作者用 GPT-6 Astra 调度 Tripo 生成人物与道具，再用 Three.js 搭场景，把《清明上河图》的网页 Demo 做成有剧情动画、互动人物和收集任务的 3D 游戏。虹桥场景一次做出 45 个人物，并靠动画重定向与拆分进程压低量产成本。

3 天 3 夜，我和 AI 一起把《清明上河图》的网页demo ，变成了有剧情动画、有互动NPC、有收集任务的3D游戏！

上一篇我们用 GPT-6 Astra 加上 Blender，把静态的清明上河图虹桥场景，做成了 3D 版的画卷，可以在里面游历、划船，了解北宋的民俗风物。这个 Demo 出来以后，很多人都被惊艳到了，但是我知道它还只是一个 Demo，Blender做的东西细节也比较差，它距离一个可以玩的游戏差距还很远。

（上版的《清明上河图》3D版 demo）

所以在Demo 做出来之后，我一直在思考：怎么才能让这幅3D 版的《清明上河图》更加鲜活起来？后来，在看了大量关于《清明上河图》的历史文献和评价之后，我想明白了。

北宋著名画家张择端的《清明上河图》之所以流传至今，不仅是因为画卷长达 5.28 米、保存完整。

还有他画里鲜活的人物，画里的老老少少，包括每一个人物的形态、动作、身份都不一样。

仔细看，你能从人物的背后看出他们的身份故事，看出那个时代的民俗特色，这才是这幅画带给后人最大的价值。比如，如果你仔细看的话，你会发现在虹桥场景里，竟然有个“外卖小哥”的角色。在脚店（宋代酒馆）的门口，有个伙计，一手端着碗、一手拿筷子。

（游戏里脚店的“外卖小哥”）

据宋代史料《东京梦华录》记载：市井酒楼客人可派人点饭菜，店家派人送食到住宅、摊位，吃完结账。这真的很像我们这个时代的“外卖小哥”！这部分也被我更新到了游戏里。

一、高效出模，AI 3D界顶模 Tripo 到底强在哪？

那怎么才能把 3D 建模的人物，刻画得更加逼真呢？

如果还是用 GPT-6 Astra + Blender，这条路显然是行不通的，生成3D人物和物体等连续曲面，对于Blender来说还是有点强人所难。

在某第三方独立机构的盲评榜单（超20万用户投票）上，我发现游戏领域的低多边形 3D模型，排名前二的全是 Tripo 的模型，这让我发现了新大陆！

仔细研究后发现， Tripo 是 3D 基座模型，可以直接把文字或者图片变成生产级的 3D 资产，用来生成游戏场景中的角色、怪物、道具，刚刚好。通过 AI 调用 Tripo 工具，然后在 Three.js 或者利用 Unity里进行组装，就可以变成可玩的游戏。

使用过程中，我发现 Tripo 加 GPT-6 Astra 在 3D 人物建模上，才是真正王炸的存在。

有网友评价说， Tripo 最近新发布的P2.0生成的网格模型，看起来像是出自专业 3D 艺术家之手。

生成的速度也让人震惊，使用最新模型 P2.0 ，秒级完成一个人物的建模。

话不多说，我直接实测下Tripo 在人物建模上的能力。使用拓扑四边面更适合构建游戏人物，三角面则更适合细节的呈现，面数越小，加载速度越快。

这里我在Tripo Studio里，丢进一张《山海经》里二维的九尾狐图，看它实现的效果。

最终制作出来的 3D 作品，在配色、神态、毛发的细节，刻画得都非常到位！

除了在AI 3D工作台Tripo Studio 直接生成外，用 AI 调用 Tripo 还有三种方式。 第一种是走API 接口，官方最推荐，接入非常简单。

API 接入方式也非常简单，直接把下面这段话发给 Agent，就可以完成安装。安装完成之后，会打开一个页面。

请帮我安装并配置 Tripo CLI：`npm install -g tripo-cli`

需要填写 AI 发给你的授权码。这个填写完成之后，GPT-6 Astra 和 Tripo 之间的链接就建立了，你就可以随时调用 Tripo。

第二种是通过 CLI 调用，这个方法最快捷，就是对于普通玩家来说有门槛。

第三种是更简单的方式，Tripo 插件已经完全适配 Codex 了，直接在插件市场里就能找到。这个插件走的也是 Tripo 的 API 接口，AI 使用起来更方便。

