Neural4D

 Neural4D官网,最新一代多模态AI 3D 资产生成平台

简介

 Neural4D是由 DreamTech 研发的最新一代多模态 AI 3D 资产生成平台，旨在彻底改变三维内容创作流程。它不仅支持“文生3D”和“图生3D”，还能在几秒钟内将简单的文本描述或二维图像转化为高精度的三维模型。作为一款零门槛的云端工具，用户无需安装任何软件，通过浏览器即可直接访问。其核心优势在于极高的生成速度与成品可用性，生成的模型自带精细纹理与准确的拓扑结构，支持 OBJ 和 STL 等通用格式导出。无论是游戏开发者的资产预研、工业设计师的快速原型制作，还是 3D 打印爱好者的创意落地，Neural4D 都能提供从概念到成品的一站式解决方案，极大降低了三维建模的技术门槛。

 Neural4D官网官网: https://www.neural4d.com/zh

工具特色

1. 超高精度与效率：

– 支持千万面级精细度，远超一般3D工具

– 首次实现100万tokens的3D模型生成，支持2048³分辨率

– 100万token模型约1分半完成推理，可多任务并行生成

2. 领先的算法能力：

– 原生3D纹理生成：避免二维贴图的空间不一致问题，实现最佳三维几何与纹理效果

– 全新贴图算法：极大优化阴影、杂色、错色等行业难题

– 3D Assembly Generation：模拟真实拓扑，以可组装的零件形式生成模型，便于编辑

3. 强大的泛化能力：

– 不仅支持常规图片，对表情包、简笔画、毛绒飘散粒子等写意图也能生成完整3D模型

– 在10大类场景的评测中，7类效果领先包括欧美大厂在内的全部3D大模型

4. 为生产优化：

– 专门为3D打印、CNC雕刻优化几何算法，解决流形加厚、结构平滑等实物生产痛点

– 支持VR功能，可在真实空间中预览模型，一键定制

5. 高性价比：

– 同类产品中生成成本最低，联系官方API调用每次仅需约0.51元

– 算力要求仅为传统模型的1/5，大幅降低硬件门槛

6. 多模态交互：

– Neural4D-2o支持文字、图片输入，并通过对话式自然语言交互微调或修改已生成模型

 使用教程

1. 注册登录：

– 访问官网，点击“开始”注册账号（新用户注册即送600积分，可生成10次模型）

2. 开始创作：

– 文生3D：在“魔术提示”框输入描述（如：“一只可爱的卡通龙，翅膀张开”）

– 图生3D：上传参考图片（支持JPG、PNG等格式）

– Neural4D-2o：多模态大模型,支持文本与图像输入,实现基于自然语言的实时交互式编辑生成并修改模型。

3. 生成与调整：

– 点击“生成”按钮，等待约1-2分钟

– 使用工具栏调整模型细节、材质或通过对话指令微调（如：“让角更尖锐一些”）

4. 导出与应用：

– 支持导出OBJ、GLB、STL等主流3D格式

– 可直接用于3D打印、游戏引擎（Unity/Unreal）、Blender等软件

 常见问题（FAQ）

Q：生成一个模型需要多少钱？

A：通过官网体验，新用户注册赠送积分可免费生成。API调用成本约1元/次，性价比领先大部分 AI 3D 工具。

Q：支持哪些类型的图片输入？

A：支持绝大多数图片类型，包括照片、插画、设计稿，甚至表情包和简笔画。对“写意”风格图片（如绒毛、飘散粒子）有特别优化。

Q：生成的模型可以直接用于3D打印吗？

A：可以。Neural4D专门为3D打印优化了几何算法，确保模型为流形、厚度均匀，导出STL格式后可直接送入切片软件。

Q：生成速度如何？

A：根据模型复杂度，通常在30秒至2分钟内完成。100万token的高精度模型约需1分半。

Q：是否支持模型修改？

A：支持。Neural4D-2o版本可通过自然语言对话交互进行微调，例如修改颜色、调整比例、增加细节等。

Q：有移动端吗？

A：支持手机端网页登录，可使用VR功能将生成的3D模型放置在真实环境中预览。

Q：如何获取更多积分或优惠？

