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只用 45 天达成 100 万美金 ARR，这家创业公司找到了 AI 落地的解法

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Rodin是影眸科技的3D生成产品，仅用45天就达成了100万美元ARR，发展速度远超HeyGen等同行。影眸科技刚完成数千万美元A轮融资，投资方有字节跳动、美团龙珠等。公司四位联创平均年龄25岁，已创业四年，从同学起步，虽技术自信但业务发展历经坎坷。

摘要
影眸科技认为3D生成的关键在于生成的是“资产”而非单纯的视频内容，3D是完整工业中的一环，需适配渲染器、游戏引擎等，其表达方式很“割裂”，不同行业有不同标准。Rodin 1.5版本能更准确生成直线、直角、平滑曲面等，更契合工业需求，这是团队在实践中逐步明确的方向。
影眸科技在与《流浪地球2》等项目合作中，意识到3D生成需“Production-Ready”，即后期可用。从最初侧重平面数据采集的穹顶光场，到后来采集3D人脸数据并能直接用于影视游戏数字角色构建的穹顶光场，团队坚持这一理念，选择3D原生路线而非2D升3D，其提出的3D原生diffusion transformer架构等引领了业内技术路线变化。
影眸科技源于上科大MARS实验室，创始团队具备商业化思维。曾推出“WAND”二次元角色生成产品获关注，但为专注3D生成停掉了该产品。在创业过程中，虽曾面临融资困境，但坚定3D原生路线，最终推出Rodin 1.0，其发展也得益于奇绩创坛等的支持与指导。
影眸科技目前将Rodin定位在存量市场，与游戏、影视、制造业等龙头企业合作，积累专业用户。虽3D生成未来会走向C端，但目前3D还不是可被分享的格式。团队认为3D生成是构建世界模型的关键拼图，与视频生成不同，3D更侧重world consistency，他们正致力于相关研发，对未来充满期待。
45 天，3D 生成产品 Rodin 达成了 100 万美元 ARR。这是一个重要的里程碑，作为对比，GenAI 领域最成功的初创公司之一 HeyGen 达到这个数字花了 7 个月。
Rodin 来自影眸科技，刚刚完成数千万美元的 A 轮融资，投资方包括字节跳动和美团龙珠等。
四位联创，平均年龄 25 岁，但他们已经创业四年。四年前，都是同学，技术多自信，业务就多坎坷。
我们和 CEO 吴迪、CTO 张启煊坐下聊了很久，听到很多他们问自己的问题，那些问题在四年的探索中慢慢有了答案。
「我们技术这么好，客户为什么不用？」第一个问题，超典型技术小天才。
影眸已经花了四年求解这个问题。

01

3D 的表达是「割裂」的
Rodin 1.0 用 45 天迈过了 100 万美元 ARR，那已经是半年前的故事了。现在 Rodin 陆续完成几次版本迭代，升级到 1.5 版本，模型性能已经完成一次跨越。
1.5 版本最重要的特点是：能够生成直角。听上去却很「简单」，就是更准确地生成直线、直角和或者平滑曲面，以及更好的边缘锐度。
当外界对 3D 生成的期待变成动辄用几句自然语言就能变出现实世界一角，一个更准确的「直角」，价值在哪里？

