Roblox Cube：用AI重新定義3D創作的游戲開發者新“魔方”3月18日，全球最大的UGC游戲平臺Roblox扔出一顆“技術炸彈”——正式推出首個基于生成式AI的3D建模工具Cube，并宣布將開源其核心模型。這不僅讓數百萬創作者能用一句話生成3D物體，更向整個行業開放了“造物主”級能力。

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Roblox官宣Cube開源AI模型！一鍵生成3D物體，3.8 億月活用戶或將迎來全新游戲體驗。

Roblox官宣Cube開源AI模型！一鍵生成3D物體，引爆AI+3D UGC生態

Roblox周一宣布推出其首個AI生3D的基礎模型：名為"Cube"，允許創作者使用生成式AI創建3D對象。該公司還發布了開源版本，使平臺外的任何人都可以基于它進行構建。

目前處于測試階段的Cube 3D Mesh生成功能，使創作者能夠通過單個提示生成"網格"（即物體的3D表示）。例如，"生成一輛帶黑色條紋的橙色賽車"。創作者可以在Roblox Studio中進一步調整游戲內物品。

Cube 3D的開源版本允許任何人定制、創建插件或使用自己的數據集訓練模型以滿足其需求。

Roblox還宣布了三個額外的AI工具——文本生成、文本轉語音和語音轉文本。這些功能將在未來幾個月內推出。

文本生成工具讓開發者能夠在游戲中添加基于文本的AI功能。這包括給玩家提供與交互式非玩家角色(NPCs)進行對話的選項。

與此同時，文本轉語音功能讓開發者可以添加旁白、讓NPC說話或在游戲中包含語音字幕。語音轉文本則允許玩家使用語音命令，比如指揮角色向前移動。

該公司未來的其他計劃包括為更"復雜"的對象推出網格生成和場景生成功能。例如，場景生成工具將允許創作者提示AI制作完整的森林場景，并將樹上的綠葉變成秋季顏色以展示季節變化。

正如Roblox去年所述，長期目標是使3D對象和場景完全功能化，稱之為"4D創作"。"第四維是指物體、環境和人之間的互動，"Roblox工程副總裁Nick Tornow表示。

與任何探索生成式AI工具的公司一樣，Roblox相信Cube將幫助創作者更快地工作，使獨立開發者能夠承擔更大的項目。該公司已經發布了多種AI工具，包括用于紋理生成和頭像創建的工具。

https://corp.roblox.com/newsroom/2025/03/introducing-roblox-cube

元宇宙巨頭Roblox發布AI生3D大模型！還開源，建模的時代來了！

去年秋天，我們宣布了一個雄心勃勃的項目，旨在構建一個開源的3D基礎模型，用于在Roblox上創建3D對象和場景。本周，我們開源了該模型的首個版本，使其可供Roblox平臺內外的任何人使用。我們將這個模型命名為Cube 3D。我們還推出了它的首個功能，即網格生成API的測試版。Cube將成為我們未來幾年開發的許多AI工具的基礎，包括高度復雜的場景生成工具。它最終將成為一個多模態模型，接受文本、圖像、視頻和其他類型的輸入進行訓練，并將與我們現有的AI創作工具集成。

Cube 3D直接通過文本（未來還將包括圖像輸入）生成3D模型和環境。目前，最先進的3D生成技術使用圖像和重建方法來構建3D對象。當沒有足夠的3D訓練數據時，這是一個很好的選擇。然而，得益于我們平臺的特性，我們可以直接使用原生3D數據進行訓練。生成的對象完全兼容當今的游戲引擎，并且可以擴展使對象具有功能性。

這種差異類似于賽道電影布景。在電視上，你可能會看到一個看似功能齊全的賽道，有看臺、車庫和冠軍通道。但如果你在那個布景上走動，你會很快意識到這些結構實際上是平面的。構建一個真正身臨其境的3D世界需要完整、功能性的結構，有可以開車進入的車庫，可以坐的看臺，以及有功能性領獎臺的冠軍通道。

為了實現這一目標，我們從最先進的模型中汲取靈感，這些模型通過文本標記（或字符集）進行訓練，以便它們能夠預測下一個標記來形成句子。我們的創新基于同樣的核心理念。我們構建了對3D對象進行標記化和理解形狀為標記的能力，并訓練Cube 3D預測下一個形狀標記，以構建完整的3D對象。當我們將此擴展到完整場景生成時，Cube 3D會預測布局，并遞歸地預測形狀以完成該布局。

任何人都可以對Cube 3D進行微調、開發插件或使用自己的數據進行訓練，以滿足其需求。我們相信AI工具應建立在開放性和透明度之上，這就是為什么我們成為開源AI社區的忠實合作伙伴。我們發布了我們的一個AI安全模型，因為我們強烈認為分享AI安全領域的進步有助于整個行業加速創新和技術進步。出于這個原因，我們還幫助創立了ROOST，這是一個致力于通過開源安全工具解決數字安全重要領域的新非營利組織。通過開源Cube 3D，我們的目標是使研究人員、開發者和更廣泛的AI社區能夠學習、增強和推進整個行業的3D生成技術。