A：关注官方社交媒体账号，常有限时活动赠送积分。合作达人粉丝可使用专属兑换码额外获得500积分。

体验建议：可从简单表情包或清晰物体照片开始尝试，感受其快速生成与高还原度的特点。适合3D打印爱好者、游戏开发者、动画师及所有希望降低3D创作门槛的用户。

【深度评测】Neural4D：生成式3D的“第四维”革命，还是单纯的营销噱头？

前言：从静态模型到动态灵魂的跨越

在过去的两年里，我们见证了 AI 生成 3D 领域的“寒武纪大爆发”。从最早的 Google DreamFusion 打开了 Text-to-3D 的潘多拉魔盒，到 Luma AI 和 Meshy 凭借 NeRF（神经辐射场）和 Gaussian Splatting（高斯泼溅）技术在移动端大杀四方，再到 CSM (Common Sense Machines) 试图构建通用的 3D 世界模型。作为一名一直关注独立开发工具链的博主，我测试了不下数十款此类工具。

然而，大家的痛点始终很一致：生成的模型虽然看着不错，但往往是“死”的。要么拓扑结构一团糟，无法布线；要么只有漫反射贴图（Diffuse），缺乏 PBR 物理材质；最致命的是——它们没有骨骼，没有动作。对于游戏开发者和动画师来说，一个静态的雕塑只有观赏价值，没有使用价值。

直到最近，DreamTech 旗下的 Neural4D 发布了 2.0 版本（Neural4D-2o），并在独立开发者圈子里引起了不小的骚动。虽然它的名字里带着“4D”，但这究竟是代表了时间维度的生成能力，还是仅仅是一个好听的名字？它声称的“DeepSeek-R1 级强化学习策略”在 3D 领域究竟意味着什么？

为了回答这些问题，我花了一周时间，深度试用了 Neural4D 的各项功能，从概念设计到最终导入 Unreal Engine 5，为你带来这篇详尽的专业评测。

第一章：Neural4D 是什么？——技术底座解析

在开始实测之前，我们需要先扒一扒它的技术外衣。

Neural4D 并不是一个凭空冒出来的产品。根据其官方披露的信息以及 GitHub 上相关的开源论文（如 Tensor4D），这是一款基于神经 4D 分解（Neural 4D Decomposition）技术的生成平台。

1.1 核心架构：Neural4D-2o 与 Direct3D-S2 引擎

目前的 Neural4D 运行在被称为 Neural4D-2o 的多模态大模型之上。这里的“2o”很显然是在致敬 GPT-4o，暗示其具备全能的模态理解能力。

与传统的“基于图片反推 3D”不同，Neural4D-2o 引入了一种类似于 DeepSeek-R1 的强化学习（RL）策略。简单来说，在模型训练阶段，它不仅被“喂”了海量的 3D 模型数据，还被引入了“物理合理性”的奖励机制。这意味着，它生成的模型不再是简单的“看起来像”，而是在结构上更符合物理世界的逻辑。

其背后的渲染和生成引擎 Direct3D-S2 则是另一个亮点。它抛弃了早期 NeRF 渲染慢的缺点，结合了 3D Gaussian Splatting 的实时渲染优势，同时在几何生成上通过 SDF（Signed Distance Function，有向距离场）来保证表面的光滑和封闭性。

1.2 为什么叫“4D”？

这是很多人（包括我）最开始的疑问。在计算机图形学中，第 4 维度通常指时间（Time）。

Neural4D 的“4D”主要体现在两个层面：

1. 动态生成能力（Text-to-4D）： 它不仅仅是生成一个静态的 OBJ 文件，而是能够基于文本描述生成带有动作序列的动态资产。虽然目前这个功能还在 Beta 阶段，但已经能看到它试图解决“视频到 3D 动态重杰”的野心。
2. 结构化骨骼绑定（Auto-Rigging）： 这也是它最核心的卖点。系统会自动将生成的角色分解为头部、身体、四肢等组件，并建立一套包含 200+ 骨骼节点的拓扑网络。对于 AI 来说，能够理解“关节”在哪里，就意味着它赋予了模型在时间轴上运动的潜力。