使用 Rodin 创建的影视级作品
「3D 生成，生成的究竟是什么？」这是最基础，但也最关键的问题。
有人觉得是视频，或者说，大多数人对 3D 的理解，很大程度上等同于一段充满 3D 元素的视频内容。90 年代的《玩具总动员》，后来李安的数字版威尔史密斯，早年多边形的游戏，去年爆火的《黑神话：悟空》，所有人都能通过平面感受到 3D 作为一种影像呈现方式的魅力，不管是电影银幕，还是游戏电脑的屏幕。
于是，从 2D 视频出发模仿 3D，成为了一条很重要的技术路线。
Sora 在 2024 年初横空出世，demo 视频里的高一致性，引发了人们探讨它是否会直接覆盖 3D 生成的工作。但很快，Sora 迟迟不发，追随者表现一般，视频模型距离「电影级」或加入游戏管线还有很长的时间。
原因很多，比如生成式 AI 的能力仍然被高估了，就像电影概念艺术家和插画家里德·索森（Reid Southen）在早些时候的判断，「这些视频有点太草率了，有太多问题，尤其是时间一致性和额外肢体之类的伪影」。
但一个被忽视的问题在于，一段演示着 3D 形象的画面，到底是「3D」，还是更偏向「视频」？
视频作品意味着直接面对着它的消费者，但游戏和影视创作中的「3D」概念，本身是一个完整工业中的一环，比如一座虚拟建模的花果山，它需要能够在后续的创作环节中被继续使用。
「3D 生成，究竟生成的是什么？」
「与视频不同，3D 是个工业，它有下游环节。视频输出之后用户可以直接分享，手机里就可以看，但是 3D 生产好之后要想去进一步使用，需要适配渲染器，需要适配游戏引擎，如果是具身智能的话，需要适配仿真软件。这就要求我们对（模型）输出的东西，需要和一些工业标准需要去做好对应。」
「在我们的理解里，3D 是一种资产」，启煊说，「文字、图像、视频，都是消费级，直接与 C 端用户见面，但 3D 不是。」

用户使用 Rodin 批量生成的 3D 资产
文字、图像或者视频发展到现在，都已经成为消费级的内容，这意味着他们都是直接与 C 端用户见面的。这在技术层面也就意味着，三个模态的表达已经在行业里达成基本的一致。
「视频有它的主流编码，图像可能目前主流的是一个二维矩阵，每个位置上记录它颜色。文字可能就是一些字符上的编码」，启煊说，「但 3D 不是，到现在为止它的表达还是很割裂的」。
这种割裂是指，比如一个 3D 数字人的面部建模，可能会使用特定的格式来支持复杂的面部表情和身体动画，这通常需要高精度的网格和骨骼绑定技术；大逃杀游戏中的建模更注重性能和效率，对地上的一把枪通常采用低多边形风格的建模方式；而一款车在设计阶段的 3D 建模，重点在于精确的几何形状和功能性表现，需要详细地展示其内外结构、机械部件以及空气动力学特性，这种建模通常需要使用专业的 CAD 软件，并结合工程和设计的严格标准，以确保模型的准确性和实用性。
所有对 3D 数据有需求的行业，目前几乎都有着一套只对自身场景适用的标准和表征方式，它们的数据信息相互之间不可复用。
影眸科技团队一直希望将 3D 数据的表征统一起来，变成一种标准化的资产，这件事从 Rodin 1.0 开始就在做，团队提出了一种 remesh 的模型重置策略，通过把每个模型都稍微「变厚」一点点来达到表征一致，「变厚」之后对生成 3D 的美观性和它所包含的信息其实没有太大的影响，但是整个模型会看起来都圆鼓鼓的。
但在 Rodin 1.0 真正落入工业的过程中，表征的统一并不意味着生成的 3D 数据就可以顺利的作为资产被被使用了。在大量真实的产品设计或游戏工业里，对 3D 资产大量的需求并不是可爱的萌宠或者一个用云朵质地拼成的字母「A」，而是更偏向于无机形状（用数学的构成方式，由直线或曲线，或直曲线相结合形成的面）以及锐利边缘感觉的东西。
无机形状的生成能力、锐利的边缘以及非常干净的拓扑结构，这是 Rodin 1.5 在 3D 生成能力上最凸显出来的的性能提升。而这种对于 3D 生成数据在一致性和「可用」上的重视，是吴迪和启煊这几年用一个个坑踩出来的。

 

02

一定要 Production-Ready
几年前，一个大客户让初出茅庐的吴迪和启煊等人第一次碰壁，那就是《流浪地球 2》。
《流浪地球 2》的中有一些刘德华和吴京变年轻的镜头，后期团队希望用特效来呈现。2021 年年初，影眸团队在上海张江搭了一座直径 3 米的黑色球形框架，光源和摄像机遍布球体内部，整个装置占满了一整个房间，这是影眸科技当时用于高精度人物面部采集的第一代穹顶光场。穹顶光场做出来后，一些影视行业的团队陆续来问，其中就包括《流浪地球 2》。