我們之前曾談到AI如何加速3D資產、配件和體驗的創作。最終，AI將實現更具沉浸感和個性化的游戲和連接。我們在創作周期的每個階段投資基礎設施以支持AI——既為這些體驗的開發者，也為在其中花時間的用戶。我們設想未來開發者將通過在他們的體驗中啟用AI，為用戶提供新的創作方式。這將AI的力量交到超過8500萬日活躍用戶手中，作為他們游戲體驗的一部分。

在過去一年中，我們通過Roblox Studio內的AI驅動助手引入了幾項新功能，為開發者提供所需的工具和能力，以創作和消除數小時的手動工作。通過Cube，我們打算使3D創作更加高效。通過3D網格生成，開發者可以快速探索新的創意方向，并通過快速決定推進哪些方向來提高生產力。

想象一下構建一個賽道游戲。今天，你可以在助手中使用網格生成API，輸入一個簡短的提示，如"/生成一輛摩托車"或"/生成橙色安全錐"。幾秒鐘內，API就會生成這些對象的網格版本。然后可以為它們添加紋理、顏色等。使用此API，你可以更快地建模道具或設計空間——無需花費數小時建模簡單對象。它讓你專注于有趣的事情，比如設計賽道布局和調整汽車操控性。這個API為每個創建的對象節省數小時，并讓你有時間嘗試新想法，而不必擔心花費太多時間或精力。長期來看，我們計劃支持更復雜和功能性的對象，甚至是場景。

這項技術延伸到每天在Roblox上玩耍和連接的數千萬創意人士。我們看到一個未來，開發者使他們的用戶能夠使用AI成為創作者。啟用網格生成API后，玩家可以將他們能想象的任何東西變為現實。如果玩家想要一輛未來感十足的汽車，他們只需輸入"帶側翼的紅色未來汽車"或"黑色皮革摩托車夾克"，就能看到它被生成。這種游戲內AI生成將解鎖全新的創造力水平。玩家可以以開發者從未想象過的方式個性化他們的體驗，這將使游戲更具吸引力。

技術細節：3D與文本/圖像標記之間的交叉注意力

關鍵技術挑戰是將文本和圖像與3D形狀連接起來。我們的核心技術突破是3D標記化，它允許我們將3D對象表示為標記，就像文本可以表示為標記一樣。這使我們能夠預測下一個形狀，就像語言模型預測句子中的下一個詞一樣。

為了實現3D生成，我們設計了一個統一的架構，用于單個對象的自回歸生成、形狀補全和多對象/場景布局生成。自回歸變換器是使用先前輸入來預測下一個組件的神經網絡。這種架構提供了可擴展性和多模態兼容性，因此隨著模型的擴展，它將適用于多種不同類型的輸入（文本、視覺、音頻和3D）。我們正在開源這個模型。在初始階段，創作者將能夠基于文本提示生成3D對象。未來，我們希望創作者能夠基于多模態輸入生成整個場景。

為了訓練用于形狀生成的生成式預訓練變換器(GPT)，我們使用離散的3D形狀標記并將它們與文本提示對齊。這種新穎的方法為我們開創了可玩的3D場景生成世界。

Cube的未來發展方向

今天，世界上大多數人使用AI進行文本處理，預測句子中的詞語。許多人也將其用于圖像，預測像素。當創建場景時，所有這些元素匯集在一起并需要在相互關聯的環境中工作，這變得更加復雜。例如，想象一個可以描述為"在賽道前有樹木的摩托車上的avatar"的簡單場景體驗。

構建這一體驗需要許多元素。樹木是兩個3D網格的組合，摩托車是一個帶有細節和三角形的密集網格，建筑物由Roblox部件組成。摩托車上的avatar在身體、肢體和頭部有更復雜的幾何特征。最后，我們需要一種方法將所有這些聯系在一起形成布局。為此，我們需要邊界框，它概述了一個對象以定義其大小和位置，以知道如何安排這種幾何結構。這是一個艱巨的過程，但AI能夠幫助完成每一步。通過AI，創作者可以更快地完成第一個版本，有更多時間測試新想法或完善他們的場景。

當我們實現這一目標時，我們希望我們創建的3D對象和場景能夠完全發揮功能。我們稱之為4D創作，其中第四維是對象、環境和人之間的互動。實現這一點不僅需要構建沉浸式3D對象和場景的能力，還需要理解這些對象之間的上下文和關系。這就是我們通過Cube所要達到的目標。

除了網格生成的首個用例外，我們計劃擴展到場景生成和理解。我們將能夠為用戶提供他們最感興趣的體驗，并通過在上下文中添加對象來增強場景。例如，在一個森林場景的體驗中，開發者可以要求助手將樹上所有茂盛的綠葉替換為秋季落葉，以表示季節的變化。我們的AI助手工具響應開發者的請求，幫助他們快速創建、調整和擴展他們的體驗。