Ist der „härteste“ Bereich der Spielebranche der Befreiung durch KI einen Schritt näher gekommen?

„Die hochpräzisen Scan-Daten historischer Bauwerke, die in den führenden AAA-Spielen verwendet wurden, werden in absehbarer Zukunft teilweise durch KI ersetzt werden.“ „Nach der Veröffentlichung des neuen Modells haben sich die Zahl unserer Abonnenten und das ARR im Vergleich zum Vormonat vervierfacht.“ „Unser derzeit größter Kunde aus der Spieleindustrie zahlt uns jährlich eine Million US-Dollar.“

Vor einigen Tagen wurde „Teahouse“ in die Büroräume von Yingmou Technology in Shanghai eingeladen, um sich eine Demonstration des vor kurzem vorgestellten neuen KI-3D-Modells „Rodin Gen-2.5“ anzusehen und sich intensiv mit den beiden Gründern des Unternehmens, CEO Wu Di und CTO Zhang Qixuan, auszutauschen. Daraus entstand das folgende Gespräch.

Der Stand von Yingmou Technology während der diesjährigen GDC

Seit Anfang des Jahres verfolgt „Teahouse“ intensiv die Fortschritte der KI im Bereich der 3D-Generierung in Spielen. Der Grund dafür mag etwas seltsam klingen: Die Entwicklung verläuft nämlich etwas „zu langsam“.

Sehen Sie, mit der zunehmenden Reife von Tools wie Claude Code, Codex, Seedance und Suno hat die KI die täglichen Arbeitsabläufe in nahezu allen Bereichen der Spieleindustrie grundlegend verändert. Von der 2D-Grafik über das Texten und die Programmierung bis hin zur Anzeigenplatzierung – alle Bereiche durchlaufen derzeit einen Umbruch in unterschiedlichem Ausmaß.

Nur die 3D-Grafik schien bislang eine Lücke im stetigen Vormarsch der KI zu sein.Noch vor einigen Monaten, als ich mit Freunden aus der Grafikbranche über diesen Bereich sprach, befanden sich die meisten der modernsten KI-Tools noch im Stadium „nur zur Vorschau, nicht zur Auslieferung“ – entweder wurden die von der KI generierten Modelle in die White-Model-Version eines Levels eingefügt, um den Effekt zu begutachten, oder sie dienten als grobe Referenz bei der Umsetzung von 2D-Konzepten in 3D-Modelle.Damals hatten die KI-generierten Modelle die Schwelle zur Einsatzreife noch nicht überschritten; und die anschließenden, wirklich „mühsamen Arbeiten“ wie Topologie, UV-Entfaltung und Gewichtszuweisung mussten nach wie vor von den Grafikern selbst erledigt werden.

Das ist auch der Punkt, der die Branche in Bezug auf AI 3D am meisten beschäftigt: Es scheint schon fast ein Spiel zu sein, doch wenn es tatsächlich in die Produktionskette einfließt, fehlen immer noch ein paar Schritte.

Nun gibt es jedoch eine Gruppe von Akteuren, die versuchen, diese Lücke zu schließen. Als eines der führenden Unternehmen Chinas, das sich intensiv mit dem Bereich KI-3D beschäftigt, hat Yingmou Technology gerade eine neue Finanzierungsrunde in Höhe von mehreren hundert Millionen Renminbi abgeschlossen. Diese Runde wurde von Cathay Capital und Shanghai SDIC Pioneer angeführt, wobei sich auch bestehende Gesellschafter weiterhin beteiligten.Anstatt großspurig von Weltmodellen oder verkörperter Intelligenz zu sprechen, konzentrieren sie sich vielmehr darauf, ein Set an ausreichend benutzerfreundlichen Werkzeugen zu entwickeln: Sie schaffen einen geschlossenen, vollständigen Workflow für die KI-3D-Produktion und gehen dabei Schritt für Schritt auf die konkreten Produktionsanforderungen in vertikalen Anwendungsbereichen ein. Auf diese Weise haben sie einen ARR in Höhe von mehreren zehn Millionen US-Dollar erreicht.

Insbesondere nachdem ich die tatsächlichen Ergebnisse von Rodin Gen-2.5 gesehen habe, bin ich der Meinung, dass seine Hauptmerkmale – darunter die weltweit erste ultrahochpräzise Generierung von 10 Millionen Oberflächen, 12K-HD-Materialien und native 3D-Texturen – bereits eine bedeutende Rolle im Workflow der 3D-Modellierung für Spiele spielen können.

