这是整个AI建模流程中最核心、最关键的一步，生图的构图、细节、清晰度，直接决定了最终模型的成品精度与质感上限，也是本次实操中我重点复盘的环节。本次创作初期，我直接使用Tripo平台内置的Chat GPT Image 2接口进行生图：该方案最大优势是生图、生成模型功能集成在同一平台，操作连贯、便捷性极高，无需跨平台切换。但短板也十分明显，当前该接口仅支持1024分辨率的图片生成，一定程度限制了后续模型的细节精度。除此之外，受课程紧凑的教学进度影响，本次实操我在AI生图环节投入的打磨时间较少，这也是我赛后总结出的核心问题。后续我将针对性优化整套教学与制作工作流，预留充足时间优化生图环节，提升前期素材质量。为了适配课堂教学、方便学生理解复刻，我本次刻意选择了造型简约、服饰结构简单的卡通角色作为制作案例。但从学生的实操成果来看，不少同学自主选择了结构复杂、细节丰富的角色造型，最终依旧产出了质感精良、完成度极高的作品，这也充分说明，AI辅助制作对复杂角色建模同样具备极强的适配性，能够大幅降低高精度复杂角色的制作难度。确定基础生图方案后，我对角色原本简约的服饰结构进行了小幅微调优化，因改动幅度较小、不影响整体制作流程，这里便不再赘述细节。
AI拆图
AI建模流程中提升模型精度与可编辑性的关键步骤。整体核心逻辑是打破整体图像的单一生成模式，将角色拆解为多个独立结构部件，让AI分别生成各部位模型，最后再整合拼接，有效避免整体生成模型出现的结构粘连、细节模糊、比例失调等问题，大幅提升后续人工调整的灵活度。同时整理了一套可直接复用的标准化拆图关键词，适配Tripo平台生成逻辑，可直接用于师生后续实操。：
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基于分层拆分生成的模型基础效果整体达标，结构完整、形态规整，仅存在少量细节瑕疵，后续导入ZBrush即可完成精细化优化。这里分享一个本次实操发现的关键问题与修正思路：在服饰部件生成过程中，AI会自动为衣身花纹生成实体体积结构，成型效果视觉上较为立体美观，但存在明显弊端，花纹凸起高度过度夸张，且部分花纹造型、排布出现错位偏差。该问题会直接导致后续人工修正成本极高，很难贴合原本的设计效果。因此我及时调整制作方案，重新生成无花纹结构的纯色服饰效果图，舍弃AI自动生成的花纹体积，后续统一在SP中通过贴图映射的方式制作花纹细节，既降低修模难度，又能精准把控花纹质感与造型精度。
人工优化模型：
将AI拆分生成的各部件基础模型依次导入ZBrush，完成自动重拓扑处理后，叠加细分层级优化模型面数与曲面顺滑度，最后通过投射匹配高模细节，最终得到结构精准、曲面规整的高精度角色模型。该流程属于行业常规标准制作步骤，课堂已有完整讲解，此处不再展开赘述。课堂上我以Topogun手工拓扑为示范，完整演示了低模规整布线、优化面数、清理废面的全流程，保证学生掌握传统手动拓扑的核心技法。结合本次参赛实操经验，我总结出更高效的优化方案：后续制作可先将高模导入Tripo平台完成AI自动重拓扑，依托AI快速生成规整基础布线，再通过人工微调修复布线瑕疵、优化结构适配性，AI结合人工的混合拓扑模式，相较纯手动拓扑效率更高、容错率更低，更适配课程实操与快速出图需求。本次制作中，我先对重拓扑完成的角色低模进行手工展UV，保证UV排布规整、无拉伸重叠，再将处理好的模型导入Tripo，使用平台文生贴图功能制作角色皮肤贴图，最终生成的皮肤质感、光影过渡、纹理细节都十分自然精致，成品效果远超预期。同时学生的实操案例也充分验证了该流程的实用性：有同学制作鳄鱼角色时，通过AI图生贴图功能使用皮革纹理，平台可智能区分鳄鱼背部、腹部的纹理差异，自动匹配不同区域的质感与深浅变化，最终成品质感高级、细节丰富，展现出AI贴图强大的自适应生成能力。