穹顶光场
吴迪和启煊对自己研发出来的人脸扫描设备非常自信，但现实也非常惨淡。据吴迪回忆，「流浪地球团队的人来看了效果后，问的第一个问题：这玩意咋用？」
不能用的原因是，最初的穹顶光场其实本质上是一套纯打光的系统。一个人进入球体中心，通过 360 度的光源可以采集所有方向的光照，在这个基础上，可以在后期去合成不同的光照环境，然后再通过换脸的方法把它给换上去。，逻辑上更偏向现在说的视频生成。这使得它很难进入电影工业的 CG 管线。
「真的要用在 CG 管线上的 3D 人脸，它首先得是一个完整的 3D 模型，它有优秀的拓扑、可以反映出各种光照变化的材质、能控制并且做出各种表情，这样它才能够很好地被接入在后面去使用。」
在那之后不久，影眸科技做了一个重大的决定——砍掉了当时所有 base 2D 的技术研发投入，全面 all in  3D。生成路线从 2D 往 3D 的转向背后，是影眸科技团队内部对于「Production-Ready」的共识。
「Production-Ready」这个词来自 CG 行业。CG 行业中有一个词——后期（Post-Production），而「Production-Ready」的意思就是后期可用。

用户作品，70%模型来自 Rodin
从第一代侧重平面数据采集的穹顶光场，在与客户不断碰撞的过程中慢慢演进到后来第二代采集 3D 人脸数据的穹顶光场，再到随着与客户的接触，技术最终达到了采集数据可以直接用于影视游戏数字角色的构建，「Production-Ready」逐渐成为影眸科技由内而外的一种理念。
「Production-Ready 不是个容易量化的指标，如果一定要说的具体一点，那就是在技术路线的设计、选择的优先级上，我们会把生成结果的可用性作为一个很重要的思考点。打个比方，如果一个技术它能带来视觉质量的提升，但是不会让 Production-Ready 的距离更近，我们就不一定会去做」，启煊说。
「Production-Ready」的观念也直接决定了影眸科技在生成式 AI 浪潮来临后，在 3D 生成上选择了一条反常识的道路。
在当时最主流的观念里，3D 生成本质上是一种从 2D 的升维，在 Stable Diffusion 出现之后，通过 2D 扩散模型，结合 NeRF 等方法实现三维重建的过程。由于可以利用大量的 2D 图像数据进行训练，这类模型往往能够生成多样化的结果。
随着多视角重建工作通过把 3D 资产的多视角 2D 图像加入 2D 扩散模型的训练数据，在一定程度上缓解了这类模型对 3D 世界的理解能力有限的问题，但局限性在于，这类方法的起点终究是 2D 图像，2D 数据终究只记录了真实世界的一个侧面，或者说投影，再多角度的图像也无法完整描述一个三维内容，因此模型学到的东西依旧存在很多信息缺失，生成结果还是需要大量修正，难以满足工业标准。
2D 升 3D 的路线，更像是在证明一个图像模型见识了足够多的图像之后能够理解 3D，但这种对 3D 的理解和工业上能够被使用的 3D 数据仍然相去甚远。从另一个角度，2D 升 3D 也反过来意味着一种对于 3D 信息的压缩——就像一个 200 条边的正多边形仍然离一个理想的圆形有差距一样。
影眸团队，在大量的数字人和 3D 扫脸工作之后，面对这条 3D 生成里看起来最有共识的技术路线，「没办法说服自己」。
「我们知道三维扫描这件事的上限在哪里。当前，它达到最完美的地步也很难直接投入到实际生产里，而拿 2D 的 Stable Diffusion 去升维到 3D 最好的情况也就是无限逼近了三维扫描的质量，凭什么这种方法可以一步到位？」吴迪说。
3D 生成要能够与人类工业对齐，只能走 3D 原生这条路，也就是抛弃从 2D 升维的想法，直接构建出 3D 模型。
计算机图形学顶会 ACM SIGGRAPH 2024 大会上，影眸科技团队的两篇论文——可控 3D 原生 DiT 生成框架 CLAY 与 3D 服装生成框架 DressCode——均入围了最佳论文提名。论文中提出了一种 3D 原生的 diffusion transformer 架构，也就是完全从 3D 数据集训练生成模型，从各种 3D 几何形状中提取丰富的 3D 先验。
这两篇论文的探索工作也引领了 3D 生成业内的技术路线变化，这之后 3D 原生开始取代 2D 升 3D，到现在已经是目前全球范围内 3D 生成主流的探索路径。

