再给大家一个直观的对比例子：为什么我不建议大家凑热闹直接用 GPT 6 Astra 建模。

以下是执行同一张参考图建模的任务中，GPT 6 Astra 和生成式 3D 工具的区别。

图1 是GPT 6 Astra 直接在 Blender 中建模的结果：
渲染视图下确实非常优秀，但换个角度就发现叶片的布局不对，打开网格你甚至会发现吓人的40万个面。

图2 是生成式 3D 工具的结果（这里我用的是 Tripo，你也可以测试试混元、Rodin或者Meshy）：
正确的造型，舒服的布线 + 清晰的纹理，2600个面。

（甚至还没对比成本[开摆]

[浮云]

但这就说明 GPT 6 Astra 哗众取宠吗？当然不是，只是选的技术路径不一样而已，而且长远来看， GPT 选择的路径天花板会很高。

因为它真的在尝试使用 Blender，随便点开其中一个部件的材质节点，你会发现是非常合理的搭配，见图3。用两张 Noise 来分别模拟花盆的生锈材质，和法线凹凸，这些都是我们刚入门 Blender 时很常见的制作思路。

可以预见的是，不久的将来它就能掌握更复杂的材质节点组合，以及更合理的建模技巧，留给我们吐槽的空间不多了。

但真到了那天，我们肯定又会面临更多的选择，因为我们很可能还会同时拥有同等质量的世界模型，和实时生成的视频模型。

[浮云]

但在这之前，我依然建议的搭配是：用Codex 规划场景的大形，再调用生成式3D工具做素材填细节。

以及，先想清楚自己究竟想做什么。