Blender-MCP / AI 3D 场景自动化探索

项目背景

围绕 Rodin + Blender-MCP 集成做 AI 3D 场景自动化探索：将自然语言场景需求拆解为结构化 JSON，再由 Blender-MCP 执行资产创建、摆放、缩放、材质、灯光和相机配置，最终输出 .blend、preview、topdown、manifest 和 JSONL log，方便复盘生成质量与场景可用性。

关键工作

• ▸ 复现 Agent 驱动的 Blender 场景自动化 demo，将文本需求拆为场景结构、资产列表、布局约束和验证字段
• ▸ 组织 13 个 AI 3D 资产生成任务，将生成资产与程序化场景对象整合为可预览的室内仿真场景
• ▸ 为生成链路设计 manifest / JSONL 日志，记录 asset prompt、bbox、transform、语义用途和验证状态
• ▸ 复盘穿模、比例不一致、AI 幻觉和物理合理性不足等问题，沉淀碰撞、尺寸、朝向与资产规格校验方向