第二章：功能详解与工作流

打开 Neural4D 的工作台（Dashboard），你会发现它的界面非常极客，黑色底色配上霓虹蓝的 UI，很有赛博朋克的感觉。功能区主要分为四大板块：

2.1 对话式多模态生成 (Conversational Generation)

这是 Neural4D-2o 的拿手好戏。传统的 AI 工具通常是“提示词 -> 生成 -> 不满意重来”。而 Neural4D 采用的是对话式迭代。

你可以先说：“给我一个穿着生锈铠甲的赛博朋克武士。”
生成初稿后，你可以继续说：“把他的头盔换成破碎的霓虹面具，右臂换成机械义肢。”
系统会在保留原有主体结构的基础上，局部修改模型。这种“基于上下文的修改”极大地降低了抽卡的挫败感。

2.2 图生 3D (Image-to-3D) 的精度

这通常是竞品厮杀最激烈的战场。Neural4D 在这里引入了一个名为 “Volume Consistency Check” (体积一致性检查) 的机制。

很多工具在做图生 3D 时，背面往往是一团模糊的贴图，或者是完全错误的几何拉伸。Neural4D 声称利用 1M+ 的上下文窗口，能够“脑补”出看不见的背面细节。支持上传单张视图，也支持上传三视图（前、侧、后）来获得精确控制。

2.3 TexTrix 材质引擎：PBR 的救星

对于游戏开发者来说，只有颜色贴图（Base Color）的模型是垃圾。现代游戏引擎（UE5, Unity HDRP）需要的是 PBR 材质（粗糙度、金属度、法线、AO）。

Neural4D 内置的 TexTrix 引擎专门负责这一步。它不仅仅是根据图片生成纹理，而是通过 AI 估算物体表面的材质属性。比如，它能识别出“铠甲”应该是金属材质（High Metalness, Low Roughness），而“布料”则是非金属材质。它能直接导出 ORM 贴图（Occlusion, Roughness, Metallic 打包在 RGB 通道中），这对于优化游戏性能至关重要。

2.4 自动拓扑与骨骼绑定 (Auto-Retopology & Rigging)

这是真正的杀手锏。Neural4D 生成的模型默认是四边面（Quads）拓扑，而不是乱糟糟的三角面。不仅如此，针对人形和动物角色，它会自动生成一套标准的骨骼系统，并自动刷好蒙皮权重（Skin Weights）。这意味着你导出的 FBX 文件，扔进 Mixamo 或者 Maya 里，直接就能动。

第三章：实测环节——挑战“不可能的三角”

为了验证它的真实实力，我决定给它出一个难题。在 3D 建模领域，有一个“不可能的三角”：生成速度、几何精度、材质质量，通常三者只能取其二。

测试目标： 制作一个“背着蒸汽朋克背包的直立行走鳄鱼侦探”，要求有皮夹克质感，且可以直接用于游戏。

3.1 第一步：提示词输入与初稿生成

我输入了 Prompt：

“An anthropomorphic crocodile detective, wearing a worn-out leather trench coat, steampunk mechanical backpack with brass gears and steam pipes, standing upright, noir style, high detail.”

点击生成。

• 耗时： 约 45 秒。
• 结果： 系统给出了 4 个预览网格（Preview Meshes）。

与其他工具不同的是，这 4 个预览不是模糊的 GIF，而是可以直接旋转查看的低模。

• 初评： 鳄鱼的头部特征抓得很准，长嘴巴没有畸变。皮大衣的下摆有自然的垂坠感。蒸汽背包的齿轮轮廓清晰，没有和背部粘连在一起。我选择了第 2 个方案，因为它眼神看起来更犀利（虽然此时还没贴图，但几何轮廓很有神）。