影眸团队在 SIGGRAPH 上

03

从实验室到创业公司
早在影眸创办第一年，他们就曾做出过一款明星产品。
2021 年，一款叫「WAND」的二次元角色生成产品上线，上线第二天被一个知名的日本博主看到，然后迅速在国内热闹起来，在很短时间内拿到了 160 万的用户量。

WAND 当年的 App Store 页面
流量与关注随之而来，「接不住」吴迪说。
流量并没有给吴迪和启煊带来选择成为哪种公司的机会，反而是要剥夺了这种选择的权利。
「所有人都觉得我们应该把自己做成个「WAND」公司，包括我们周围的人，还有一些想投资我们」，吴迪说。
但最终「WAND」公司没有出现。不久后，吴迪和启煊就主动停掉了「WAND」这个产品。现在外界更加熟悉的名字，是影眸科技和 Rodin。
「我们没有走那条大家认为该走的路，因为我们的技术能力和我们想做的事情，还是在 3D 上。」
完全抛开图片生成路线的决心，得到了陆奇博士的支持。
「既然做了这个决定，你们就要狠下心来，只做那个你们认为对的东西。」陆奇博士在 2021 年奇绩创坛秋季路演之后和影眸团队说。
2021 年末的奇绩创坛 2021 秋季创业营路演上，陆奇博士像「教练」一般，边回收着麦克风，边与刚完成路演的创业者激情击掌。这一期 4226 家创业公司中，最终录取了 53 个项目。1.25% 的录取率，其中就包括了影眸科技。
WAND 最终变成了让吴迪和启煊从实验室走向商业世界的敲门砖。
吴迪在之后有问过陆奇博士为什么会投自己这个团队。同年爆火的 WAND 是那个让奇绩注意到这个上科大年轻团队最初的契机，但最根本的原因在 WAND 背后，奇绩看到了一个纯研发团队能够难得在早期就具备商业化的思维。
这对一支 2021 年时平均年龄才 21 岁的创始团队来说并不容易，但产品化和商业化这两个非常企业式的思考维度，从影眸科技这个名字一开始在上科大的 MARS 实验室中酝酿成立时就有了。
吴迪在 2015 年进入上科大，启煊则是 2018 年，两人先后进入了上科大以人工智能结合计算摄影为主要研究方向的 MARS 实验室，那时的实验室里只有三位学生，也就是影眸科技最早的三位成员，第四位联创在 2020 年进入 MARS 实验室，这时候第一代的穹顶光场正在搭建，外界正是元宇宙和数字人概念势头正盛，吴迪和启煊们看到了这套数字采集设备背后的商业前景，就在实验室里决定了影眸科技的成立。
上海科技大学是一个非常非常年轻的学校，创办于 2013 年，吴迪是第二届学生，那时候上科大还不是「双一流高校」，校园只有一个宿舍楼，上课都要借其他学校的教室。
但有意思的地方在于，在上科大，无论是实验室、学生会、还是最开始的课程，一切都要从头开始搭建。吴迪很喜欢这种感觉，「念书念出了创业的味道」。
或者用启煊的话说，「（上科大头两年的情况）决定了当时学生的属性，都是他们这种胆大的，aka 创业精神。」

影眸团队在 SIGGRAPH Real-time Live!环节展示 Rodin 3D 生成
公司成立于 2020 年 6 月，之后的整整一年多时间，吴迪和启煊都在生成内容和工业真实需求间的巨大落差之间受挫。将「Production-Ready」作为技术研发最核心的校准方向最初也是在这无数次受挫中形成的。
2021 年秋天，影眸拿到了第一笔来自奇绩创坛的融资。在奇绩创坛的路演日之后，他们又很快拿到了第二笔。
第二笔来自红杉，吴迪记得敲定红杉这笔融资的时候是 2021 年的圣诞节，那天下午他们见了好几波投资人，直到很晚。「那天刚好是我们圣诞聚会，但弄到最后我跟吴迪就只是去聚会上结了个账」，启煊说。
这条创业道路并没有从此一帆风顺。从 2022 年开始，影眸科技在接近两年时间里没有拿到融资，其中有一次融资过程消耗了吴迪大量的精力，却最终没能 close。
那次失败带来了两个结果：
第一，影眸的性格，做 AI 创业，第一天就要考虑商业化，先活下去，保证现金流；
第二，彻底坚定 3D 原生路线的选择。
「在这之前，我们做 3D 生成的想法是，招一个在 3D 生成领域有过尝试的人来帮我们一起做，但那样很可能跳不出当时技术路径的惯性」，吴迪说，「恰恰是因为那次融资失败，让整个核心研发团队下定决心，一定要做出真正可用的 3D 生成。」
几个月后，有了最初的 Rodin 1.0。

