12个免费的3D建模工具和软件

1、CityDreamer4D：南洋理工大学

CityDreamer4D 是由南洋理工大学 S-Lab 团队开发的一个无边界 4D 城市建模框架，专注于生成逼真的 4D 城市场景。该框架通过分离动态物体（如车辆）和静态场景（如建筑和道路），并结合高效的鸟瞰图场景表示法，实现了空间和时间维度一致的 4D 城市生成。

CityDreamer4D功能特点：

1、无边界 4D 城市生成：能够生成包含时间和空间维度的动态城市场景，支持无限扩展的城市布局。生成的场景在多视角下保持一致性，支持街景和航拍视角。

2、实例编辑与局部修改：支持对建筑和车辆实例进行局部编辑，例如修改车辆的位置和风格，或调整建筑的高度和外观，不影响其他场景元素。

3、城市风格化：支持对生成的城市进行风格化处理，例如将城市风格转换为《我的世界》或赛博朋克风格，保持多视角一致性。

4、模块化生成：由建筑实例生成器、车辆实例生成器和城市背景生成器三个模块组成，分别处理建筑、车辆和背景元素。

5、数据集支持：开发团队构建了多个数据集，包括 OSM（OpenStreetMap）、GoogleEarth 和 CityTopia，涵盖多视角和多光照条件。

6、高效场景表示：采用高效的鸟瞰图（BEV）场景表示法，通过紧凑的 BEV 地图描述城市布局，结合高度图表示建筑高度。

CityDreamer4D的优点：

1、高质量生成：生成的 4D 城市场景在多视角一致性、场景多样性和生成质量上显著优于现有方法。

2、灵活性高：支持局部编辑和风格化处理，用户可以根据需求定制城市布局、交通模式和整体风格。

3、无边界扩展：能够生成无限扩展的城市布局，适用于大规模城市模拟。

4、数据集丰富：提供多个高精度数据集，涵盖多视角和多光照条件，支持广泛的应用场景。

CityDreamer4D的缺点：

1、计算资源需求高：生成高质量的 4D 城市场景需要较高的计算资源。

2、数据标注复杂：虽然数据集丰富，但生成和标注这些数据需要大量的工作。

3、模型复杂度高：技术架构较为复杂，对开发者的技术背景有一定要求。

CityDreamer4D的项目网址：

1、项目官网：https://www.infinitescript.com/project/city-dreamer-4d

2、GitHub 仓库：https://github.com/hzxie/CityDreamer4D

3、arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.08983

CityDreamer4D应用场景：

1、城市模拟与规划：用于生成逼真的 4D 城市场景，支持动态物体和详细环境的生成，适用于自动驾驶、城市规划和虚拟现实等应用。

2、局部编辑与定制化：支持对建筑和车辆实例的局部编辑，适用于建筑和交通设计。

3、城市风格化：能够将不同风格无缝应用于整个城市，适用于游戏开发和娱乐内容创作。

4、多视角一致性：在生成的 4D 城市中，确保多视角一致性，适用于街景和航拍视角的生成。

2、酷家乐

酷家乐是杭州群核信息技术有限公司推出的一款专注于家居设计和装修的智能VR室内设计平台。它以分布式并行计算和多媒体数据挖掘为技术核心，通过ExaCloud云渲染技术，能够实现10秒生成效果图、5分钟生成装修方案。酷家乐于2013年11月正式上线，总部位于浙江杭州。

酷家乐功能特点：

1、3D建模与实时渲染：提供强大的3D建模功能，用户可以通过简单的拖拽操作快速创建理想的家居空间。支持实时渲染，用户在设计过程中可以即时查看效果，快速调整和修改。

2、丰富的素材库：内置海量的家具、装饰品和材料库，用户可以根据自己的风格和需求进行选择和搭配。拥有超过3.6亿商品素材模型，满足不同设计需求。

3、智能设计与自动化功能：提供智能布局、自动排布家具等功能，简化设计流程。支持10秒智能设计，快速生成样板间方案。

4、AR功能：引入增强现实（AR）技术，用户可以通过手机或平板电脑将设计好的家具和装饰品“放置”到实际空间中，更直观地感受设计效果。

5、社区分享与互动：建立了活跃的用户社区，用户可以分享自己的设计作品，获取灵感和建议。

6、高效的设计流程：通过云设计平台，设计师可以随时随地进行设计，提升工作效率。

7、个性化定制服务：提供个性化定制服务，满足用户的特殊需求。

8、多场景应用：广泛应用于家庭装修、商业空间设计（如酒店、餐厅等）、产品设计和展示设计。

官方网址：https://www.kujiale.com

3、SketchUp（草图大师）

SketchUp（中文名“草图大师”）是一款由美国公司Trimble Navigation开发的3D建模软件，早期由Google公司负责运营。它以其简洁直观的用户界面和易学易用的特点而闻名，被广泛应用于建筑设计、室内设计、景观设计、机械工程、游戏设计等多个领域。

