Hyper3D Rodin 是影眸科技（Deemos）开发的原生3D生成大模型产品，由吴迪和张启煊于2020年在上海科技大学就读期间创立的影眸科技打造。影眸科技选择了“3D原生”技术路线，核心技术框架CLAY的相关研究入围了SIGGRAPH 2024最佳论文提名。目前影眸科技全球用户近千万，海外收入占比约80%，B端客户数量和收入超过同赛道其他公司的总和。
从版本谱系来看，Rodin已发展出以下主要版本线：
ChatAvatar / DreamFace（2023年，数字人奠基） ：影眸科技早期技术验证阶段的产品，基于穹顶光场的数据实现Text to 3D人脸生成，DreamFace在SIGGRAPH 2023发表，是团队在3D生成领域的早期探索。
Rodin Gen-1 / Gen-1.5（2024年，产品化验证） ：基于CLAY架构，影眸科技于2024年中发布首个原生3D生成大模型产品Hyper3D.AI Rodin（Gen-1）。Gen-1上线后仅45天即达成100万美元ARR。Gen-1.5版本于2024年底上线，首次实现锐利边缘生成，对CAD类工业模型与硬表面模型具有优势。
Rodin Gen-2（2025年9月，百亿参数+拆件能力） ：基于全新的BANG架构，参数量达到百亿级别，相比上一代实现4倍网格质量提升，并引入递归部件生成（BANG to Parts）能力，让模型能够自动拆分为独立可编辑的部件。该模型具备AI自动拆件（BANG）能力，并在同年获得由字节跳动、美团龙珠及蓝驰创投领投的数千万美元融资。
Rodin Gen-2 Edit（2026年1月，自然语言编辑） ：整合了“3D生成”与“3D编辑”功能，支持基于自然语言的3D模型局部编辑，使3D生成从“一次性输出”走向“可迭代编辑”。
Rodin Gen-2.5（2026年6月，千万面级+思考模式） ：当前旗舰版本。全球首个具备千万面级生成能力的3D大模型，首次将类大语言模型的“先思考、再生成”运行逻辑引入3D生成领域，最快4秒生成百万面模型，同步推出全球首个12K精度的原生3D贴图模型。新模型上线首月，订阅用户和ARR环比增速双双突破400%。
Hyper3D WorldGen（2026年7月，世界生成） ：影眸科技的世界生成模型，基于自研原生3D大模型Rodin与CAST框架（SIGGRAPH 2025最佳论文），仅凭单张照片即可还原可交互三维场景。
第二部分：各版本详细对比与拆解
一、核心版本代际对比
维度 Rodin Gen-1/1.5 Rodin Gen-2 Rodin Gen-2 Edit Rodin Gen-2.5
发布时间 2024年 2025年9月 2026年1月 2026年6月
底层框架 CLAY BANG BANG BANG + 思考模式
参数规模 未公开 100亿 100亿 未公开
核心定位 全品类3D生成 可控生成+拆件 自然语言编辑 千万面级+思考深度
最高面数 百万面级 百万面级 百万面级 千万面级
生成速度 分钟级 秒级 秒级 4秒-80秒五档
贴图精度 PBR材质 HD纹理 HD纹理 12K原生贴图
编辑能力 不支持 BANG拆件 BANG+自然语言编辑 BANG+自然语言编辑
输出格式 OBJ/GLB OBJ/FBX/GLB OBJ/FBX/GLB OBJ/FBX/GLB/USDZ/STL
核心突破 锐利边缘 递归部件生成 局部编辑 先思考再生成
从Gen-1到Gen-2.5，Rodin的版本演进呈现出一条清晰的“从生成到编辑、从可用到生产级”的路径。Gen-1验证了原生3D生成从无到有的可行性，Gen-2通过BANG架构实现了模型的可拆解和可编辑，Gen-2 Edit让AI 3D模型第一次可编辑，Gen-2.5则通过“先思考再生成”逻辑和千万面级精度，将3D生成推向了工业级交付标准。
二、Rodin Gen-2.5 核心技术拆解
“先思考、再生成”的思考深度机制是Gen-2.5最具颠覆性的创新。影眸科技CTO张启煊指出：“过去的模型，生成方块和生成龙头雕塑，算力分配一样，就像让画家画速写和油画给相同时间。” Rodin Gen-2.5将表征长度从固定参数变成可伸缩变量，像大语言模型推理那样，按对象复杂度自适应分配计算预算。落到用户手里，就是五档可调“思考深度”——Extreme-Low（约4秒）、Low（约9秒）、Medium、High、Extreme-High（约80秒），让用户在速度和质量之间自由权衡。