Ist es vielleicht sogar so, dass es nur noch ein oder zwei entscheidende Iterationen sind, bis die 3D-Pipeline im Gaming-Bereich – genau wie in anderen Bereichen – systematisch durch KI umgestaltet wird?

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Ist der erste Schritt in Richtung 3D-Spiele endlich sicher gegangen?

Zuvor galt „Technikorientierung“ als der Eindruck, den Yingmou Technology in der Öffentlichkeit hinterließ – das Unternehmen ist ein Start-up, das aus einem Labor der ShanghaiTech University hervorgegangen ist und über viele Jahre hinweg Auszeichnungen sowie Nominierungen für den besten Beitrag auf der SIGGRAPH, der führenden internationalen Konferenz für Computergrafik, erhalten hat; im Algorithmen-Team wurde jeder Zweite bereits für den besten Beitrag ausgezeichnet oder nominiert.Sogar das Framework „CLAY“ zur nativen 3D-Generierung, das derzeit in der gesamten KI-3D-Branche zum Einsatz kommt, wurde ursprünglich im Jahr 2024 von Yingmou vorgestellt – das Unternehmen war damit der Wegbereiter für einen Wendepunkt in der Entwicklung der gesamten Branche.

Seit der Gründung ihres Unternehmens haben sie sich kontinuierlich von der Wissenschaft hin zur Industrie bewegt.In diesem Jahr wurden die Hyper3D-Rodin-Modelle von Yingmou direkt eingesetzt: Unity demonstrierte auf der GDC die Unity AI Beta, NetEase nutzte sie für die Echtzeit-Erstellung von Assets für User-Generated-Content (UGC) in den Spielen „Egg Party“ und „Yan Yun Shiliu Sheng“, und sogar Huang Renxun, der Gründer von NVIDIA, verwendete sie in seiner Keynote zum Thema Robotik auf der CES.Wu Di gab bekannt, dass derzeit etwa die Hälfte des jährlichen ARR von Yingmou in Höhe von mehreren zehn Millionen US-Dollar von großen B2B-Kunden stammt und die Verlängerungsrate nahezu 100 % beträgt.

Welche Highlights bietet nun Rodin Gen-2.5, das neueste Ergebnis dieses Teams? Schauen wir uns direkt die Leistung an.

Laden Sie ein Referenzbild hoch, und nach einer kontrollierbaren Zeit von einigen Sekunden bis zu mehreren Dutzend Sekunden wird das Modell generiert.Die Proportionen der Gesamtstruktur sind stabil und verzerren sich kaum; verschiedene Stile wie Cartoon, Fantasy und Realismus lassen sich gut umsetzen. Der größte Unterschied zu den AI-3D-Modellen, die wir bisher kannten, besteht darin, dass sich selbst bei maximaler Vergrößerung und genauer Betrachtung kaum Unstimmigkeiten entdecken lassen.

Die Narbung des Rindsleders auf der Handtasche, die feinen Härchen und Falten im Gesicht sowie sogar Mikrostrukturen wie die Iris sind deutlich zu erkennen.Die harten Oberflächen sind ausreichend hart, es gibt kaum weiche Kanten oder unscharfe Linien – diese Präzision, die fast an handwerkliche Feinarbeit grenzt, spiegelt sich direkt auf der Modellebene wider. Zumindest optisch unterscheidet es sich deutlich von den früheren KI-3D-Modellen, die „aus der Ferne noch ganz passabel, aus der Nähe jedoch völlig verzerrt“ waren.

Zhang Qixuan erklärte, dass dies das Ergebnis sei, das Rodin Gen-2.5 in der höchsten Stufe „Extreme-High“ in Kombination mit dem „Micro“-Modus erzeugt habe. Die gesamte Modellgenerierung habe etwa 80 Sekunden gedauert, die Genauigkeit liege bei 10 Millionen Flächen, womit das Modell derzeit weltweit zur Spitzenklasse gehöre.Gleichzeitig bieten sie fünf Genauigkeitsstufen für die Modellgenerierung an. Ähnlich wie bei den unterschiedlichen „Denktiefen“ großer Sprachmodelle lassen sich durch variable Token und unterschiedliche Generierungszeiten Modelle mit unterschiedlicher Genauigkeit und unterschiedlicher Polygonanzahl erzeugen. Das Modell der niedrigsten Stufe lässt sich in nur 4 Sekunden generieren und umfasst bereits eine Million Polygone.