接入Tripo 以后，我在Codex 里提供了一张参考图，直接发出了一句指令，“使用Tripo API 生成3D模型，最高质量，调用P2.0模型”，用时 8 分钟，消耗了 130 积分，它就交付了一个包含 56741 个三角面的GLB模型。

使用Tripo 的API还能直接完成自动分件，如果大家需要去 3D打印店里打印潮玩手办，对于这种复杂的人物手办来说，这个步骤是必不可少的。（自动分件，消耗 40 积分）

二、把Demo 变成真游戏：让角色动起来、让故事跑起来

而关于清明上河图这个大工程，我没有立即开始，而是和AI讨论了一下具体的执行方案。

和AI交流的过程中，我逐渐明白了为啥没有用Tripo 前生成的人物都翻车了。

因为我们用 GPT-6 Astra + Blender 生成的 3D 人物，只是一个静态的 3D 模型，要想让它真正像个人一样动起来，需要两个关键步骤——绑骨和idle。

绑骨，顾名思义，就是给人物内部架一副骨骼，没有骨骼的人物就像市面上的布娃娃，有了骨骼才能产生动作。传统做法要在 Blender 里手动建骨骼、刷权重，一个角色几小时。Tripo 把它做成了一键就能实现的功能。

而 idle 则是待机动画，角色没有被操作时，不能让它一直杵着不动，而是要让它具有走路、跑步、跳的动作。这个在Tripo 预置的动作库里也有现成的 idle ，不用自己再做一遍。

如何把这个《清明上河图》demo 做成一个真正可以玩的游戏？需要有碰撞和动画，需要有人物之间的交互，还需要加点剧情和任务，基于此，Codex 给我提供了一套完整的方案。

在这个过程中，我主要的工作流程是——GPT-6 Astra 作为总指挥，用 Tripo 生成人物、道具的 3D 模型，导出的 GLB 资产可以在 Blender 中再加工（Tripo 生成的人物成功率在 80% 以上，基本不用再导入 Blender），然后用 Three.js 搭游戏场景。界面部分还采用了 frontend-design 技能。

工具在什么情况下调用，每一步骤具体执行的提示词是什么，全部在方案中写清楚。

三、剧情与玩法：虹桥急情、任务与人物志

关于剧情，我把原画中的虹桥场景中最经典的桥段——虹桥急情，用动画的形式还原了出来。

动画用的是 Three.js实时渲染的 3D 演出。你看到的船、人物、虹桥都在游戏场景里，由代码按时间控制动作和镜头。配音使用的是豆包Seed-TTS 2.0模型生成，角色的情绪、重音、停顿、拖音都能表现出来。

（清明上河图原画中的《虹桥急情》）

动画作为一个剧情开头的引子，我希望通过人物的自主探索，把整个故事串联起来。

主人公是一个书生，初入汴京。他要在船工的帮助下寻找3件道具。

在找道具的过程中，他可以和人物对话，了解他们的故事。

游戏里最有意思的就是遇见各种人物，别看只有一个虹桥场景，这个场景里包含了 45 个人物，在上个AI +Blender生成的版本里，人物还只能做到像个木偶一样，只有人物模型架子，没有任何形象特色。这个版本里，Tripo 已经把路边的每个行人都刻画得栩栩如生了。

我们做的《清明上河图》AI 3D 游戏，主线任务是在虹桥场景里找齐 3 件道具，完成后就能解锁 4 位人物完整的故事。

主线之外，游戏中还隐藏着 5 个随机偶遇，会解锁对应的人物志——有熟稔市井门道的牙人、常年行船谋生的船工老周、饱尝搬运辛苦的搬粮人何伯、走街串巷叫卖的货郎、守着手艺活的竹匠。遇到他们，又会解锁一段奇妙的故事。

