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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
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- 荷鲁斯快报
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GPT-6发布后，一段展示其生成3D人体解剖网站的视频在网络上爆火。视频中，完整人体可层层拆解为肌肉、骨骼、血管和器官，据称由GPT-6一口气生成了2234个人体部件，该帖子浏览量超过3200万次。然而，很快有网友发现，这些3D部件并非GPT-6从零生成，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真正做的只是调用现成模型并组织成交互网页，这一反转引发了对GPT-6真实3D能力的质疑。
爱范儿实测发现，GPT-6直接生成复杂3D模型的能力有限，其操作Blender生成的模型效果粗糙，类似视频生成模型早期的“史密斯吃面”现象。GPT-6更适合由基础几何体拼出的低复杂度场景，如方块、球体、简单机械结构等，重点在于交互和空间关系。
为复刻类似的人体解剖网页，爱范儿尝试了GPT-6与Hyper3D MCP的组合。Hyper3D Rodin作为专业AI 3D生成模型，能处理形态复杂、表面细节多的真实物体，如人体、动物、器官等。通过MCP连接，Codex可自动调用Hyper3D生成3D资产，并根据反馈不断调整。
在实测中，爱范儿输入“制作一个可交互的3D人体拆解网页”的指令，Codex自动决定所需3D资产，通过Hyper3D Rodin生成。最终网页采用了18件新生成的Hyper3D Rodin资产，提供46个可选区域，实现了完整的肌肉人体拆解。而对比测试中，仅用GPT-6生成的模型则显得简陋，材质平整，细节缺失。
除了人体解剖网页，这套组合还用于制作可拆装的蒸汽甲壳虫。Hyper3D的BANG递归分件功能可将模型自动拆成独立部件，配合Codex生成的网页，用户可单独选中、拆解和交互。甲壳虫带有PBR材质信息，表面颜色、凹凸、金属感等细节丰富。
这一工作流展示了通用大模型与专业3D生成模型结合的可能性。GPT-6发挥世界知识和交互能力，Hyper3D负责精细建模，两者互补。对于需要近距离观察的3D网页，这种组合能省去从基础几何体逐块拼出的工作。
随着AI 3D生成技术的发展，通用模型与专业工具的分工协作或将成为趋势。爱范儿的实测表明，通过MCP等接口，AI可以自动调用专业模型，完成从生成到装配的完整流程，为3D内容创作提供了新的思路。