3.2 第二步：高模细化与材质生成

选中方案 2，开启 “High-Res Refinement” (高精细化) 模式。此时系统提示需要消耗更多算力（约 2 分钟）。

• 几何细节： 生成的高模令人惊讶。鳄鱼皮肤上的鳞片不再是平滑的法线欺骗，而是真实的几何起伏。大衣上的纽扣、背包上的管线都变成了独立的几何体。
• 材质表现： 进入 TexTrix 环节。系统自动生成了 4K 分辨率的贴图。
  • 漫反射（Albedo）： 颜色很正，皮革有磨损的做旧感。
  • 法线（Normal）： 极大地增强了鳞片的立体感。
  • 粗糙度/金属度： 这里出了点小问题。铜质齿轮的金属度是对的，但皮大衣看起来太亮了，像塑料雨衣。
  • 修正： 我在对话框输入：“Make the leather coat more matte and worn out.”（让皮大衣更哑光、更旧一点）。
  • 结果： 30 秒后，粗糙度贴图更新，皮衣质感完美修复。

3.3 第三步：骨骼与动态测试

最关键的一步来了。我勾选了 “Generate Rig” (生成骨骼) 选项。

系统识别出这是一个“类人生物（Humanoid）”，并自动匹配了一套双足骨骼。
下载 FBX 格式，大小约 45MB。

导入 Blender 测试：

1. 拓扑结构： 打开线框模式。虽然不是完美的手工布线，但居然是整齐的四边面流（Edge Loops）。关节处（如手肘、膝盖）有多圈布线，利于变形。这比常见的摄影测量（Photogrammetry）出来的乱面强太多了。
2. 骨骼： 骨骼层级清晰，甚至有手指骨骼。
3. 蒙皮： 我尝试旋转了一下手臂。腋下的拉伸比较自然，但鳄鱼尾巴的根部和风衣下摆有一点穿模。这是自动蒙皮的通病，但在 AI 生成工具里，这已经属于“可用”级别了。

导入 Unreal Engine 5 测试：
直接将 FBX 拖入 UE5，将材质球连接好。赋予一个小白人（Mannequin）的跑步动画。

• 结果： 鳄鱼跑起来了！尾巴会随着惯性摆动（虽然尾巴骨骼只有 3 节，略显僵硬，但它真的在动）。皮衣的材质在 Lumen 光照下反射出真实的高光。

3.4 压力测试：非生物与复杂结构

为了测试它的极限，我又试了一个“镂空的哥特式灯塔”。
这次 Neural4D 稍微有点翻车。镂空部分的内部结构有些混乱，光影烘焙在 AO 贴图里出现了黑斑。显然，对于这种需要极高拓扑精度的建筑结构，AI 还是不如传统的参数化建模（如 Houdini）。

第四章：深度分析——Neural4D 的优缺点

经过这一轮实战，我对 Neural4D 的能力边界有了清晰的认知。

优点 (Pros)：

1. “可编辑”的生成结果： 这一点至关重要。它生成的不是死模型，而是带有分层结构、清晰拓扑和骨骼的资产。这大大缩短了从 AI 到游戏引擎的路径。
2. 材质理解力超群： TexTrix 引擎对 PBR 属性的推断非常准确，尤其是金属和非金属的区分，这通常是初级 3D 美术最容易做错的地方。
3. 对话式修改： 这一点极大地提高了容错率。你不需要因为一个小细节不满意就重新抽卡，而是可以像甲方一样提出修改意见。
4. 速度： 从 0 到一个带骨骼的成品角色，全程不到 10 分钟。对于独立开发者做原型（Prototyping）来说，这是降维打击。

缺点 (Cons)：

1. 复杂硬表面的布线问题： 虽然有机生物生成的很好，但在处理极其规则的机械结构（如枪械内部结构、精密手表）时，布线依然不够硬朗，倒角（Bevel）处理得比较肉。
2. 动画生成的局限： 虽然号称 4D，但目前自带的“Text-to-Animation”功能生成的动作还比较鬼畜，很难直接用于生产，更多是作为一个参考。真正好用的还是它的静态模型+自动绑骨。
3. 算力成本： 高精度生成和重拓扑非常吃云端算力。在高峰期，排队时间可能会变长。虽然它有免费试用额度，但想要生产力级别的输出，付费是必须的。