而解锁的人物故事大多来源于古籍《东京梦华录》、沈括《梦溪笔谈·补笔谈》等，在原著故事的基础上进行改编，通过故事让人物更丰满起来。

为了更有沉浸感，人物每走到一个地方就会变换音效，我一共做了 11 个背景音、15 个人物配音。你能听到卖花女的叫卖声，也能听到酒馆老板的吆喝声，茶馆老板的邀请声。

这是不是已经像是一个《清明上河图》的元宇宙了。

四、跑对流水线：45 个角色、9 个步骤轻松量产

实际上，《清明上河图》中共有800多个人物，如果全部生成的话消耗积分太大，制作时间太长，所以这一次我们归类出45个人物。

但如何让这些人物，制作出上文视频中的“鲜活”，其中的制作过程也有些窍门。

要知道这45个人物来自于不同的职业，既有年轻貌美的卖花姑娘，也有举着“神课”牌匾的算命先生。（“神课”是古代的一种占卜方式），不同人物特点要突出显示。

我们先用Seedream5.0模型生成人物的平面三视图。再用GPT6调用 Tripo 的图生图能力，生成可放入游戏的3D人物（GLB格式）。

这款3D 游戏中的主人公，是一位书生，身着青灰长衫，背着一箱书卷。

我们用 GPT-6 Astra 操纵 Tripo 的 API，先生成了这名书生的 3D 视图。

生成的第一版，存在前后背包穿模问题，修正后生成了第二版，然后自动绑骨生成待机与行走动作，总共消耗 125 个积分。

然后把这个人物的整个生成过程打包成一个skill，作为生成人物的3D配方。后面的44个人物全部复用这个skill来操作，速度就会快很多。

下图统计的数据可以看到，每个环节消耗的 Tripo 积分并不是很多。

Tripo还有个特殊能力，它自带了动画重定向的能力，可以在对一个模型生成完带骨骼和动画动作之后，迁移到其他的人物模型上。这对于批量生成《清明上河图》的一些市井小人物非常关键，进一步节省积分和制作周期。

还有一个技巧，就是拆解进程。我们如果把45 个人物全在一个进程中生成，AI就会一个个生成，每生成完一个拼到游戏里检查一次，很耗费时间。但要是把它拆解成 5 个进程，每个进程完成约10 个人物，再把 5 个进程同时开启，分批次验收，再把生成的所有GLB资产一起合并进游戏，效率就提升了不少。

一早起来，五个批次全部生成完成，GPT-6 Astra 把每个批次都交付给了一个 html 报告，哪个角色生成的有问题，一目了然。

还能看到每个人物生成的 idle动作，从不同角度查看人物生成是否有缺陷。通常情况下，手部是最容易出问题的。其他位置出错，基本上模型会自己发现，再重新生成一次。

同时，后续方案中的9 个步骤，我也是这样操作的，写一个项目的Agent.md，然后多开进程，每个进程输入一个提示词后再执行。

除了游戏人物，道具资产也是Tripo 帮我生成的，剧情里提到的三个关键道具——护货布、缆绳、长竹篙。

以及店铺门口的酒、蒸笼、船上的货物，原来Blender生成的都太像个几何体了，Tripo 修正后越来越接近现实原貌了。

（Tripo 生成的道具）

到这里，从人物到道具，游戏里的每一块都齐了。

最后放一段最终的通关完整视频 —— 从书生踏进汴京那一刻起，剧情、任务、偶遇、配音全部串在一起。看完你就明白，为什么我说这幅 3D 版的《清明上河图》，是真的 “活” 了。

写到这，我想坦诚地告诉你们，对于 3D 建模，我是一个完全零基础的小白。但我用 AI 把清明上河图一点点做成了我想象中的3D 互动游戏样子，不知道游戏圈和 3D 圈的大佬们看到会怎么想。

在写上一篇文章时，因为我在人物细节的处理上还不到位，今天用 Tripo 做完人物建模后，真的要感叹，非专业创作者，也能低门槛自由地进行 3D 内容创作，放大你的3D想象力。

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