论文《FactoryDecoder - 面向3D场景的AIGC工具》入选图形学顶会SIGGRAPH 2024

主要观点总结

文章介绍了在SIGGRAPH 2024上，阿里云的设计师展示了数字孪生场景AIGC的工具FactoryDecoder。文章详细描述了设计师如何利用场景洞见提炼创新机会，并分享了关于数字孪生场景搭建的体验，包括基于GenAI的重构和FactoryDecoder工具的应用。此外，文章还介绍了SIGGRAPH会议的内容和其他相关话题，如虚拟人、AI工厂和神经系统的研究。最后，文章强调了GenAI时代设计的创新性和不断挖掘的可能性。

关键观点总结

关键观点1: 阿里云在SIGGRAPH 2024展示数字孪生工具FactoryDecoder

FactoryDecoder是一个面向非3D工程专家用户的开发工具，可以通过自然语言输入来生成和修改工厂数字孪生的可视化画面。

关键观点2: 设计师如何利用场景洞见提炼创新机会

设计师通过持续洞察场景，发现行业客户的诉求和当前搭建器产品的不足，经历多次探索，开发了基于资产编码的工具来满足客户需求。

关键观点3: GenAI在数字孪生场景搭建中的应用

结合GenAI的技术，包括文本生成和3D生成能力，进一步降低了3D数字孪生场景构建门槛。通过自然语言输入来生成和修改可视化画面，简化了操作并提高了效率。

关键观点4: SIGGRAPH会议的内容和其他相关话题

SIGGRAPH会议涵盖了计算机图形学的最新研究成果和创新应用，包括虚拟人、AI工厂、神经系统研究等。参会者分享了新的灵感和研究成果。

关键观点5: GenAI时代设计的创新性

在GenAI时代，设计没有“理所当然”，所有都是可以重构的。设计师需要不断挖掘和探索新的可能性，以适应技术的发展和用户需求的变化。

文章预览

在图形学顶会SIGGRAPH 2024上，来自阿里云的设计师向世界呈现了数字孪生场景AIGC的工具FactoryDecoder。在工作中，设计师如何基于对场景洞见，提炼出创新的机会？我们将在文本分享心得。 ｜全文约3000字，阅读需要10分钟。 ① 场景创生 - 持续洞察才有新思路 〇 “当前最优”，是否还能更进一步？ 最开始的思考，源于工业互联网场景中基于设备数据表生成可视化应用的开发模式。从最开始的完全基于代码进行开发（Full-Code），再到低代码/无代码（Low-Code/No-Code）搭建器。先配置数据源表单，再通过拖拉拽的方式完成可视化画面构建，已经形成一个行业范式了。 彼时行业认为“拖拉拽”的体验应该是可视化应用开发的最优解。然而我们发现，行业客户的几个诉求，当时的搭建器产品还不能满足：  1. “拖拉拽”仍需要很大操作成本。对非专业设计UI的 ………………………………