第五章：行业对比——Neural4D 处于什么位置？

将 Neural4D 放在 2026 年的市场坐标系中，我们可以更清楚地看到它的定位。

• vs. Meshy： Meshy 在硬表面和风格化模型上依然表现出色，且生成速度极快。但 Neural4D 在角色骨骼绑定和PBR 材质的物理准确性上更胜一筹。如果你是做场景道具，选 Meshy；如果你是做角色，选 Neural4D。
• vs. Luma AI： Luma AI 是视频生成 3D（Video-to-3D）的王者，利用 NeRF 重建现实物体的能力无人能敌。Neural4D 更偏向于从无到有的创作（GenAI），而不是重建。
• vs. Rodin (Deemos)： Rodin 在高模细节上非常惊人，但 Neural4D 的优势在于工作流的整合（拓扑+绑定+材质一站式），更像是一个为游戏开发者定制的管线，而不仅仅是一个模型生成器。

Neural4D 的定位非常狡猾：它切入的是“独立游戏开发者的资产管线”。它不试图替代影视级的 ZBrush 雕刻师，而是试图替代那个需要花 3 天时间在 Blender 里拉点、展 UV、绑骨骼的初级建模工作。

第六章：未来展望与创作者建议

Neural4D 的出现，标志着 AI 3D 生成工具进入了 2.0 时代。

• 1.0 时代 是“看图说话”，生成的东西只能截图发朋友圈，没法用。
• 2.0 时代 是“资产管线”，生成的东西带拓扑、带贴图、带骨骼，能进引擎，能跑能跳。

作为一名博主，我对独立开发者的建议是：

不要指望它能直接生成最终 Boss。
目前的 Neural4D 依然无法替代艺术家的审美把控。它的最佳用途是：

1. 快速填充背景 NPC： 需要 50 个不一样的路人甲？用它生成，半天搞定。
2. 灵感辅助： 想要一个“克苏鲁风格的咖啡机”？让它生成几个草图，然后你在 Blender 里照着修。
3. 小物件量产： 游戏里的垃圾桶、路灯、板条箱，这些枯燥的资产完全可以交给它。

关于“4D”的未来

虽然目前 Neural4D 的动态生成功能还略显稚嫩，但这代表了未来的方向。随着 Tensor4D 等技术的成熟，我们或许很快就能通过一段文字，直接生成一个正在施法的魔法师，不仅模型是 3D 的，连火焰特效和施法动作都是生成的。

结语：工具的本质是解放

回顾这次评测，Neural4D 给我最大的触动不是它的算法有多先进，而是它对工作流的尊重。

很多 AI 工具开发者似乎不懂 3D 制作的痛点，觉得生成一个 GLB 文件就完事了。但 DreamTech 显然懂行。他们知道，没有 UV 展开的模型是废品，没有骨骼的角色是雕塑，没有四边面拓扑的网格是定时炸弹。

Neural4D 并不完美，它还有很多由于 AI 幻觉带来的小毛病。但它迈出了关键的一步：它不再试图仅仅展示“AI 能做什么”，而是在思考“开发者需要什么”。

对于我们这些在深夜里独自面对 Blender 默认立方体发呆的独立开发者来说，Neural4D 就像是一个不知疲倦的数字助手。它可能做不出米开朗基罗的大卫像，但它能帮你把那个该死的、甚至不需要名字的哥布林小兵做出来，并且让它在你的游戏里欢快地跑起来。

而这，也许就是 AI 之于创作的真正意义。

(本文为独立评测，无任何商业推广成分。软件版本基于 2026 年 1 月的 Neural4D Web 2.0 版本。)

附录：实测参数参考

为了方便大家复现我的测试结果，以下是我在测试中总结的一些参数心得：

如果你也在使用 Neural4D，欢迎在评论区分享你的 Prompt 和生成的作品，让我们看看这个工具的极限到底在哪里。我们下期评测见！