SketchUp功能特点：

1. 简单易学：SketchUp的界面设计直观，操作简单，不需要复杂的建模经验即可快速上手。其工具集易于使用，通过颜色、线条和文本提示帮助用户完成建模操作，无需输入坐标。

2. 推拉功能：这是SketchUp的核心功能之一，允许用户通过简单的二维图形生成三维模型。只需绘制二维形状，然后通过推拉工具将其转换为三维几何体，从而大大简化了建模过程。

3. 强大的渲染和材质功能：SketchUp支持丰富的材质库和贴图功能，用户可以轻松添加纹理和材料，使模型更加真实详细。此外，它还提供多种显示模式，如草图、线框、渲染和透视等，帮助设计师准确分析阴影和日照。

4. 兼容性强：SketchUp能够与多种设计软件无缝集成，如AutoCAD、Revit、3ds Max等，支持多种文件格式的导入和导出，方便方案构思与效果图的结合。

5. 实时协作与云存储：SketchUp支持Web版和云存储功能，便于团队协作和项目共享。用户可以在浏览器中远程协作，并通过Trimble Cloud Storage进行文件管理和版本控制。

6. 插件和扩展功能：SketchUp拥有庞大的插件生态系统，用户可以通过安装各种插件来扩展软件的功能，如增强渲染效果、创建动画演示等。

7. 快速建模与修改：SketchUp的设计思路类似于传统的手绘草图，用户可以快速构建模型并进行修改。其工具如移动、旋转、缩放等操作简单直观，适合快速迭代设计。

8. 广泛的行业应用：SketchUp不仅适用于建筑和室内设计领域，还广泛应用于景观设计、机械工程、游戏设计等领域，是一款多功能的3D设计工具。

SketchUp以其强大的功能和易用性，成为设计师们在概念设计阶段的重要工具，尤其适合那些希望快速表达创意并进行初步建模的用户。无论是初学者还是专业人士，都可以通过学习SketchUp来提高工作效率和设计质量。

官方网址：https://www.sketchup.com/zh-cn

4、Turbosquid

TurboSquid 提供了大量高质量的3D模型素材，支持多种格式，适合专业设计师和3D艺术家使用。这些模型被广泛应用于游戏开发、新闻机构、建筑、视觉效果工作室、广告和创意专业人士等领域。此外，TurboSquid 还提供了一个独特的数字资产管理系统，帮助公司组织和管理他们的3D模型，使市场营销变得更加容易，并确保产品团队始终知道哪些资产可用以及如何找到它们。

TurboSquid官方网址入口：https://www.turbosquid.com/

TurboSquid 的功能特点介绍

1. 丰富的资源库：提供各种类型的3D模型，从低多边形到动画、绑定、游戏和VR选项应有尽有。

2. 实时预览与下载：用户可以在线实时预览模型，并根据需求选择合适的模型进行免费或付费下载。

3. 搜索与过滤功能：平台提供了强大的搜索和过滤功能，方便用户快速找到所需的模型。

4. 批量下载：支持批量下载功能，提高工作效率。

5. 多格式支持：支持多种文件格式，如3ds、max、c4d、maya、blend、obj、fbx等。

6. 数字品牌管理：简化创建过程并扩展应用程序支持以包括Blender输入和输出，从而更好地满足不同应用需求。

官方网址：https://www.turbosquid.com

5、Presti AI

Presti AI是一家法国初创公司，成立于2022年11月，专注于使用生成式人工智能（Generative AI）来改善产品摄影，特别是针对家具行业。该公司通过其独特的AI技术，显著降低了家具行业的产品摄影成本，并帮助品牌以更高效的方式展示其产品。

Presti AI的功能特点介绍

Presti利用生成式AI将单一产品图像转化为具有工作室质量的视觉效果，从而提高销售转化率并减少传统方法的成本。

Presti提供的解决方案是量身定制的，能够根据客户的具体需求生成高质量的图像。

Presti的AI模型基于Stable Diffusion XL，并通过重新训练和调整使其特别适用于家具行业的图像生成。为了提高生成图像的准确性，Presti建立了一个包含超过75,000张高质量家具照片的数据集，这一数据集为模型的学习过程提供了有力支持。

