复杂度 3D 场景,比如方块、球体、简单机械结构、低模建筑、抽象装置,重点在交互和空间关系。


直到我们发现了 GPT-6 + Hyper3D 


MCP


的组合,把 3D 建模交给专业的


3D 生成


模型处理。


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图|Hyper3D 官网 hyper3d.ai


GPT-6 既可以发挥自己的通用模型世界知识能力,让 3D 生成模型发挥其最大的潜力;另一方面还能结合模型的 Computer/Browser Use 工具,不断对生成结果进行打磨。


而 Hyper3D Rodin 作为顶尖的 AI 3D 生成模型,能更好地处理形态复杂、表面细节多、需要完整网格和材质的真实物体,比如人体、动物、器官、复杂道具、建筑资产等。


同时,通过两者的结合,Hyper3D 可以快速根据 GPT-6 的提示词做出调整。最后我们就复刻出了一个真正由 AI 3D 生成模型制作的人体解剖网页。


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图|由 GPT-6 + Hyper 3D MCP 生成。


从零开始的保姆级教程


生成的过程其实并不复杂,基本上就是和 Codex 的对话,先输入需求明确的提示词,之后根据生成结果进行细微的调整,Hyper3D 的 MCP 可以连接到 Codex 自动在后台处理所有的 3D 模型生成工作。


例如当我们发送「帮我生成一个 3D 的汽车模型」时,Codex 会自动检查可用的工具,识别到可以接入 Hyper3D 并使用 Hyper3D Rodin 模型进行生成。


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并且针对生成任务, Hyper3D MCP 会持续反馈当前的生成状态。以这个车模生成为例,整个任务被拆成 5 个阶段,用户可以实时看到生成进展,例如目前正在生成车漆、玻璃和轮胎的材质贴图。


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MCP 的连接方式在 Hyper3D 官网就能找到,我们只需要点击右上角的 MCP,并复制弹窗显示的这段提示词,发送给 Codex,Codex 就能自动完成连接。


请在我当前使用的客户端(Codex 或 Claude Code)中配置 Hyper3D MCP:服务名 hyper3d,Streamable HTTP 地址

https://api.hyper3d.com/api/mcp,

使用OAuth 授权。按当前客户端的方式配置,保留其他设置,已有配置请复用或更新。引导我在浏览器中完成授权,然后验证连接并列出可用工具。如需重启,请告诉我。


配置完成后,Codex 会提示实际读取到 Hyper3D 的多个工具,包括使用 Hyper3D Rodin 模型进行 3D 模型的生成,通过递归分件功能 BANG将模型拆分为部件,查询生成进度,以及获取生成结果等。


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我们开启一个新的对话,在对话框内输入「制作一个可交互的 3D 人体拆解网页,暂名人体拆解室。使用 Hyper3D Rodin 生成主要三维资产,再完成下载、装配、网页开发和实际检查。」


同时,附上更加详细的生成方式、交互效果,以及画面和交付标准,要求它采用统一的实体教学模型风格,同时增加 12 秒的自动演示效果等。


Codex 花的时间非常久,能看到 Codex 会反复查看 Hyper3D Rodin 生成的图片进行检查,像是「检查发现双肺底部被生成了过深的空腔,形态不合适。」


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Hyper3D 会根据 GPT-6 的反馈继续生成符合要求的 3D 人体部件,GPT-6 会自动选择 Hyper3D Rodin 模型的 Medium 模式和对应的图生 3D 路径,最终实现了从头到脚的完整肌肉人体,采用了 18 件新生成的 Hyper3D Rodin 资产,提供 46 个可选区域。


我们可以看到 Hyper3D 网页内生成的这些 3D 人体部件资产,从完整的人体,到每一个单独的器官,还针对不同器官生成了相应的材质。


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如果是要求手工制作,或者逐一用 AI 生成这么多的 3D 资产,光是想提示词就要想破脑袋。现在,我们只是提出需求,Codex 会自己决定它需要哪些 3D 资产,然后通过 Hyper3D MCP 交给 Hyper3D Rodin 模型进行生成。


得到最终的 3D 资产后,Codex 将这些由 Hyper3D Rodin 生成的 3D 模型下载,再把它们全部载入到网页显示,经过校准,让位置也能精确复位。


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而我们也新开了一个项目,看看不用 Hyper3D Rodin 的效果如何,将原提示词中「使用 Hyper3D Rodin 生成主要三维资产」修改为「使用 GPT-6 生成主要三维资产」,最终得到的结果会发现很简陋。


在人体形态上,我们能看到 Hyper3D Rodin 生成的 3D 模型,是由肌肉、骨骼和血管共同构成完整人体,而 GPT-6 单独生成的,只是做成了透明人台里摆放器官,整体观感已经偏离。


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图|由 GPT-6 生成


其次,由于 GPT-6 只能使用 Three.js 库进行生成,3D 模型的材质看起来过于平整,无论是器官还是骨骼模型,都被统一换成单色哑光材质,削弱了太多的表面细节。


