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3D打印

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与谷歌共创时尚的未来

在纽约时装周前,谷歌的 Envisioning Studio 借助 Google Labs,和独立设计师 Jane Wade 与 Sergio Hudson 一起,用 AI 创意工作室 Google Flow 帮他们解决工作流程里的实际麻烦。Jane 的问题是,过去要先做衣服才能看整体造型,试装和选模特往往要花三天;现在她能在数字模特上先搭配服装、发型和配件,提前发现缺什么。Sergio 的难题是预算有限,改灯光和道具都要重新做 3D 渲染、很花钱;新工具让他先在虚拟秀场里换布景和灯光,再定模特走位。结果是这些工具已经在纽约时装周上派上用场,但文章没有说明它们何时向所有人开放,普通人现在还不能直接用。

文中可用工具

  • Google Flow谷歌的 AI 创意工作室,用自然语言就能搭建自己想要的工具或工作流程,无需编程经验
  • Styling Suite和 Jane Wade 共同打造的工具,在数字模特上搭配服装、发型、化妆、配件和鞋子,提前平衡整体造型
  • Runway Visualization和 Sergio Hudson 共同打造的工具,模拟秀场,换布景、灯光和道具,并调整模特走位
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MakerBench HWE:面向物理世界设计的智能体基准评测

tonykoop/makerbench-hwe · An agentic benchmark for the physical world: spatial reasoning, design-for-manufacturing (DFM), and 3D-maker capability. Math-graded, not LLM-judged. MakerBench is to physical design what SWE-bench is to software.

MakerBench HWE 是一个针对物理设计能力的智能体基准,用来评测模型的空间推理、面向制造的设计(DFM)和 3D 造物能力。任务由参数化模板生成、答案无法记忆,图形评分器直接检查导出的网格或 2D 矢量文件,而非依赖 LLM 裁判。基准分为「盲测」(文本到几何,单次评分)和「感知闭环」(允许渲染、测量并迭代)两条赛道,并按结构、几何、物理约束、DFM 四个层级逐级打分,同时输出质量连续性指标。内置本地 McMaster 风格的紧固件目录用于考察工具调用与装配匹配,并提供 BOM、工艺方案等设计档案契约。

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