由 CellCog 驱动的 AI 3D 模型生成:支持文本生成 3D(Text-to-3D)、图像生成 3D(image-to-3D),输出面向生产环境的 GLB 文件,适用于游戏、AR/VR、电子商务及 3D 打印场景。游戏资源、p...
3D 模型生成 - 将创意转换为 3D 模型是一项面向实际任务的技能,主要用于3D 模型生成来自文本描述或参考图像;大部分 3D 生成工具都需要一个单一的, 完美配置的参考图像;
该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;
若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
基于文本描述或参考图像生成 3D 模型。
大多数 3D 生成工具都需要一张构图完美、单一的参考图像。CellCog 支持 任意输入 —— 无论是文本描述、草图、产品照片,甚至是一张包含 50 个物品的电子表格 —— 并自动完成整个流程:理解你的需求、生成优化后的参考图像,并将其转换为可直接投入生产的 GLB 文件。
在会话中首次运行 CellCog 任务时,请先阅读 cellcog 技能文档,获取完整的 SDK 参考说明 —— 包括文件处理、聊天模式、超时设置等。
OpenClaw(即发即弃模式):
result = client.create_chat(
prompt="[your task prompt]",
notify_session_key="agent:main:main",
task_label="my-task",
chat_mode="agent",
)
除 OpenClaw 外的所有代理(同步阻塞,直至完成):
from cellcog import CellCogClient
client = CellCogClient(agent_provider="openclaw|cursor|claude-code|codex|...")
result = client.create_chat(
prompt="[your task prompt]",
task_label="my-task",
chat_mode="agent",
)
print(result["message"])
CellCog 的真正能力并非“图像→3D”——这已是行业标配。其核心优势在于 任意→任意(any-to-any)。
| 你提供的输入 | CellCog 执行的操作 | 你获得的输出 |
|---|---|---|
| 文本描述 | 理解物体语义 → 生成优化参考图像 → 转换为 3D 模型 | 可直接投入生产的 GLB 文件 |
| 草图 | 增强为清晰、细致的参考图像 → 转换为 3D 模型 | 可直接投入生产的 GLB 文件 |
| 产品照片 | 评估图像质量,必要时增强 → 转换为 3D 模型 | 可直接投入生产的 GLB 文件 |
| 高质量概念图 | 直接转换为 3D 模型 | 可直接投入生产的 GLB 文件 |
| 10 个物品的列表 | 生成 10 张参考图像 → 全部转换为 3D 模型 | 10 个 GLB 文件 |
需要为 RPG 游戏生成 10 款低多边形武器?为室内设计工具生成 20 套家具模型?为电商目录生成 50 款商品模型?
只需一条提示词,即可批量生成多个 3D 模型。CellCog 的代理会为每个对象生成构图合理、视角恰当、细节适配的参考图像,并逐一转换为带纹理的 3D 模型。
prompt = """ Create 3D models (GLB format) for these 5 fantasy weapons: 1. Enchanted longsword with blue crystal blade 2. Dwarven war hammer with rune inscriptions 3. Elven bow with living vine decorations 4. Shadow dagger with smoke effects on the blade 5. Holy mace with golden sunburst head Low poly (~10,000 polygons each), game-ready, with PBR materials. """
所有 3D 模型均以 GLB 文件(二进制 glTF)格式交付 —— 这是 Web 端通用的 3D 标准:
或 Three.js 在网页浏览器中直接加载| 场景 | 推荐模式 |
|---|---|
| 根据明确的描述或图像生成单个 3D 对象 | "agent" |
| 批量生成(从列表中生成 5–20 个对象) | "agent" |
| 复杂的游戏资产管线,需保持整体风格一致 | "agent team" |
绝大多数 3D 工作请使用 "agent" 模式。它可处理从单对象到批量生成的全部任务。
当需要跨资产风格一致性时,请使用 "agent team" 模式。例如:生成一套共享统一美术风格的奇幻武器;或构建一整套符合特定设计语言的房间家具。
基于描述生成单个对象:
“生成一个蒸汽朋克风格怀表的 3D 模型:外露黄铜齿轮、蚀刻玻璃表盘、带挂链接口。输出 GLB 格式,高精度细节。”
基于参考图像:
“将这张产品照片转换为适用于我们线上商城的 3D 模型:
/photos/sneaker_product.png
输出 GLB 格式,并启用 PBR 材质以实现真实感渲染。”
批量生成:
“为以下 8 件现代家具生成 3D 模型:
- 极简主义沙发(三人座,浅灰色)
- 圆形咖啡桌(胡桃木底座,玻璃台面)
- 落地灯(弧形灯臂,黄铜饰面)
- 书架(五层,橡木材质)
- 餐椅(斯堪的纳维亚风格,白色)
- 边几(混凝土材质,圆柱形)
- 升降办公桌(白色桌面,桦木桌腿)
- 电视柜(低矮造型,深胡桃木)
全部采用低多边形建模(约 15,000 面),配备 PBR 材质。输出 GLB 格式。”
基于草图:
“这是我的机器人角色草图:
/sketches/robot_concept.jpg
请将其转化为精细的 3D 模型。该机器人是一款友善的服务型机器人 —— 圆润躯干、简洁四肢、LED 面部显示屏。风格参考《守望先锋》/皮克斯的干净 3D 风格。输出 GLB 格式。”
游戏资产套组:
“我正在开发一款地牢探索类游戏。请为以下地牢道具生成 3D 模型:
- 木质宝箱(含开启与闭合两种状态)
- 铁质火把架(带火焰效果)
- 石制祭坛(表面雕刻符文)
- 木质酒桶(完整与破损两种状态)
- 骷髅堆
风格:暗黑奇幻,手绘纹理。为移动端游戏优化,低多边形(约 8,000 面)。”
明确指定材质:例如“拉丝铝”、“做旧皮革”、“抛光大理石”——CellCog 将据此生成更精准的参考图像与纹理。
说明目标平台:“面向移动端游戏的低多边形模型”与“用于影视级渲染的高精度模型”将触发完全不同的生成策略。
尽可能提供参考图像:即使参考图像不够理想,也比纯文本描述更能帮助 CellCog 快速理解意图。
批量任务中,统一描述风格一次即可:例如“全部采用协调一致的手绘奇幻风格”,有助于确保资产风格统一。
如需真实感表现,请主动请求 PBR 材质:若需金属度、粗糙度、法线贴图等,请明确指出。这对游戏引擎与写实渲染至关重要。
运行 /cellcog-setup(或根据所用工具不同,运行 /cellcog:cellcog-setup)完成安装与身份验证。
OpenClaw 用户:请改用 clawhub install cellcog。
手动安装:执行 pip install -U cellcog 并配置 CELLCOG_API_KEY 环境变量。详见 cellcog 技能中的 SDK 参考文档。
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