这套AI贴图流程存在致命的法线匹配问题，也是目前AI建模工作流的核心痛点：若直接用重拓扑后的低模与人工优化的高模进行法线烘焙，生成的法线贴图，会与AI自动生成的纹理贴图产生位置错位。最典型的案例就是模型皮肤的肚脐、纹理褶皱等细节，法线投影位置与AI贴图纹理位置无法对应，最终导致细节错乱，大幅增加后期修正成本。针对该问题，我梳理出一套理论可行的优化解决方案，后续可落地测试验证：将完成重拓扑、UV展开的低模导入ZBrush，通过增加细分、投射高模细节的方式，生成带有标准UV信息的高精度细分模型。再将该带UV的高模导入Tripo平台进行AI贴图生成。依托Tripo支持150M以内大面数模型导入的优势，高模细节与UV信息可完整保留，理论上能实现AI贴图纹理与烘焙法线的精准对位，彻底解决贴图、法线错位问题。本次实操中，受课程进度限制，我采用了更高效的落地补救方案：将AI生成贴图后的模型直接导入SP（Substance Painter），借助软件仿制图章工具针对性修复贴图瑕疵。通过取样模型优质纹理区域，对纹理错位、细节偏差、瑕疵穿帮的位置进行手工修补抹平，同时适度补充细微纹理、优化质感过渡，快速修正AI贴图缺陷、丰富模型表面细节，去解决法线与贴图不匹配带来的画面问题。以上便是本次结合赛事要求与日常课程规划，针对AI辅助角色建模开展的全部探索与实操实践。整套工作流仍有诸多可优化、可深挖的空间，也欢迎各位同行与学习者交流探讨，分享宝贵优化思路与实操经验。圆满结束第一周AI角色建模的学习与赛事实操后，我们随即进入第二周的ZBrush雕刻强化实训阶段。结合第三周既定的Speedtree植被制作课程规划，我针对性设定了第二周的雕刻训练核心方向，重点围绕山石、树木两类自然场景资产开展专项强化练习，为后续植被系统制作打好造型与雕刻基础。本周实训初期，我全程采用传统纯手工雕刻流程开展教学与示范，带领学生从零开始搭建山石、树木基础造型，通过手工、塑形、刻划细节、优化质感，夯实大家的传统雕刻功底，让学生熟练掌握自然资产的造型规律、结构特点与细节雕刻技巧。在课后复盘与学生实操反馈中，我发现这套传统流程虽能扎实锻炼基础，但效率存在明显短板，完全可以结合Tripo AI工具进一步优化升级，适配场景资产快速出模的需求。以树木制作为例，全新的融合工作流可大幅提升制作效率与成品质量：先通过Tripo快速生成结构完整、形态自然的树干基础模型，替代从零开始的手工雕刻流程，再将生成的树干Mesh模型导入Speedtree，借助软件的mesh help功能快速衍生、生成树枝与树叶结构，高效完成整棵树木的完整制作。进入第三周课程，我们正式开展Speedtree植被制作专项学习，同时结合前两周摸索的AI工作流，进一步探索AI工具与传统植被制作软件的融合落地方式。在课程设计上，我始终认为Speedtree基础功底的学习必不可少。AI工具可以提升效率，但无法替代对植被生长逻辑、软件核心功能、资产制作规范的理解。本周我先带领学生系统学习Speedtree全套基础操作，吃透软件的核心逻辑，包括树干生成逻辑、枝干生长规则、叶片排布原理、风力扰动、LOD适配、材质烘焙等核心基础功能。目前我已将本周所有实操知识点、参数经验与案例技巧统一整理，汇总成完整课程笔记，方便学生课后复盘巩固、对照练习。
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在课程期间，针对树皮和树叶的材质制作时大量使用了Tripo中的生图功能。比如，我可以通过下方的提示词：
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去生成各种所需要的树叶材质，以及树皮材质：
并配合我写的前端转贴图功能：
快速将颜色贴图转化成法线和粗糙度。
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