04

3D 就是那块拼图
影眸希望 Rodin 成为 WAND 一样的爆款 toC 产品吗？
这个答案很明确。
「3D 生成最终一定会走向 C 端，但不是现在。」启煊说，「现在拍一张图片或者一段视频可以很直接的分享社交平台上，但 3D 还不是一个可被分享的格式。」
或许新的硬件有机会，但肯定还需要时间。在那之前，「当你不清楚这个东西的终局在哪里，不如先做，眼前永远有很多值得攻克的问题。」吴迪确信，当前 3D 生成的机会，就在存量市场里。
影视娱乐不必多说，工业领域对 3D 生成的需求也越来越多。比如建筑设计，以往建筑效果图大多仰赖二维贴图，算力限制了可视化的选择。这种方法的局限性相当大，比如灯光永远看起来不正确，摄影机总是要在一定的高度上，动画也是大禁区。3D 原生技术可以让整个虚拟空间在任何光线情境、任何摄影机下运作，给建筑可视化带来了更多的想象力。
目前影眸已经与多个游戏、影视、制造业等行业的龙头企业展开合作，Rodin 的 SaaS 产品也积累了大量平面设计师、AR & VR 开发者、3D 打印爱好者等专业用户人群。

Rodin 用户在 X 上的评价
「我们现在的目标是存量市场，存量市场有真实的需求，它能告诉我们，大家到底需要怎么样的 3D 生成模型？」吴迪说道。
那以后呢？
一年前 Sora 石破天惊的时候，曾经一度让人怀疑行业是否还需要 3D。
启煊印象很深，「视频生成刚出来的时候，所有做传统图形学的——我们——都觉得它会被颠覆掉。」他解释说，对 3DCG 来说，视频生成意味着不再需要三维空间，直接拿到渲染结果，「这对传统 CGI 技术冲击非常大，做 3D 生成的会担心有一天 3D 不再被需要了。」
尤其，虽然 Sora 当时是「期货」，「但 OpenAI 在期货这件事上，reputation 还挺好的。」
影眸的研发团队开始频繁了解、测试视频模型。他们很快意识到，视频生成在做的只是「仿真」，是「模拟」，再「逼近」最终想要的结果。
「它是一个 frame consistency（帧间一致性）的生成器，并不是建立在 World Model 之上，它做不到 world consistency（世界一致性）。」启煊说，「这是两个 level 的概念，如果只靠视频生成，就只能停留在这里。」
「但有意思的是，3D 模型原来在 CGI 工业里做的，就是 world consistency。」
一段电影中的 CG 视频，比如房间里的一个人，首先需要房间里每个物品的模型，每个模型都需要表达光照属性的材质，人物需要动作的动画，需要虚拟世界里有一个摄影，对人物的每一帧动作做光线追踪，这时候光追就是渲染器的工作，通常离线渲染一个电影级 CG，往往需要集群级别的渲染才能达到逼真效果。
意识到这点，再看视频生成，在以上的管线里，似乎「只取代了离线渲染器的工作——而不是整个 CGI 工业」。
「视频不是 world model，」吴迪说，「它可能是 world model 输出，展示给大众时的一种形态。」
「一致性问题，尤其是 world-level 一致性，这是个信息量的问题，」启煊解释说，「如果这个世界的信息变化的描述，不能输入给 AI，它就一定做不到这种 consistency。」
通向世界模型，至少需要 world consistency，所以这个时候，就需要一个新的模块做好控制（control）。
缺少一块拼图，恰好就是 3D。
「我们有自己心目中的 World Model。」有很多正在做、值得做的事，想想都很兴奋。
「这段就别写了，等我们做好再拿给大家看吧。」

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