千万面级生成能力是Gen-2.5在几何精度上的质变。此前所有3D生成模型的精度上限在百万面级，Gen-2.5将这一上限提升了10倍。千万面意味着模型可以呈现极端精细的表面细节，包括锐利边缘、薄壁结构和复杂拓扑，达到工业级CAD模型的精度水平。张启煊给了直观对比：Rodin Gen-2.5的20秒质量，全面追平上一代40秒水平。
12K原生3D贴图模型是Gen-2.5在材质表现上的突破。模型生成资产包含完整的PBR纹理组，支持最高12K原生贴图，呈现高质量、物理准确的材质效果。
BANG递归分件能力在Gen-2.5中进一步强化。BANG全称为“Generative Exploded Dynamics”，通过AI理解物品结构，将模型自动拆分为不同部件，实现基于物理理解的拆解——把一个完整的模型，按其物理结构，自动拆分成独立的、可编辑的“零件”。Gen-2.5新增手动BANG to Parts和Part Refine功能，支持用户按自己期望的方式精确拆分部件。
多格式输出与工业工具兼容是Gen-2.5从“生成工具”走向“生产基础设施”的关键。支持.obj/.fbx/.glb/.usdz/.stl全格式和PBR贴图导出，Hyper3D是唯一同时接入好莱坞老牌影视渲染器OC和游戏引擎Unity，并对Blender、Unreal、Unity、Godot、C4D、Maya等全品类主流3D创作工具原生支持最齐全的3D生成产品。
三、BANG架构的技术演进
BANG架构是Rodin Gen-2及之后版本的核心基础。这一架构桥接了3D生成与推理，以100亿参数规模进行训练，代表了AI驱动3D生成的最先进水平。BANG的核心突破在于将3D生成从“输出一个整体模型”升级为“输出一组可独立编辑的部件”。
这一能力的行业价值在于：复杂3D模型的制作和应用从来不是“一体化”的。游戏引擎需要可绑定骨骼的独立部件，工业设计需要可分别修改的参数化组件，3D打印需要可分别打印的零件。BANG使AI生成的3D资产从“一个整体”变成了“一组零件”，使创作者能够在生成结果的基础上进行精细化的后期处理，而非从零开始重建。
第三部分：为什么分这么多版本？
一、从“生成”到“编辑”到“思考”的场景递进
Rodin的版本分化遵循一条清晰的“生成验证—可控编辑—智能思考”递进路径。Gen-1解决了“能不能从文本或图像生成3D资产”的问题，Gen-2解决了“生成结果能不能被拆解和编辑”的问题，Gen-2 Edit解决了“能不能用自然语言修改3D模型”的问题，Gen-2.5解决了“生成结果能不能达到工业级精度并按需分配算力”的问题。
影眸科技CEO吴迪指出：“基本是每一代模型上线后，才逐步发掘出新的适用场景。” Gen-1版本精度仅能产出中模，工作流程是原画师出初稿，再交由建模师精修。Gen-2的BANG拆件能力使游戏工作室能够直接将AI生成的模型拆分为独立部件用于绑定和动画。Gen-2.5的千万面级精度使工作室已经开始将Extreme High模式用于高模阶段——生成一只怪兽，表面微微隆起的龙鳞都会在高模上雕刻出来，然后直接与白模或low poly模型烘焙。
二、技术路线的根本性选择：从“2D升维”到“原生3D”
Rodin版本分化的底层逻辑，根植于影眸科技在2023年做出的一次关键抉择。当时AI生成3D模型的主流路线是“2D升维”——先用图像生成模型合成多视角照片，再通过几何重建还原为3D模型。这条路线可以直接借用已经成熟的2D图像生成技术，当时的OpenAI和英伟达都在走这条路。
但影眸团队从自身先前做3D扫描和数字人的经验中看到了这条路线的天花板。吴迪判断，2D升维的上限非常低，因为2D升维过程中存在不可逆的信息丢失，生成的模型容易出现破面、拓扑混乱等问题。团队选择了更难的“原生3D”路线，核心框架CLAY的相关研究入围SIGGRAPH 2024最佳论文提名，CLAY证明了即使在全行业仅几十万高质量3D数据的限制下，原生3D的平滑度和结构精度也能碾压2D升维一个量级。
三、商业化路径的验证与加速
Rodin的版本分化还服务于商业化的需求。从Gen-1上线45天达成100万美元ARR开始，影眸科技完成了从技术验证到商业落地的跨越。2026年6月的数亿元融资由凯辉基金、上海国投先导领投，这已是影眸在不到两年内完成的第三轮大额融资。融资资金将用于推进3D大模型前沿探索，加速核心产品Hyper3D Rodin在全球市场的商业化拓展，加速落地游戏、电商、3D打印、工业设计、具身智能等垂直场景。
值得关注的是，在最新模型Gen-2.5发布后，C端收入正在反超B端。Rodin Gen-2.5上线首月，订阅用户与ARR的环比增速均超400%。这一转变反映了影眸从“B端技术供应商”向“C端专业创作者工具”的延伸。
