GPT-6 Astra 实测：从旧 3D 扫描零素材重建 Blender 客厅场景
9 月 5 日，创作者 Bilawal Sidhu 发布系列实测演示：GPT-6 的 Astra 模型把他父母客厅的一份旧 3D 摄影测量扫描在 Blender 中从零重建为完整场景。整个流程不下载任何现成素材：纹理直接提取自用户的摄影测量扫描，模型自行编写程序化着色器，并完成建模、贴图、打光与动画，最终渲染出一段 30 秒的穿行动画。Sidhu 公开了完整 prompt，称效果相当不错。
已确认
- 演示由 Bilawal Sidhu 发布，jnack 等账号转发扩散，戏称「KBS Cribs 回归」
- 全程零素材下载：纹理取自用户扫描，着色器为模型自动编写的程序化着色器
- 工作流运行细节：跑了两轮循环，每轮约 45 分钟，由一个 critic 智能体对照输入 3D 扫描的多视角图像评估输出质量；Sidhu 还计划让任务整夜继续跑以观察表现
- Sidhu 公开了完整 prompt
为什么重要
- 把拓扑杂乱的真实世界 3D 扫描转化为像人类美术师那样整洁、可编辑的程序化场景，一直是高门槛难题；Sidhu 认为 Astra 已经跨过了这道鸿沟
- 建模、贴图、打光、动画全流程由单一模型在 45 分钟量级的循环内完成，若可复现，将显著降低 3D 场景制作的门槛
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