AM易道分享
你家里有個老抽屜,缺一個塑料卡扣,原廠早就停產了。
打開一個網頁,寫一句話:
做一個長15毫米、寬8毫米、帶卡扣的小零件,卡扣朝下。
幾秒鐘之后,3D模型出現在屏幕中間。
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覺得卡扣不夠緊,拖一下旁邊的滑塊;覺得長度還差兩毫米,再拖一下。
然后下載STL文件,丟進切片軟件,開始3D打印。
整個過程不超過五分鐘。
不需要裝任何軟件,不需要會任何建模工具,不需要給AI重新提示。
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CADAM工作界面,左邊是描述需求的對話框,中間是實時渲染的模型,右邊的滑塊對應模型的可調尺寸。
這就是CADAM在做的事。一個免費的網頁工具,GitHub上托管,目前2100多顆星、近270個分支。
代碼完全公開,誰都可以拿去用、改、自己部署。
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CADAM的GitHub倉庫主頁,GPLv3許可證,代碼完全公開
一句話生成3D模型這事不新鮮
過去兩年,文本生成3D的工具出過不少。
大多數的邏輯是,你說一句話,AI給你一個3D形狀。
聽起來很美好,但拿到東西之后會發現問題。
這些工具給的形狀,本質上是一張【3D皮】,專業叫法是網格。
可以把它想成用很多三角形小片拼起來的外殼。
好看,能看,能打印,但你想改尺寸基本沒辦法。
比如生成出來的杯子高了5毫米,你想讓它矮一點,唯一的辦法是重新跟AI說一遍,然后期待這次生成出來的還是同一個杯子,只是矮一點。
多數情況下,新生成的形狀已經長得不太一樣了。
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傳統文本到3D工具輸出的就是這種網格,本質上是用很多三角形拼出來的外殼
CADAM換了一個思路。
它生成的不是3D網格,是一段畫圖的代碼。
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參數化建模的邏輯:直徑、高度都是變量,改一個數字模型整體跟著變,不需要重新畫。
改變設計參數的過程,AI根據新數字重新調整變動的部分即可,不需要完全重新生成,所以改動非常快,秒級。
這種數字驅動形狀的建模方式,行業里叫參數化。
本質上就是所有尺寸都是可以拖動的變量,而不是死形狀。
CADAM做的事,是讓你用人話描述需求,AI自動寫出這種帶參數的代碼,然后把代碼里能調的參數提取出來,做成界面上的滑塊。
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它背后到底是什么
如果要理解CADAM,得先認識一個叫OpenSCAD的老工具。
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前面這張圖就是OpenSCAD的傳統界面,左邊寫代碼,右邊出形狀,存在十幾年了。
過去的核心使用門檻是,得會寫代碼。
語法不算難,但對很多想做點小東西的普通用戶來說,依然是門檻。
簡單說,兩者的關系是,OpenSCAD是用寫代碼的方式畫3D,本文的新項目CADAM是【讓AI替你寫這個代碼】。
負責理解人話、寫代碼這一步的,可以用Gemini\Claude\GPT\Kimi等大語言模型。
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負責把代碼渲染成3D形狀的,是OpenSCAD的瀏覽器版本。
技術上是把OpenSCAD這個軟件編譯成可以在網頁里跑的形式,所以不用裝任何東西,打開網址就能用。
實際怎么用
用法說復雜也復雜,說簡單也就四個動作。
自然語言直接描述,前面演示過了。
等待幾秒鐘,模型出來了。
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不滿意繼續聊,可以用自然語言描述,也可以拖動參數,AI會改代碼,模型跟著更新。
微調這一步重要。
前面的對話只搭出大輪廓,真正的細節靠滑塊拖出來。
每一個參數數字都在右邊的滑塊上,拖到合適就行。
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導出有三種格式可選。STL是3D打印最常用的格式,導出之后直接拖進切片軟件(比如Bambu Studio、Orca)就能打。
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SCAD是OpenSCAD的源代碼格式,導出之后可以拿到OpenSCAD里繼續手動改代碼,做更精細的調整。
DXF是2D矢量格式,激光切割、CNC加工經常用得到。
整個流程在瀏覽器里完成,不用裝客戶端。
3D打印用戶能拿它干什么
