生成式AI技術的快速發(fā)展正不斷降低3D設計門檻，為設計師和創(chuàng)客實現(xiàn)創(chuàng)意提供了強大助力。不過，AI 3D設計工具多采用全局性生成方式，用戶在局部調整模型時，可能無意中破壞其關鍵功能結構，影響最終實體模型的可用性。

非資深設計師用戶在面對這些問題時往往表現(xiàn)的力不從心。不過麻省理工學院CSAIL人機交互工程組曾通過一種智能化交互設計工具Style2Fab系統(tǒng)，能夠自動將3D模型分割為功能性與美學性元素，提升設計的可控性與成品可靠性。

這一技術為3D設計師提供了更精細的創(chuàng)作控制，有效銜接數(shù)字模型設計與3D打印等物理制造技術。在降低門檻、提升效率的同時，也保障了創(chuàng)意落地的可行性與質量，助力更多用戶高效、可靠地將設計轉化為實體模型。

“3D Science Valley 白皮書 圖文解析

對于許多創(chuàng)客而言，修改或“風格化”在線模型資源庫中共享的開源設計是一項關鍵挑戰(zhàn)。這些平臺提供了大量可直接打印的3D模型，但是可實現(xiàn)的定制化設置通常僅限于更改預定義的參數(shù)。

除了美學呈現(xiàn)之外，3D打印模型通常具有與幾何結構直接相關的設計功能。如果用戶對整個3D模型進行操作（這可能改變模型整體幾何形狀）就有可能破壞模型的功能性?！帮L格化”固然可以有針對性地應用，但這要求使用者能夠識別出3D模型中哪些部分會影響功能、哪些部分純粹是美學性能。

對于非資深設計用戶來說，這無疑是一項艱巨的任務。

當然，有時用戶可以在CAD工具中標注功能。不過，在線資源庫中共享的大多數(shù)模型都是缺失這一關鍵元數(shù)據(jù)的3D模型。

麻省理工團隊提出的方法，能夠自動將為3D打印設計的3D網格模型按功能和美學進行分解。也就是說，創(chuàng)客用戶可以選擇性地對3D模型進行風格化，同時保持期望的原始功能。這一方法將幫助創(chuàng)客更加絲滑地利用AI 3D建模工具進行創(chuàng)作并通過3D打印機制造出作品。

麻省理工團隊基于對Thingiverse 3D打印資源庫中1000個設計的形成性研究，提出了一種將3D網格幾何組件進行分類的方法：

(1)美學性的，僅貢獻于模型美學；

(2)內部功能性的，與基于組件的模型裝配相關；

(3)外部功能性的，與環(huán)境的交互相關。

基于以上分類法，研究團隊提出了一種基于拓撲的方法，可以自動分割3D網格，并將這些分割段的功能性歸類到上述三個類別中。

為演示這一方法，研究團隊推出了一款名為“Style2Fab”的交互式工具，用戶通過該工具能夠在不改變功能性的前提下控制3D網格。

圖1 展示了一種典型應用場景：一位經驗不足的創(chuàng)客希望對一個3D打印的自澆水花盆外側進行風格化。

這位創(chuàng)客用戶很清楚底座需要保持平坦，并且模型兩個組件的互鎖部分應保持不變。但用戶不知道如何在這兩個3D網格中隔離這些區(qū)域。當用戶通過Style2Fab處理3D模型時，功能感知分割方法將模型進行了分割，并把底座和互鎖段標記為功能性的，自動化地完成了這一繁瑣的模型編輯工作。用戶僅將風格應用于花盆的外邊緣，然后就可以將模型發(fā)送給3D打印機進行花盆快速制造。

3D模型功能的形成性研究

3D科學谷了解到，為確保生成式AI在賦能3D模型創(chuàng)意風格化的同時不破壞其物理功能性，麻省理工的團隊首先開展了一項形成性研究。他們以Thingiverse平臺的993個熱門設計為樣本，通過定性分析構建了一個核心分類框架，從模型用途（器物型/任務相關型）和功能上下文（外部功能/內部功能）兩個維度進行判定，明確區(qū)分了模型中關乎穩(wěn)定性和組裝的功能性部件與僅影響美觀的美學性部件。據(jù)此，任何不具備內外功能上下文的部件均可被標識為純美學區(qū)域，從而允許安全修改。這一分類體系為后續(xù)開發(fā)功能感知的AI分割算法奠定了理論基礎，最終目標在于實現(xiàn)創(chuàng)意表達與功能保全的智能平衡。

圖2展示了基于功能性的3D模型分類框架：（a）通過兩個維度（器物型/任務相關型、單組件/多組件）定義了四類模型，這些維度分別對應模型與外部環(huán)境的交互關系（外部功能）和內部組件間的裝配關系（內部功能）；（b）以花瓶和自澆水花盆為例，直觀呈現(xiàn)了模型分段中外部功能（如底座接觸面）與內部功能（如組件連接結構）的具體表現(xiàn)。

