vinhhien112/img2obj

解决的问题

img2obj 通过自动化生成程序化 Three.js 代码的过程，解决了从 2D 图像手动重建 3D 对象的挑战。它不是直接将像素转换为网格，而是使用结构化工作流来分析参考图像，并编写构建模仿原始轮廓、结构和材质的 3D 模型所需的代码。

工作原理

该工具作为一个 Codex 插件运行，引导 AI 完成多阶段重建过程：

1. 验证 (Validation)：检查参考图像的质量和可见度，确保其适用于重建。
2. 规划 (Planning)：创建 ObjectSculptSpec，定义对象的层级结构、几何形状、材质和动画锚点（枢轴和插槽）。
3. 分阶段构建 (Phased Building)：模型分阶段构建——从基础的白模（blockout）开始，然后是精细化形状，接着是外观开发（材质），最后是添加交互。
4. 评审 (Review)：将生成代码的浏览器渲染结果与原始图像进行比较，在进入下一阶段之前需要获得批准。

适用对象

专为构建交互式 3D Web 体验的开发者和创作者设计，他们需要风格化的道具、机械对象、植物或场景资产，这些资产需要是动画就绪的，并且完全通过代码构建而非导入网格。

亮点

• 基于代码的生成：生成程序化的 Three.js 几何体和 TypeScript 工厂，而不是静态网格文件。
• 代码化层级结构：规划父子关系和插槽，以确保模型已为动画做好准备。
• 材质提取：从参考图像中推导出 PBR（基于物理的渲染）证据，如粗糙度和法线贴图。
• 质量把关：使用特定的质量模型，同时评估整体特征和关键可识别特征，以防止生成平庸的输出。