四、从“工具”到“生产基础设施”的战略升维
Rodin的版本分化最终服务于影眸科技从“3D生成工具”向“3D工业基础设施”的战略升维。Hyper3D的客户列表里有字节跳动、Unity、Figma、Canva、全球第二大家居建材零售商Lowe‘s等，覆盖游戏、工业设计、电商、具身智能、空间计算等多个领域。在英伟达CES 2026 Keynote中，黄仁勋展示的机器人3D资产生成环节采用了影眸的Hyper3D Rodin，整个工作流里其余合作方是DeepMind和OpenAI等巨头，影眸是其中唯一的初创企业。
第四部分：最著名版本——Rodin Gen-2.5 使用实战
Rodin Gen-2.5是影眸科技当前旗舰版本，全球首个千万面级3D生成模型，引入“先思考、再生成”逻辑，支持五档思考深度、12K原生贴图和BANG递归分件。以下为完整的使用步骤。
步骤一：注册与订阅
访问 hyper3d.ai 注册账号。可选择免费版体验基础功能，或订阅Creator计划（月付$30/年付$288）获取完整生成能力和API访问权限。Lite版初月$2.99，次月后$9.99/月。
步骤二：基础图生3D生成
在Hyper3D平台上传产品参考图或输入文本描述，选择生成模式：
操作流程：
点击“Image to 3D”或“Text to 3D”
选择模型版本（rodin-gen-2.5）
选择思考深度档位（Extreme-Low约4秒 / Low约9秒 / Medium / High / Extreme-High约80秒）
开启PBR贴图，选择贴图精度（最高12K）
点击“Generate”，等待生成完成
五档思考深度适用场景：
Extreme-Low（约4秒） ：百万面级初稿，适合快速原型验证
Low（约9秒） ：标准质量，适合日常迭代
Medium：精细质量，适合生产级交付
High：高精度，适合高模阶段使用
Extreme-High（约80秒） ：千万面级精细模型，适合工业级交付
步骤三：使用BANG拆件功能
生成模型后，点击“Bang to Parts”按钮，AI自动将模型按物理结构拆分为独立部件。Gen-2.5支持手动BANG——用户可以按自己期望的方式精确拆分部件，并针对局部进行Part Refine细节优化。
步骤四：使用自然语言编辑
Rodin Gen-2 Edit支持基于自然语言的3D模型局部编辑：
导入已生成的模型
选择需要编辑的区域
输入自然语言编辑指令，如“将椅面从木质改为金属材质”
模型仅修改选中区域，保持其他部分不变
步骤五：API接入（开发者）
python
import requests
API_KEY = "your-api-key"
response = requests.post(
"https://api.hyper3d.ai/v1/generate",
headers={
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": "rodin-gen-2.5",
"reference_images": ["https://example.com/ref.png"],
"thinking_effort": "high", # extreme-low/low/medium/high/extreme-high
"output_format": "glb",
"generate_texture": True,
"texture_resolution": "12k",
"enable_bang": True
}
)
步骤六：工业工具集成
生成的3D资产可直接导入主流工业工具：
游戏引擎：Unity（Hyper3D与Unity中国已宣布合作）、Unreal
3D软件：Blender、Maya、C4D
3D打印：STL格式直接导入切片软件
影视渲染：OC渲染器
步骤七：监控与成本优化
关键指标监控：
面数：百万面级（4秒）至千万面级（80秒）
贴图精度：最高12K PBR贴图
输出格式：.obj/.fbx/.glb/.usdz/.stl
降本策略：对快速草稿使用Extreme-Low档（4秒），对标准交付使用Medium档，对工业级精细模型使用Extreme-High档。Free版提供有限生成和探索，Creator计划按月计费$30或按年支付$288。
第五部分：不同版本的实践成果
案例一：英伟达CES 2026展示机器人3D资产生成（基于Rodin Gen-2）
