超越游戏与 VR，面向所有 3D 创作的 AI 工作区

底层 AI 引擎

Tencent HY 3D Google

Grok

可选模型

从一个提示词，比较并选择多个 3D 结果

一次即可用多个模型生成。在 PicoBerry 中快速找到契合用途的质量、风格与面数组合。

比较模型

24
模型: 6
厂商: 500–2M
面数

提示词

“stylized RPG character, full body”

PB Slim
8K
Hunyuan 3.1
500K
Meshy 6
610K
PB Ultra
2M

跨模型互操作

串联多个 AI 模型打造更完整的 3D 资产

生成、绑定、重构网格和贴图，各有最擅长的模型。PicoBerry 将各阶段的 AI 模型串联为一套工作流，让首次生成的结果进一步发展为更实用的 3D 资产。

PROMPT
近未来硬表面外骨骼装甲士兵，全身 A-Pose
01
文本 → 图像
先用提示词生成一张参考图像。
- GPT Image 2
- Nano Banana Pro
- Grok Pro
- Nano Banana 2
- GPT Image 1.5
- Grok Quality
- Nano Banana
- Grok
- PB Image
02
图像 → 3D
将照片、草图或概念美术转换为 3D 网格。
- PB Slim
- PB Standard
- PB Ultra
- Tripo 3.0
- Hunyuan 3.1
- Meshy 6
- Meshy 6 - Low Poly
03
重构网格
重建为可直接用于游戏引擎的整洁拓扑。
- PB Remesh
- Tripo Remesh
- Meshy Remesh
04
纹理
为已生成的网格添加 PBR 贴图。
- Tripo Texture
- Meshy Texture
- PB Palette
05
绑定与动画
添加骨骼，让模型动起来。
- Tripo
- Meshy

API · MCP

把 PicoBerry 接入 ChatGPT

你正在使用的 AI 智能体会读取当前工作的上下文，并通过 PicoBerry 生成与之匹配的 3D 资产。接入 MCP 服务器，或直接调用 REST API 即可。

帮我做一个宝箱的 3D 资产。

已通过 list_models 确认引擎，并调用了 generate_3d_from_text。

已按 engine: tripo、polycount: 10,000 发起请求。任务 id 为 019…。

GLB 已生成，可以直接继续进行 remesh、texture、animate ✨

list_modelsgenerate_imagegenerate_3d_from_textgenerate_3d_from_imageremeshtextureanimatedownload_asset

查看 API 文档

只需一句“做些合适的资产，把背景布置好”，就搞定了。接入 PicoBerry API 的 Fable 5 自己生成了资产、读取了场景，还完成了摆放。
X Threads

REST从自己的服务器直接调用

curl -X POST https://api.picoberry.ai/v1/models/from-text \
  -H "Authorization: Bearer pb_live_xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt":"a stylized treasure chest",
       "engine":"tripo","polycount":10000}'
 
# 200
{ "success": true, "data": {
    "id": "019…", "taskStatus": 0, "type": "model_3d" } }

MCP接入智能体

// Claude Code: .mcp.json · Cursor: ~/.cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "picoberry": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@picoberry/mcp-server"],
      "env": { "PICOBERRY_API_KEY": "pb_live_xxx" }
    }
  }
}