„Extreme-High“ wird für hochrealistische Szenen verwendet, während die anderen Stufen eine Vielzahl weiterer Anforderungen abdecken, darunter stilisierte Cartoon-Modelle, kleine Objekte und UGC-Vorschauen, sodass Nutzer je nach Produktionsszenario selbst entscheiden können.Dies ist tatsächlich eine wichtige Entwicklung auf dem Weg der KI-3D-Technologie hin zu professionellen Werkzeugen: Bei den Modellen geht es nicht mehr nur um „mehr Schärfe“ in einer einzigen Dimension, sondern die Entscheidungsgewalt wird wieder an die Kreativen zurückgegeben.

Eine weitere neue Funktion von Gen-2.5, die ebenfalls darauf abzielt, die Schwachstellen bei der 3D-Modellgenerierung zu beheben, ist die erstmalige Integration eines auf nativer 3D-Generierung basierenden Modells zur Erzeugung von Oberflächen.

Bisher war bei der Materialerstellung mit KI-Modellen die Projektionsmethode der gängige Ansatz, d. h. die Zusammensetzung von Materialtexturen aus Fotos aus verschiedenen Blickwinkeln. Die Nachteile sind offensichtlich: Farbabstufungen, ungenaue PBR-Materialien, nicht beleuchtete Vertiefungen und leicht auftretende Farbüberblendungen zwischen verschiedenen Materialien.Beispiele hierfür sind, dass Haarfarbe auf die Haut übergreift oder Metalltexturen fälschlicherweise als normale diffuse Reflexion erkannt werden – beides kann dazu führen, dass das Modell in der Nachbearbeitung nicht direkt verwendet werden kann.

Yingmu hat seinerseits ein neues Aussehenmodell selbst trainiert. Laut Zhang Qixuan ist der Aufwand dafür fast so groß wie das Training eines Bildgenerierungsmodells von Grund auf – dafür passen Texturen und Modell besser zusammen und die Materialqualität ist stabiler: Die unterschiedlichen Glanzgrade von Metall, Holz und Leder sowie sogar Logos und Schriftzüge auf den Materialien lassen sich relativ genau erzeugen.

Die Kombination aus extrem hoher Präzision und nativen Texturen sendet ein sehr deutliches Signal aus: KI-Modelle wie Hyper3D Rodin haben mittlerweile die Qualitätsschwelle für generierte Inhalte überschritten und sind über das Stadium hinaus, in dem sie lediglich „realistisch aussehen“ – sie sind nun in der Lage, in bestimmten Bereichen einsatzfähige Assets zu liefern.

Die 3D-Workflow-Prozesse in der Spieleentwicklung beginnen häufig mit High-Poly-Modellen – Modelle mit einer Million oder sogar zehn Millionen Polygonen –, die eine Reihe von Schritten wie Topologie-Überarbeitung, UV-Entfaltung, Polygonreduktion, Zerlegung in Einzelteile und Baking durchlaufen müssen, bevor sie schließlich in einer Form vorliegen, die im Spiel ausgeführt werden kann.Zhang Qixuan erklärte, dass unter den Kunden von Yingmou einige kleine und mittlere Unternehmen bereits Low-Poly-Modelle direkt für das fertige Spiel verwenden, während eine größere Zahl von Spielestudios im In- und Ausland Rodin Gen-2.5 bereits in der High-Poly-Phase einsetzt.

Große Modelle, für deren Fertigung ein Bildhauer früher Tage oder Wochen benötigte, lassen sich heute innerhalb weniger Minuten in mehreren Versionen erstellen, aus denen dann das beste Ergebnis ausgewählt und zur weiteren Bearbeitung weitergeleitet wird.

Natürlich ist „Kostensenkung und Effizienzsteigerung“ im Bereich der KI bereits ein altbekanntes Thema. Im Vergleich dazu liegt die größere Bedeutung von Rodin Gen-2.5 meiner Meinung nach darin, dass es den Sprung von „nicht einsetzbar“ zu „teilweise einsetzbar“ für KI-3D-Modelle in der Spieleproduktionskette ermöglicht hat.

