平時用 Blender 製作 3D 場景，最消磨意志往往不是概念發想，而是反覆調整幾何形狀、微調材質貼圖以及逐一擺位打燈等機械工序。創作者若想借助 AI 代勞，用到專門程式碼代理工具 Codex 額度昂貴，來回除錯數次用量便告見底。Threads 開發者最近展示性價比極高自動化方案，自行編寫 MCP 工具，讓用量更充裕的網頁版 ChatGPT 直接遙控本機電腦 Blender，成功將高成本 Agent 工作流程轉移至一般網頁對話介面。
▲Threads@ai.alter
解決網頁與本機隔閡 舊外掛由 AI 自行接駁
MCP（Model Context Protocol） 是近期讓大型語言模型調用外部工具標準協定，但官方網頁版原生只支援伺服器端推送（SSE）等串流協定，按常理無法直接觸及用戶本機執行的軟件。開發者自行搭橋打破連線限制，令雲端 AI 可直接向電腦發送 Python 腳本建立場景。面對創作者多年累積的第三方付費外掛，開發者更要求 AI 自行分析介面完成接入；遇上架構過於封閉的外掛，則改用畫面視覺操作功能補位，確保既有工具資產不致浪費。
20 分鐘快速起景 挑戰「憑空捏人」秒變災難
在場景物件擺放與基礎建模方面，以往動輒耗費數天繁瑣工作，透過這套流程大約 10 至 20 分鐘便能達到展示預覽水平。當開發者嘗試向 AI 提出進階挑戰，要求它直接在 Blender 內部從零塑造逼真人類角色，成品立刻徹底翻車。語言模型缺乏精確解剖學幾何概念，硬生生捏出五官移位且肢體嚴重扭曲的怪異生物，令人哭笑不得。
混合工作流程才是解方：Tripo 建模再交 AI 綁骨架
這次翻車實測正好點出語言模型極限，開發者隨即提出更具建設性建議，指目前切忌勉強以純文字指令硬捏有機人體模型。最有效率做法是採用「混合工作流程」，先透過 Tripo 等專門 3D 生成工具快速生成人物模型並匯入 Blender，讓連接好的網頁版 AI 專注負責建立骨架與設定動作姿勢。整套工具預計完善後開放原始碼，讓創作者無須負擔高昂 API 成本，也能建立個人化 AI 輔助製作流程。
資料來源：Threads
