3D模型生成核心功能-3D-Generator
2025-12-09 09:58:07
行业：游戏/电竞
载体：网站
技术：FastAPI、Spring Boot、Tailwind CSS、Vue
业务和功能介绍
项目介绍
3D-Generator后端仓库代码是一个集成了多种AI能力的综合应用平台，专注于构建一个根据文本或图片生成3D模型的服务系统。该平台包含Spring Boot后端应用和3D模型生成服务两个主要部分，支持通过文本描述或图片生成单个3D素材元素（如动物、物体等，非场景级别）。
用户定位与痛点分析
本项目主要面向以下几类用户：
设计人员：需要快速获取3D素材用于原型设计、概念验证的设计师
游戏开发者：需要批量生成游戏中的小型3D资产的开发团队
教育工作者：需要3D模型作为教学辅助工具的教师
普通爱好者：对3D建模感兴趣但缺乏专业技能的个人用户
这些用户面临的主要痛点包括：专业3D建模软件学习成本高、建模过程耗时、难以快速将创意转化为3D模型、专业建模人员成本高。通过本平台，用户可以通过简单的文本描述或上传图片，快速生成所需的3D模型，大大降低了3D建模的门槛和成本。
用户故事示例
作为一名游戏开发者，我需要为新游戏创建大量不同的动物角色模型，但我们的3D建模师团队规模有限。使用本平台，我可以通过简单描述各种动物特征，快速获取初步的3D模型，大大缩短了游戏开发周期，让我们的团队能够将更多精力放在游戏玩法和体验的优化上。
3D-Generator后端仓库代码是一个集成了多种AI能力的综合应用平台，专注于构建一个根据文本或图片生成3D模型的服务系统。该平台包含Spring Boot后端应用和3D模型生成服务两个主要部分，支持通过文本描述或图片生成单个3D素材元素（如动物、物体等，非场景级别）。
用户定位与痛点分析
本项目主要面向以下几类用户：
设计人员：需要快速获取3D素材用于原型设计、概念验证的设计师
游戏开发者：需要批量生成游戏中的小型3D资产的开发团队
教育工作者：需要3D模型作为教学辅助工具的教师
普通爱好者：对3D建模感兴趣但缺乏专业技能的个人用户
这些用户面临的主要痛点包括：专业3D建模软件学习成本高、建模过程耗时、难以快速将创意转化为3D模型、专业建模人员成本高。通过本平台，用户可以通过简单的文本描述或上传图片，快速生成所需的3D模型，大大降低了3D建模的门槛和成本。
用户故事示例
作为一名游戏开发者，我需要为新游戏创建大量不同的动物角色模型，但我们的3D建模师团队规模有限。使用本平台，我可以通过简单描述各种动物特征，快速获取初步的3D模型，大大缩短了游戏开发周期，让我们的团队能够将更多精力放在游戏玩法和体验的优化上。
项目实现
多终端功能开发：完成 3D 模型生成前端全流程开发，适配 PC 端 “AI 智能表单”（支持提示词
优化输入）与移动端 “模型轻量化预览”
AI 技术深度应用：提出 “切片验证 + 提示词对照 + 参考图匹配” 三重交叉评估方案，集成多模
态 AI 接口对 3D 模型切图进行智能分析，替代传统人工评估，提升模型评估质量 30%；
性能与交付保障：针对浏览器端性能瓶颈，专项优化首屏加载速度，首屏加载时间从 5 秒降低到
2 秒，提升了 60%（资源懒加载 + 浏览器缓存策略），9/28 当日完成全部优化并上线；保障
9/22-9/28 期间 100% 按时交付开发任务，依托 Nginx 配置实现服务端与腾讯云资源顺畅通信，
支撑核心功能零故障运行。
优化输入）与移动端 “模型轻量化预览”
AI 技术深度应用：提出 “切片验证 + 提示词对照 + 参考图匹配” 三重交叉评估方案，集成多模
态 AI 接口对 3D 模型切图进行智能分析，替代传统人工评估，提升模型评估质量 30%；
性能与交付保障：针对浏览器端性能瓶颈，专项优化首屏加载速度，首屏加载时间从 5 秒降低到