具体展开之后,Hyper3D Rodin 生成的 3D 资产,会像一整面解剖标本陈列,而 GPT-6 由于细节过少,整体感觉也很淡,少了 3D 原有的冲击感。


拉近仔细看,差别会更明显。Hyper3D Rodin 生成的肌肉人体有连续的身体轮廓和肌束起伏,器官也带着各自的形状与表面纹理。这些细节在下载的模型里就已经存在,Codex 随后再处理位置、比例和拆解交互。


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图|Hyper3D MCP 生成的心脏模型过于真实,截图后进行了模糊处理


对于需要近距离观察的网页,Hyper3D 生成能力很有用。我们可以直接围绕已有的模型设计展示方式,省去从基础几何形状开始逐块拼出人体、再逐一补充表面细节的工作。


任意 3D 素材,都可以现做了


有了人体拆解室的经验,我们又把 GPT-6 + Hyper3D MCP 这套组合用在了几个更好玩的想法上。


作为目前唯一具备拆件能力的 3D 生成 MCP,这一套工作流帮我们做出了一只可拆装的蒸汽甲壳虫。


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它有一副深绿色的珐琅外壳,黄铜包边,表面保留着铆钉和磨损纹理。拖动网页下方的滑杆,两片鞘翅向外打开,头壳和躯壳上盖逐渐分离,藏在里面的齿轮、活塞和锅炉也露了出来。


即便外壳已经完全拆开,里面的机芯依然可以继续运转。点中一片鞘翅,还能把它单独拿出来旋转观察,或者换一种珐琅颜色,再装回甲壳虫身上。


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这只甲壳虫很适合观察 Hyper3D Rodin 的材质表现。生成结果带有配套的 PBR 材质信息,记录了表面颜色、细微凹凸,以及不同部位的金属感和粗糙程度。


Hyper3D 业内独有的 BANG 递归分件功能,可以把模型自动拆成独立部件;这些部件载入 Codex 生成的网页后,可以单独选中、拆解和交互。


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拆完甲壳虫,我们又给一只橘猫穿上了黑风衣。


它戴着墨镜,挺着肚子向后仰,几条银色沙丁鱼从身边飞过。其中一条已经快贴上它的脸,场面很像《黑客帝国》,只是主角和子弹都换了。


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网页打开时,时间停在这个惊险的瞬间。我们可以绕到橘猫背后,看看风衣的褶皱,也可以拖动时间滑杆,让鱼继续往前飞,或者倒退回去。


这里用到的主要资产其实只有两份:一只猫和一条鱼。网页把同一条鱼复用成了八条,再分别计算它们的位置。橘猫始终保持后仰姿态,鱼的运动、镜头的环绕,以及偏绿色的电影光照,共同组成了这场「子弹时间」。


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一个固定姿势的模型,也能让人来回玩上好一会儿。


主角和镜头都有了,我们又把场景扩大到一段广州街角。


两栋骑楼沿街相接,楼上是绿色百叶窗,楼下是一排连续的拱廊。早餐车停在路边,旁边放着石狮和榕树盆景。拉开视角,整条街像摆在桌上的微缩模型;切换到街道模式,镜头就降到行人的高度,可以沿着廊下往前走。


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这段街角由五份 Hyper3D Rodin 生成的独立 3D 资产组成:两栋骑楼、一辆早餐车、一只石狮和一盆榕树。拖动装配滑杆,可以看着道路先归位,建筑落下,再把街边的小物件逐一摆好。


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GPT-6 和 Hyper3D MCP 的组合还能做出更丰富的交互,例如这个蝙蝠观察的网页,用户可以把鼠标当做手电筒。


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一只固定展翼的蝙蝠悬在暗处,鼠标移动到哪里,检查灯就照向哪里。点击头部、翼膜或脚爪,镜头会靠近对应部位;也可以把模型转过去,看它的背面和翅膀下侧。


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更丰富的交互方式,是用来做游戏。


桌上摆着一只长出鹿角的茶壶,旁边的灯将它投向墙面。右侧的通行证上,印着海关要求核验的轮廓。玩家需要转动茶壶,调整俯仰和侧倾,让墙上的影子与目标重合。


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鹿角朝哪个方向伸,壶嘴弯在哪里,把手中间留下多大的空隙,都会改变影子的形状。有时候看着差不多,轻轻转一下,壶嘴和鹿角就错开了。


轮廓吻合后,通行证上会盖下「准予通行」的印章。当前的三个关卡使用同一只茶壶,从不限时的初检,逐渐增加时间压力。


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为了让影子更容易辨认,这只茶壶改过一轮。第一版的鹿角太小,后来重新制作参考图,把不等长的大鹿角、卷曲把手和弯曲壶嘴突出出来,再交给 Hyper3D Rodin 生成。


Codex 则负责把模型投影、轮廓比较、计时和盖章反馈接起来。生成出来的古怪茶壶,就这样成了一件需要查验的游戏道具。


我们因此可以围绕游戏需要制作道具,省去寻找一只恰好符合谜题要求的现成模型的过程。


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图|增加游戏难度,我们还让 Hyper3D MCP 生成了十件更