So könnte beispielsweise die Einschätzung von Zhang Qixuan, die zu Beginn des Artikels erwähnt wurde, dass ein Teil der gescannten Assets, wie sie in „Black Myth: Wukong“ verwendet werden, in Zukunft mithilfe von KI effizient generiert und bis zu einem gewissen Grad ersetzt werden könnte.Dank Modellen wie Rodin Gen-2.5 könnte sich der Zugang zu hochpräzisen Assets von einem sehr kleinen Teil der Branche auf eine größere Zahl kleiner und mittlerer Teams sowie gewöhnlicher Entwickler ausweiten.

Zudem ist Yingmou selbst ein Experte auf dem Gebiet des 3D-Scannings – Yingmous erste technologische Errungenschaft, das „Dome Light Field“, hat sich mittlerweile zu einer ausgereiften, kommerziellen 3D-Erfassungslösung für die globale Film-, Fernseh- und Gaming-Branche entwickelt.Ein mit großer Spannung erwartetes chinesisches 3A-Meisterwerk, das in Kürze erscheinen wird, verwendet bereits ein komplettes Set an Charaktergesichtsmodellen, die mit der „Dome Light Field“-Technologie aufgenommen wurden. Daher wissen sie genau, worauf es ankommt.

Andererseits lassen sich zwar Modelle mit 10 Millionen Polygonen nicht direkt ins Spiel integrieren, doch wenn man die Generierungsqualität in der Phase der hochpolygonalen Modelle ausreichend hoch hält, eröffnet dies tatsächlich neue Möglichkeiten für die nachfolgenden Schritte der gesamten Pipeline.

So müssen beispielsweise in der Hochauflösungsphase die Polygonanzahl auf mehrere zehn Millionen erhöht werden, damit komplexe Elemente wie Haare, mehrlagige Stoffe und architektonische Verzierungen im KI-Modell klar dargestellt werden können und die KI tatsächlich in der Lage ist, hochpräzise, realistische 3A-Assets zu generieren.Wie Wu Di erläutert, können Nutzer mit Rodin Gen-2.5 die hochauflösenden Texturen der High-Poly-Oberflächen nach der Konvertierung in Low-Poly-Modelle als Normal Maps einbrennen, um bei geringerem Leistungsaufwand eine höhere visuelle Qualität zu erzielen.Da die Leistungsfähigkeit der Modelle selbst ein höheres Niveau erreicht hat, lässt sich – selbst wenn nicht direkt das Endprodukt generiert wird – der Zeitaufwand für die anschließende Erstellung von Low-Poly-Modellen und die Ergänzung von Details reduzieren. Die Generierung von High-Poly-Modellen ist nicht das Endziel, sondern der erste Schritt für KI-3D in den Arbeitsabläufen der Spieleindustrie.

Dies erklärt auch, warum die Sicherstellung der korrekten Modellform und die Anhebung der Texturqualität auf 3D-Native-Niveau in der High-Poly-Phase tatsächlich eine Antwort auf die traditionellen Schwachstellen von KI-3D-Modellen darstellt – denn sobald die Generierungsqualität nicht den Anforderungen entspricht, zieht dies eine ganze Reihe von manuellen Nachbearbeitungsprozessen nach sich.Wenn Farben, Schatten, Glanzlichter, Flecken und Materialdetails der Texturen in einem Bild durcheinander sind, ist es für den Texturdesigner schwierig, saubere Anpassungen vorzunehmen; wenn die Polygonverteilung des Modells zu unübersichtlich ist, ist es am Ende möglicherweise sogar besser, das Modell von Hand neu zu erstellen.

Und genau das führt uns zu der Frage, die die Branche am meisten beschäftigt: Wann wird die KI-3D-Modellierung endlich wirklich produktionsreif sein?

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Den Fluss der „Produktion“ überqueren

Und genau das ist auch das Thema, das Yingmou am meisten beschäftigt.

Wu Di erzählte von einer Erfahrung: Als Yingmou damals die erste Generation des „Dome Light Field“ entwickelte, war man von den Beleuchtungsergebnissen ziemlich überzeugt. Doch da das Datenformat des Labors nicht mit den Standards der Film- und Fernsehindustrie kompatibel war, gab es überhaupt keine Unternehmen, die das Produkt kauften.Wu Di sagte, diese bittere Lektion habe sie dazu veranlasst, „Production-Ready“ in die Unternehmensphilosophie aufzunehmen – Forschung und Industrie seien wie die beiden Ufer eines Flusses; beim Überqueren könne man ins Wasser fallen oder Wasser schlucken, weshalb man stets Ehrfurcht haben müsse. Bei der Entwicklung von Hyper3D Rodin holten sie sich stets direktes Feedback von den Kunden und passten das Produkt entsprechend an.