功能感知分割

基于形成性研究構建的功能分類體系，研究團隊發(fā)展出一套智能化的功能感知分割與分類方案，為實現(xiàn)3D模型的精準可控AI風格化提供了完整技術路徑。

首先，采用自適應譜分割算法，通過智能分析網格幾何特征自動優(yōu)化分割粒度，將模型分解為具有語義意義的組成部分；針對現(xiàn)實模型中常見的分辨率差異問題，創(chuàng)新性地采用25k面數(shù)統(tǒng)一重采樣策略，確保分割結果的穩(wěn)定性與一致性。

在功能識別階段，系統(tǒng)引入雙向拓撲相似性匹配機制：一方面通過比對部件與已標注樣本庫的幾何特征，精準識別外部功能單元（如支撐面、接觸面等）；另一方面通過分析多組件模型間的結構耦合關系，智能檢測內部功能接口（如連接件、運動副等）。整個分類系統(tǒng)采用保守安全策略，優(yōu)先保障功能性部件不被誤判，從算法層面杜絕風格化操作對模型實用性的潛在影響。

最終，這些技術被集成到Style2Fab系統(tǒng)中，作為Blender插件為用戶提供無縫體驗——從模型加載、智能分割、功能標注到選擇性風格化，整個流程是自動化與可視化的結合，讓用戶在發(fā)揮創(chuàng)意的同時無需擔心模型的功能完整性。

從家居到醫(yī)療，三大場景應用展示

麻省理工的研究團隊通過一系列精彩案例生動展現(xiàn)了如何在不同領域實現(xiàn)功能保全的智能風格化。從家居裝飾到醫(yī)療輔助，這些實例充分證明了功能感知分割技術在個性化制造中的強大潛力。

家居空間個性化改造

室內設計成為個性化制造的絕佳應用場景。以智能自澆水花盆為例，這個雙組件模型既需要保持內部組裝結構的精準配合，又要確保底座穩(wěn)定性和澆水口通暢性。Style2Fab精準識別了這些功能單元，并對非功能區(qū)域成功施加"粗獷多彩的中式陶瓷"藝術風格。最終成品在完美保持自澆水功能的同時，煥發(fā)出獨特的藝術魅力（圖3a）。另一個典型案例是飲料分配器，系統(tǒng)智能保護了內部流通管道和底座結構，同時為外觀賦予"復古馬賽克玻璃"的視覺效果，實現(xiàn)了實用性與審美價值的和諧統(tǒng)一（圖3d）。

醫(yī)療輔助設備的美學革新

這一技術展現(xiàn)出賦能個性化康復醫(yī)療的潛力。針對一款復雜結構的拇指固定支具，系統(tǒng)智能保留了與皮膚接觸的光滑內表面和透氣孔洞等功能區(qū)域，同時將外部轉化為"藍色針織紋理"的溫馨外觀（圖3b）。此外，研究團隊通過對心臟解剖教學模型的紋理化改造，為視障人士創(chuàng)造了觸覺可辨的學習工具。不同心臟區(qū)域被賦予獨特紋理特征，使觸覺學習變得更加直觀高效（圖3e）。

日常配飾的智能升級

在個性化配飾設計領域，這一技術也展示出了精妙應用。比如說，在AirPods保護套改造中，Style2Fab系統(tǒng)在沒有預先知識的情況下，自主識別并保護了內部空間結構和充電接口等關鍵功能單元。應用"摩洛哥藝術花紋"風格后，保護套既保持了完美功能性，又煥發(fā)濃郁藝術氣息（圖3c）。同樣，戶外哨子的改造案例也展示了美學與功能的良好平衡：在保持共振腔和吹嘴原始結構的前提下，成功賦予其"紅木質感"的外觀，而全局風格化則因改變內部結構導致功能喪失（圖3f）。

賦能"所思即所得"的創(chuàng)作體驗

功能感知分割技術突破了傳統(tǒng)局限，創(chuàng)造性解決了用戶從功能認知到技術參數(shù)轉化的核心難題?；谠摷夹g的Style2Fab交互工具通過智能分析，將用戶從繁瑣的技術細節(jié)中解放出來，有望實現(xiàn)"所思即所得"的創(chuàng)作體驗。隨著3D打印社區(qū)生態(tài)的完善和深度學習技術的進步，這一技術有望建立更強大的功能感知系統(tǒng)，讓個性化制造真正實現(xiàn)創(chuàng)意與功能的完美融合。

從MIT Style2Fab對功能與美學的智能平衡，到最近騰訊混元發(fā)布的AI工具3D Studio所實現(xiàn)的分鐘級建模革命，AI技術正在重塑3D創(chuàng)作的全鏈路。憑借提高設計模型的“可制造性”，AI技術正成為推動3D打印技術從"可制造"邁向"可靠制造"的幕后之手。當生成式AI與3D打印深度融合，我們正迎來一個"所想即所得"的制造新紀元，每一個創(chuàng)意都值得被完美實現(xiàn)。

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