生成、打磨， 直到进入游戏
用 PicoBerry 处理 3D 资产的每个阶段，都配上真实界面：该选哪条生成路线、交给下一步之前要修什么、放进引擎后又是什么样子。
生成 3D
提示词、图片，或者部件拆解图 — 按你手头已有的素材来选路线。
面向游戏开发者的文生 3D
写提示词，生成多份草稿并排对比，只把选中的那一个按项目需要打磨。
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面向游戏开发者的图生 3D
把概念图、草图和参考图变成 3D 模型候选，再逐个检视。
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从 2D 部件拆解生成 3D
把角色、机甲或载具的图片摊成部件拆解图，再用图生 3D 转换。
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AI 智能体生成游戏关卡
通过 MCP 接入 Unity 编辑器的 AI 智能体，用 PicoBerry API 生成道具并按名称摆放的实录。
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用手机生成 3D
在手机浏览器里写提示词、生成 3D，再打开 Unity：UModeler X 读的是同一个资产库，所以手机这边什么都不用发送。
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如何选择 AI 3D 模型
没有唯一最好的模型 — 先按资产类型挑出候选，再用同一提示词比较两个结果。
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整理与判断
在资产越来越多时重新找到它们，判断哪些够用，并看看真按这套流程做出来的游戏。
用合集整理资产
把生成的模型和图片归入命名合集，配合子合集与资产类型筛选重新找到它们。
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高质量 AI 游戏资产
质量是在生成之后才分出高下的 — 看剪影、拓扑、比例和贴图的判断标准。
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用 AI 生成资产做出的游戏案例
一名开发者，20 个工作日，3D 资产全部由 AI 生成，一路做到第一个可玩原型。
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用 GPT-6 ASTRA 做 3D 游戏
GPT-6 ASTRA 在 Codex 里写出一款可玩的 three.js RPG，3D 模型、人形绑定和动画库动作由 PicoBerry API 提供。
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用 GPT-6 Sol 做赛车游戏
开发者用 GPT-6 Sol 做出了一款 three.js 卡丁车游戏；车手、卡丁车、场景物件和道具由 PicoBerry 提供，实际用到 64 个模型。
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用 GPT-6 ASTRA 按图纸为建筑建模
GPT-6 ASTRA 按同一份规格，分别在 Blender 和 Unity 里为罗马斗兽场建模；两边结果一致，后续制作借助 UModeler X 留在了 Unity，看台则由 PicoBerry 填满。
查看详情 →不如直接试一次
免费开始，把第一个 3D 资产放进你刚读到的流程里跑一遍。