Sie fassten die Anforderungen ihrer Kunden aus der Spieleindustrie zusammen: „Um zu höher aufgelösten Modellen zu gelangen, müssen auf den Oberflächen mehr korrekte und nützliche Details erzeugt werden;je näher man der endgültigen Spielphase kommt, desto wichtiger sind eine gute Topologie, eine korrekte Verlegung der Kabel an den Ecken, eine hohe Ausnutzung der UV-Entfaltung, geschichtete PBR-Materialien und eine gute Aufteilung in einzelne Teile – all dies sind Konzepte, die uns die Kunden (aus der Spieleindustrie) vermittelt haben.“

Allerdings richtet sich der Hyper3D-Service nicht nur an die Spieleindustrie. Beim 3D-Druck steht die Wasserdichtigkeit der Modelle im Vordergrund, im Industriedesign sind Formate, Abmessungen und Normen entscheidend, während bei Spezialeffekten für Film und Fernsehen ganz andere Anforderungen an Material, Präzision und die Anpassung an die Produktionskette gestellt werden. Insgesamt handelt es sich hierbei um eine Herausforderung, bei der es sehr schwierig ist, alle Aspekte gleichermaßen zu berücksichtigen.

Der Kerngedanke von Hyper3D besteht darin, den Einstieg in die professionelle 3D-Produktion über den Aspekt der „Kontrollierbarkeit“ zu ermöglichen, sodass professionelle Anwender selbst entscheiden können, wie ihr „Production-Ready“-Modell aussehen soll, und diese Anforderungen in den verschiedenen Voreinstellungen der Rodin-Modellierungsoberfläche zum Ausdruck kommen.

Während bei KI-Produkten für Endverbraucher das Ziel darin besteht, Bilder auf Knopfdruck zu erstellen, ist es bei professionellen KI-3D-Produkten hingegen am wichtigsten, dass dem Nutzer genügend Möglichkeiten geboten werden, selbst „einzugreifen“.

Die in diesem Jahr von Hyper3D eingeführte Funktion „3D-Bearbeitung“ ist ein anschauliches Beispiel dafür, wie das Unternehmen Kontrollierbarkeit umsetzt: Wenn der Nutzer nach der Modellerstellung mit einem bestimmten Bereich unzufrieden ist, kann er diesen direkt markieren und dann lokal neu generieren, wodurch vermieden wird, dass das Modell wegen eines kleinen Fehlers immer wieder von Grund auf neu erstellt werden muss.

Gib den lokalen Bearbeitungsbefehl ein: „Verwandle die Fahrzeugfront in einen Sportwagen.“

Zhang Qixuan und Wu Di sind stolz darauf: Derzeit gibt es in der Branche noch kein Produkt, das dieser Technologie das Wasser reichen kann. Das Hyper3D-Team konnte diese Herausforderung meistern, weil es als erstes Unternehmen im Bereich der großen 3D-KI-Modelle die kontrollierbare Generierungsarchitektur „3D ControlNet“ vorgestellt hat und derzeit zu den wenigen gehört, die diese beherrschen.Im Wesentlichen zielt diese Technologie darauf ab, das Problem der Generierungskonsistenz zu lösen, d. h. sicherzustellen, dass bei lokalen Änderungen andere Bereiche unverändert bleiben.

Gleichzeitig erfordert dies, dass 3D-Modelle selbst ebenso wie Bilder und Text als Modelleingabe verwendet werden können.Der dafür erforderliche 3D-Interpreter basiert auf den Kompetenzen, die das Unternehmen bereits bei der Entwicklung der BANG-Komponentengenerierungsfunktion erworben hatte. Dass Hyper3D bei Rodin Gen-2.5 führende Aussehenmodelle vorweisen konnte, hängt zudem eng mit den langjährigen Erfahrungen von Dome Light Field im Bereich der Materialscans zusammen.