在2026年CES展会上，英伟达CEO黄仁勋在12K高清大屏上展示了20个机器人画面，其背后的3D生成任务正是由影眸科技的Hyper3D Rodin Gen-2完成。整个工作流里其余合作方是DeepMind和OpenAI等巨头，影眸是其中唯一的初创企业。
实践成效：这一案例的核心价值在于验证了Rodin Gen-2在工业级机器人仿真场景中的能力。CES Keynote对展示素材的质量要求极高，12K高清大屏意味着任何几何瑕疵都会被放大呈现。Rodin Gen-2的百亿参数架构和BANG拆件能力，使生成的机器人资产在保持高精度的同时具备部件化结构，可直接用于仿真环境中的机器人操作训练。这一案例标志着影眸科技的产品从“设计工具”进入了“全球顶级企业的生产管线”。
案例二：Lowe‘s全美门店数字孪生——单个模型成本不到1美元（基于Rodin Gen-2）
全球第二大家具建材零售巨头Lowe’s，为了给全美1750多家门店构建数字孪生世界，将影眸的Hyper3D Rodin模型接入了其工作流，落地超30000个SKU的3D资产目录搭建，单个模型成本控制在1美元以内。
实践成效：Lowe‘s的核心需求是批量生成门店中的商品3D模型——货架、家具、工具、建材等。传统模式下，每个商品的3D建模需要专业美术师耗时数小时，成本从数百到数千美元不等。Rodin Gen-2使Lowe’s能够从商品图片直接批量生成3D资产，单个模型生成成本降至不到1美元，同时保持工业级的几何精度和PBR材质质量。这一案例代表了3D生成技术在零售数字孪生场景中的规模化落地。
案例三：具身智能可训练仿真闭环（基于Hyper3D WorldGen）
2026年7月，影眸联合地瓜机器人、谋先飞发布了“具身智能可训练仿真闭环”方案。用一张真实照片生成可交互的3D场景，调整布局和物体状态即可构造同一任务下的多种环境变体。
实践成效：这一案例的核心价值在于验证了Rodin Gen-2.5和WorldGen在具身智能数据供给场景中的独特价值。机器人仿真训练的核心瓶颈是高质量3D场景的供给——传统方式需要人工建模每个训练场景，成本高、多样性低。影眸的方案使研究者仅凭一张真实照片即可获得可交互的训练场景，场景内的3D物品均为原生Sim-Ready资产，具备物理属性。这意味着从“拍照”到“可训练场景”的端到端转化成为可能，机器人训练数据的规模化生产不再受限于人工建模的产能。
案例四：网易《蛋仔派对》UGC链路接入（基于Rodin Gen-2）
2025年12月，影眸科技宣布与网易《蛋仔派对》合作，将生成模型接入游戏，用户可在关卡设计、形象设计等环节直接生成可交互的3D资产。同期，Hyper3D Rodin正式上线Agent交易市场MuleRun，为游戏、动画、XR、电商、艺术、产品设计等领域的内容创作者提供高效的文本生成3D与图像生成3D工作流。
实践成效：这一案例代表了Rodin系列在游戏UGC生态中的落地价值。《蛋仔派对》是网易旗下月活数千万的派对游戏，其UGC编辑器允许玩家创建自己的关卡和角色。接入Rodin系列后，玩家不再需要专业3D建模技能——上传一张参考图或输入一段文字描述，即可生成可在游戏中使用的3D资产。传统3D设计中需要半小时左右的工作流程，如今用户只需输入文字描述并上传参考图，即可在1-2分钟内生成高质量的3D内容。这一合作使3D生成从“专业工具”扩展为“大众创作能力”，让数千万普通玩家成为3D内容的创造者。
案例五：艺术家创作实践——魔幻小马与朱迪警官（基于Rodin Gen-2 Edit）
艺术家@BU琢通过Rodin Gen-2 Edit的模型生成和修改，为自己设计的魔幻小马注入了古典灵魂，完成了跨越时空的数字作品。艺术家@Tingyun Design因为喜欢《疯狂动物城》Art Deco风格，通过Hyper3D生成朱迪警官，并为她建造了一座大厦。
实践成效：这一案例的核心价值在于验证了Rodin Gen-2 Edit在个人创意表达场景中的自由度。传统3D建模软件的学习曲线极为陡峭，非专业用户需要数月甚至数年才能掌握。Rodin Gen-2 Edit的自然语言编辑能力使艺术家可以用“描述”代替“操作”——输入“给小马加上古典风格的鞍具”“为朱迪警官设计一座Art Deco风格的大厦”，模型即可理解并执行编辑指令。这一能力使3D创作从“技术门槛极高的专业工作”变为“人人都能参与的创意表达”。
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