Presti的特色功能包括为生成的照片添加真实配饰和材质选项，进一步增强图像的逼真度。

Presti的技术显著减少了生产时间和成本，使得家具公司在推出新产品时更加轻松。

Presti已与法国最大零售商 Maisons du Monde 合作，开拓全新市场机会。

融资情况

Presti在2024年成功完成了350万美元的种子轮融资，由Partech领投，并得到了多位天使投资者的支持。

综上所述，Presti AI通过其创新的生成式AI技术，在家具行业的产品摄影领域实现了显著的成本节约和效率提升，同时提供了高度定制化的高质量图像解决方案。

官方网址：https://www.presti.ai

6、Ready Player Me

“Ready Player Me”是一种虚拟人物创建工具，可让用户根据自己的喜好和特征创建个性化的虚拟代表形象。它通过使用计算机视觉和人工智能技术，将用户的照片转化为逼真的3D虚拟人物，同时提供多种自定义选项，如发型、衣服、配饰等，以使用户的虚拟形象与其真实形象尽可能相似。

官方网址：https://readyplayer.me

7、DreamFusion

DreamFusion 是一款 AI 建模工具，擅长生成梦幻般的视觉效果和超现实的图像。 通过利用深度神经网络，DreamFusion 可以将普通图像转化为艺术和奇幻的创作。 该工具深受艺术家、设计师和摄影师的欢迎，他们希望为自己的作品添加独特且富有想象力的元素。

官方网址：https://dreamfusion3d.github.io

8、Lumiere

“Lumiere”是一款用于视频编辑和后期制作的工具，旨在提供专业级的视频处理和增强功能。它提供了丰富的视频特效、过渡效果、颜色校正选项和音频处理工具，使用户能够创建令人惊叹的影像效果。

官方网址：https://www.lumiere3d.ai

9、PIFuHD

PIFuHD 是一种基于 AI 的模型，专门研究从 2D 图像重建 3D 人体。 通过利用深度学习算法，PIFuHD 可以根据单个或多个 2D 图像准确估计人体的 3D 形状，使其适用于虚拟现实、游戏和动画等应用。

官方网址：https://shunsukesaito.github.io

10、GET3D

Get3D 是一款 AI 工具，可生成具有复杂拓扑和详细纹理的高质量 3D 模型。 它使用两个潜在代码生成3D SDF纹理场，并可以提取3D表面网格SDF。 该模型使用对抗性损失进行训练来定义 2D 图像，并使用可微分渲染来获取 RGB 图像和轮廓。 该工具是端到端可训练的，可以生成各种形状，包括汽车、椅子、动物、摩托车和人物。 它还允许解开几何形状和纹理，并可以生成具有细微变化的新颖形状和纹理。

官方网址：https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/

11、Luma AI

Luma AI 是一款人工智能建模工具，专门用于创建逼真的动画和视觉效果。 它利用深度学习算法生成逼真的动画，使其成为电影和动画行业的理想选择。

Luma AI 提供用户友好的界面和高级功能，用于创建令人惊叹的视觉内容。

官方网址：https://lumalabs.ai

12、Point-E

Point-E是一个基于Transformer架构的深度学习框架，由OpenAI开发，于2022年12月首次发布。其核心目标是简化3D建模过程，降低专业人员对复杂技术的需求，同时提升生成效率和灵活性。Point-E采用两阶段扩散模型，首先将文本提示转换为2D图像，然后进一步生成3D点云，最终通过额外的AI系统将点云转换为网格模型。

Point-E的主要特点包括：

1. 两阶段生成流程

Point-E采用两阶段扩散模型：

- 第一阶段：基于文本提示生成合成的2D图像（Text-to-Image）。

- 第二阶段：将2D图像转换为3D点云（Image-to-Point Cloud），并进一步生成网格模型（Point Cloud-to-Mesh）。

2. 高效性与速度

Point-E能够在单个Nvidia V100 GPU上快速生成3D模型，通常耗时仅为1-2分钟，而传统方法可能需要数小时甚至更长时间。这种速度优势使其成为许多实际应用中的理想选择。

3. 点云生成与网格转换

Point-E生成的是点云数据，而非传统的3D网格模型。然而，通过额外的AI系统，Point-E能够将点云转换为网格模型，从而实现更精细的形状和纹理。

4. 颜色信息保留

Point-E能够生成彩色点云，保留了物体的颜色和外观信息，这在视觉效果上具有重要意义。

5. 应用领域广泛

Point-E的应用场景非常广泛，包括但不限于：

- 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）  ：用于创建逼真的虚拟环境。

- 游戏开发：快速生成游戏场景和角色模型。

- 建筑设计：辅助设计师快速构建和修改设计方案。

- 工业设计：提高产品原型设计效率。

- 教育科研：用于创建互动学习材料和科学可视化工具。

6. 开源与社区支持

Point-E的开源特性使得开发者能够自由探索和扩展其功能。社区中已有许多基于Point-E的创新应用和改进版本。

7. 限制与挑战

尽管Point-E在速度和效率上表现出色，但其生成的3D模型仍存在一定的局限性：

- 细节不足：由于点云的离散性，生成的模型无法完全捕捉物体的精细纹理或复杂形状。

- 异常值处理：生成的点云中可能包含噪声或异常值，需要进一步优化。