BANG-Teile

Es ist unschwer zu erkennen, dass Yingmou es sehr gut versteht, seine zentralen Stärken zu nutzen – sich intensiv mit wissenschaftlicher Forschung zu befassen, an der Spitze der Forschung mitzuwirken, originelle technische Errungenschaften hervorzubringen und sich dann wieder den grundlegenden Fragen der 3D-Modellproduktion zuzuwenden. Diese Technologien sammeln sich nach und nach wie ein Schneeball an, bilden langfristig eine Hebelwirkung und sorgen bei der Umsetzung in der realen Produktion für höhere Erträge.

Zhang Qixuan erklärte, dass sie derzeit wohl zu den wenigen Teams gehören, die 3D-Großmodelle anbieten, die eine Steuerung vor, während und nach der Erstellung ermöglichen. Genau aus diesem Grund sind professionelle zahlende Nutzer bereit, dieses Modell eingehend zu erkunden und die für sie am besten geeigneten Einstellungen zu finden.

Von außen betrachtet ist zu erkennen, dass Yingmou Technology nach der Einführung des Rodin Gen-2, beginnend mit der Bewältigung der Herausforderungen in Bezug auf Material und Präzision, schrittweise Funktionen wie „Smart Lowpoly“ erprobt hat. Offensichtlich strebt das Unternehmen an, dass die Modelle der Hyper3D Rodin-Serie auch in Zukunft den Entwicklern von Echtzeit-3D-Szenarien, wie beispielsweise in Videospielen, gute Dienste leisten werden.

Vergleich desselben Modells nach intelligenter Reduzierung der Polygonanzahl

Den Rückmeldungen der Nutzer in Foren wie Reddit zufolge ist die Qualität der derzeit mit diesen Funktionen erstellten Low-Poly-Modelle bereits recht brauchbar. Sogar Hyper3D Rodin verfolgt das Prinzip „Bezahlung erst bei Lieferung“: Solange der Nutzer nicht zufrieden ist, können die Modelle kostenlos neu generiert und partiell bearbeitet werden.

Außerdem haben sie das Hyper3D Rodin-Plugin in die meisten gängigen 3D-Programme wie Blender, Unreal, Unity und Godot integriert, sodass Kreative Assets mit einem Klick in professionellen Programmen aufrufen und sogar mit Hyper3D Rodin Modelle bearbeiten können, die von anderen KI-Plattformen generiert wurden.Hinter all diesen Maßnahmen steht ein gemeinsames Ziel: Hyper3D Rodin noch tiefer in die reale Produktion zu integrieren.

Natürlich scheuen sich Wu Di und Zhang Qixuan auch nicht, über einige der Herausforderungen zu sprechen, denen sie derzeit gegenüberstehen. So hat Rodin beispielsweise Bereiche wie UV-Mapping noch nicht vollständig gemeistert, und die topologische Verkabelung der Modelle ist für hochwertige, inhaltsreiche Spiele noch nicht präzise genug.Dafür gibt es viele Gründe: Zum einen mangelt es an hochwertigen Daten aus konkreten Spielprojekten, zum anderen sind 3D-Modelle von Natur aus weitaus komplexer als Bilder oder Text.

Beide waren sich jedoch einig, dass allgemeine Anforderungen wie Teilung, Material, Topologie und UV-Mapping, die von jedem Spielentwickler gestellt werden, zwangsläufig ganz oben auf der Prioritätenliste der Forschung und Entwicklung stehen.

Diese Fähigkeiten scheinen zwar die „letzte Meile“ auf dem Weg vom High-Poly-Modell zum fertigen Produkt zu sein, sind aber in Wirklichkeit entscheidend dafür, ob KI-3D den gesamten Prozess der Spieleentwicklung durchgängig abdecken kann – und genau das sind die Entwicklungen, die in diesem Bereich in den nächsten ein bis zwei Jahren am meisten Beachtung verdienen.

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In die Zukunft

Zum Abschluss des Interviews sprachen wir mit den beiden Gründern auch über den aktuellen Stand der Entwicklungen im gesamten Bereich der 3D-Generierung.