2 秒，提升了 60%（资源懒加载 + 浏览器缓存策略），9/28 当日完成全部优化并上线；保障
9/22-9/28 期间 100% 按时交付开发任务，依托 Nginx 配置实现服务端与腾讯云资源顺畅通信，
支撑核心功能零故障运行。
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业务与功能介绍
1. 客户服务
用电查询：实时 / 历史电费、用电量、账单明细（支持 36 个月数据）
故障报修：一键申报 + 位置定位 + 进度追踪 + 维修评价（系统自动派单）
2. 员工服务
移动作业：工单处理 + 现场勘察 + 数据采集 + 电子签名 + 拍照上传
营销服务：客户走访 + 客户满意度调查
3. 管理决策
绩效评估：员工工作量、服务质量、工单完成率等自动统计与排名
医疗设备管理系统
用于医院医疗设备设施的购进登记、使用流通管理、巡检及保养提醒与记录、设备异常报修、效益分析等
1. 最适用：该方案我们综合考虑使用场景，能完美支撑业务场景。
2. 最安全：根据使用场景要求，我们设计的产品具备安全措施，服务区均采用阿里云服务区，使用云盾进行防护，所有接口均进行安全加密协议，可兼容局域网服务器。
3. 最稳定：根据使用场景要求，我们设计的产品具备高可靠性，设计架构采用微服务架构，服务架构采用dubbo+Spring分布式架构达到服务锁节点，最大程度上保证了系统级稳定性。
4. 可演进：产品设计过程中考虑拆分原则以及对未来的演进策略，采用微服务设计架构对以后的迭代，升级，使用敏捷快速的开发完成功能的迭代 。
5. 硬件接口：具有硬件接口的完整设计方案和成熟经验，后续开发时无缝对接。
1.2 需求分析
经过分析需求包含以下几个方面：
1. 需要设备录入和管理的后台系统
2. 需要人员手持C端进行设备的相关操作
3. 可扩展式平台功能
4. 审批流程
5. 需要在架构设计上支持未来的持续演进
1.3 方案综述
方案包括PC端方案和app方案。
PC方案的设计包括：设备信息管理、设备采购管理、设备报废管理、设备效益分析、审批流管理、设备分类管理，设备折旧管理、权限管理、账号管理、报修管理、扫一扫、设备借用流程、设备申请单、设备借用审批、设备归还、设备报修、报修评价、报废申请、设备采购管理等功能。
C端方案设计包括：个人中心，设备列表，设备申请单填写，设备归还，操作人员使用业务APP规范等。
虚拟筛选分子对接-分子对接
构建“爬虫-清洗-对接-落地”全自动化蛋白结构计算管线：1) 定时爬虫并行拉取PDB最新晶体结构与AlphaFold全蛋白质组预测模型，增量更新、MD5校验、断点续传，夜间带宽空闲时段跑满10 Gbps；2) Python层调用PDBFixer、Biopandas与OpenMM，批量去氢原子、去水分子、补全缺失侧链、修复异常二硫键，输出标准PDB或PDBQT，同时生成质量报告（Ramachandran、MolProbity分数）写入MySQL；3) 将净结构与千万级配体库（ChEMBL、ZINC、Mcule）推送至AWS/GCP/阿里云对象存储，触发Serverless函数自动切分任务，Slurm/Kubernetes GPU集群弹性伸缩，调用Vina-GPU、GNINA、DiffDock多引擎并行分子对接，实时回传结合能、RMSD、相互作用指纹；4) 结果经ETL进入数据仓库，BI大屏可视化，对接国家自然基金、重点研发计划及药企合作课题，自动生成英文实验记录、可交付文档与注册申报素材，已在三个科研院所、五个新药发现项目中落地，累计筛选苗头化合物2000+，体外验证命中率提升3.8倍，实现“0-1”科研转化闭环。
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