概念展示

本视频呈现了项目的核心概念与实现过程，其模型素材为自主研发的LoRA模型生成。为克服现有技术限制，部分内容经过参数化设计优化处理，以提高几何精度与视觉质量。

创新点

本项目将三维建模转化为二维图像序列生成，通过截面扫描降低数据维度，有效解决了现有AI生成三维模型面临的数据量大、训练周期长的技术瓶颈。截面序列不仅减少了约2-3个数量级的数据量，还利用其形状连续性进一步优化了训练效率，使模型能够在消费级硬件上高效运行。
此外，每种物体的都具有鲜明的截面特征，这也确保了用截面训练模型并生成新物体的可行性。

模型训练

为在有限时间内实现高效研究，本项目将生成目标聚焦于自然生成的静态物体，并依据形态特征与生成难度将其划分为四个子类别。这一分类策略不仅优化了数据采集与模型训练的针对性，也为后续生成结果的评估提供了清晰的框架。

本项目在Blender中完成了300个开源3D模型的截面扫描，构建了包含四个子类别的数据集，并训练出相应的LoRA模型。这些模型能够根据文本指令生成关键帧截面图形，展现了非连续截面的特征表达能力。为构建完整序列，引入开源插值模型对关键帧进行补全，通过参数微调精确控制截面变化的节奏与形态过渡。最终，将生成的图形序列在Blender中进行后处理与重建，成功实现了从二维截面到三维模型的逆向转换

应用与展望

本项目已成功实现了复杂有机形态物体的生成，在算法优化与模型训练上取得显著进展，未来将进一步拓展至工业产品领域。为全面展现设计的实用价值、灵活性与艺术潜力，我在限定空间内基于训练模型，通过差异化的指令参数生成了一系列各具特征的物体。