Ich habe den Eindruck, dass der gesamte Bereich der KI-3D-Generierung ein wenig wie eine Zeitkapsel wirkt. Er erinnert mich immer wieder an die Phase der rasanten Entwicklung großer LLM-Modelle um das Jahr 2024 herum – als das „Scaling Law“ und die Anzahl der Vortrainingsparameter heiß diskutiert wurden, die Basismodelle selbst noch keine Grenzen erreicht hatten und die Verbesserung der Modellleistung noch direkte Vorteile für die Benutzererfahrung mit sich brachte.Der Wettbewerb in der nächsten Phase der Produktentwicklung hat noch nicht in vollem Umfang begonnen, doch die Fortschritte von Rodin Gen-2.5 bei der Generierungsfähigkeit tragen bereits deutlich dazu bei, dass KI-3D tiefer in die Produktionskette vordringt.

Auch Wu Di hat dazu seine eigene Einschätzung. Nach der nun erfolgten neuen Finanzierungsrunde verfügt Yingmou über neuen Treibstoff und kann sich intensiver der wissenschaftlichen Forschung widmen. Nach Wu Dis Einschätzung wird sich Hyper3D auch in drei Jahren höchstwahrscheinlich weiterhin auf den professionellen Bereich konzentrieren.In den nächsten ein bis zwei Jahren werden sie sich vor allem auf zwei Dinge konzentrieren: Erstens wollen sie die Generierungsqualität der Basismodelle weiter verfeinern; zweitens wollen sie im zukünftigen Hyper3D Rodin Funktionen wie Bearbeitung und Agentenunterstützung ausbauen, um die Modelle in professionellen Anwendungsbereichen immer benutzerfreundlicher zu gestalten und gleichzeitig Rodin in strategische Modellierungsanlagen für die Fertigung zu integrieren.

Das ist allerdings auch eine überraschend bescheidene Antwort. Schließlich orientieren sich weltweit viele Teams im Bereich KI-3D an Schlagworten, die Investoren leichter ansprechen: Weltmodelle, die Grundlage für interaktive UGC-Ökosysteme der nächsten Generation, 3D-Inhaltsplattformen …Doch Zhang Qixuan gibt ganz offen zu: Natürlich interessieren sie sich für Weltmodelle, doch da das gesamte Team aus Technikern besteht, begegnen sie diesem Konzept mit größerer Ehrfurcht.

In der zweiten Jahreshälfte wird Yingmou ein szenenbasiertes Generierungsmodell veröffentlichen. Zum gegenwärtigen Zeitpunkt entspricht es jedoch noch nicht Wu Dis strenger Definition eines Weltmodells – nämlich dass es manipulierbar ist, der Steuerung durch verkörperte Intelligenz dienen kann und die Welt wirklich versteht. Dennoch sind sie davon überzeugt, dass solche Technologien in Zukunft eine wichtige Grundlage für Weltmodelle und verkörperte Intelligenz bilden werden.

Daher bleibt die Vision von Yingmou auf absehbare Zeit klar: ein Werkzeug zu entwickeln, das den Profis im 3D-Bereich optimal dient. Ihr Ziel ist es, die Werkzeuge der Modellierer noch schärfer zu machen.

Dies ist möglicherweise auch der realistischste und vielversprechendste Weg für KI-3D in der Spieleindustrie.

Es muss nicht von Anfang an die gesamte 3D-Workflow-Kette auf den Kopf stellen und wird auch nicht sofort die gesamte Arbeit erfahrener Modellierer ersetzen. Viel wichtiger ist, dass es bei den ersten, sich wiederholenden und zeitaufwendigsten Schritten ansetzt und den Menschen nach und nach von schwerer körperlicher Arbeit befreit, sodass die Kreativen ihre Energie wieder verstärkt auf die Ästhetik, das Urteilsvermögen und den Ausdruck selbst richten können.

Für die Spielebranche war die 3D-Produktion lange Zeit ein tiefer und schmaler Fluss. In der Vergangenheit konnten nur wenige Unternehmen, die über ausreichende finanzielle Mittel, Teams und Erfahrung verfügten, zuverlässig das Ufer höherer Qualität erreichen. Das wirklich Vielversprechende an KI-3D liegt vielleicht gerade darin, dass es still und leise die Brücke über diesen Fluss verbreitert.

Wenn immer mehr kleine und mittlere Teams, unabhängige Entwickler und sogar gewöhnliche Kreative kostengünstiger Zugang zu hochwertigen 3D-Assets erhalten, werden sich der Fantasie in der Welt der Spiele auch mehr Möglichkeiten eröffnen, diese Ideen tatsächlich umzusetzen.