最直接的是定制小零件。
家里東西壞了,缺一個塑料配件。
家里某個抽屜缺個擋板。給寵物做個跟籠子尺寸剛好的水碗支架。
給桌面那臺老打印機做個特定尺寸的工具收納盒。
這類需求每天都在發生,過去要么靠模型站這類共享平臺找現成的,要么自己學建模軟件。
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CADAM適合的,正是上圖這種形狀不復雜、但尺寸要量身定做的場景。
描述清楚,它生成大致形狀,用滑塊調到剛好。
還有個關鍵用途我們覺得是教學入門。
很多創客空間和學校用OpenSCAD教3D建模啟蒙,因為它邏輯清楚、不需要花錢買軟件。
CADAM在前面加了一層翻譯,新手可以先用大白話上手,看到結果之后再去看生成的代碼,理解每一行在做什么。
這是一種倒推式的學習,先看到結果,再理解原理,對很多人比一上來就學邏輯語法更容易接受。
對3D打印農場主來說還可以用此工具降低一部分設計成本。
以比較火的按摩棒這種結構為例,用CADAM做一次基礎模板,之后如有定制改動訂單需求改參數就行。
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可以省下大量時間。
要提醒的是,參數化建模有它的舒適區。
規則形狀非常適合。
復雜的自由曲面比如人臉、雕塑、有機造型就比較吃力。
特別精密機械裝配件比如齒輪箱、機械手OpenSCAD本身也不是強項。
這條工具鏈還不是為了取代頂級工程級CAD而生的。
行業核心思考
同行對CADAM的負面評價是說項目本質上就是給OpenSCAD套了個漂亮的殼。
這話不算錯。
它的核心價值不在于發明了新技術,而在于把一個有門檻的工具變得沒門檻。
能不能接受這種價值,取決于你站在哪個位置。
工業派的聲音說只認STEP格式,不要STL。
STL只是表面信息,相當于一張3D皮,丟失了原始設計的意圖。
工程協作里,STEP才能傳遞完整信息。
CADAM目前確實只輸出STL和SCAD,工業級零件還玩不轉。
但可以看AI新項目:
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另外我們也好奇這個項目開源的到底是什么?
AI推理用的是商業模型的API,用多了顯然是要額外付費的,那GitHub上這個倉庫本質上不就是個客戶端殼嗎?
我們看了之后發現,開源的是整個網頁應用、所有的提示工程(怎么讓AI寫出合適的代碼)、OpenSCAD的瀏覽器封裝、參數化界面的實現。
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AI推理本身不開源,但理論上可以替換。
社區里已經有人在討論怎么接本地大模型,這樣徹底脫離對商業API的依賴,也徹底免費。
還有一個問題我們發現,當AI生成3D內容做到一定規模時,文件格式會成為成本瓶頸。
同樣一個零件,OpenSCAD輸出的SCAD文件可能比3MF(3D打印的新標準格式)大一倍。
AI每處理一個token都要花錢,所以文件越緊湊越省錢。
這是當前幾乎所有AI生成3D工具都還沒認真面對的問題。
幾個值得繼續觀察的方向
文本到CAD這條路,目前有幾條岔路在分流。
一條是CADAM這種,輸出代碼加滑塊,目標是創客和入門用戶。
優點是結果可控、可繼續編輯、參數化天生具備,缺點是受OpenSCAD本身能力上限的制約。
另一條是直接生成網格的工具,能處理更自由的形狀,但生成完幾乎沒法改。
適合一次性輸出,比如生成一個藝術擺件,不打算再調整。
還有就是真正面向工程級的,目標輸出STEP這種帶完整設計意圖的文件。
這條路最難,因為要讓AI不只是畫幾何形狀,還要理解為什么這么畫。
哪個面是裝配面、哪條邊是密封面、這個孔要走特定的公差。
這條路短期內還看不到成熟方案。
這三條路服務的是不同的人,不需要互相替代。
工具的門檻已經低到這個程度,打開網頁、寫一句話、拖幾下滑塊、下載STL。
這個項目已經3.3k星標了,還在快速增長。
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接下來一年,我們期待看到的不是某一個AI工具的勝負。
文本生成3D模型這件事,我們期待看到從好玩的demo真正走向靠它做出商業級的東西。
有一件事可以肯定,今天就開始把這類工具試著融入工作流的讀者,明年這個時候,已經在用別人還在觀望的方式做3D打印生意。
本文是AM易道對論文的解讀和轉述,帶有大量主觀判斷、內容取舍和添加行業視角,原項目信息密度大、專業細節多,如果您是相關領域的專業讀者,強烈建議直接訪問,本文的內容可能與原作者的嚴謹表述存在部分差異。
項目:
https://github.com/Adam-CAD/CADAM
https://adam.new/cadam/
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