AM易道分享

假设你想打印一个游戏人物手办，以兽人为例，我们在Cults模型站上搜"brutal orc"（凶猛兽人），找到137个结果。

但如果你换成Orc Warrior（兽人战士），出来超过几乎不同的1000个结果。

再换成Savage Fighter（野蛮斗士），又是完全不同的另一批。

问题是，这三个词描述的可能是同一类东西。

更大的问题是，这会花费我们大量的时间找不到我们想要的模型。

这不是你搜索技术差，是整个3D模型市场的检索逻辑还是上时代的产物。

Minarium是最近上线的一个AI驱动型3D模型市场，专注桌游和RPG微缩模型。

它想做的事情很简单，让你用人话搜索，而不是猜创作者打了什么标签。

标签系统为什么失灵了

Robert Walczak是Minarium的创始人。他自己就是模型创作者，深知这套系统有多荒谬。

他在平台发布时说：

作为创作者，他受够了花大量时间描述模型而不是设计模型。

他想做一个系统，让用户基于搜索的本意来找到东西，而不是被具体用词限制住。

这话听起来像废话，但你仔细想想现有平台是怎么运作的：

创作者上传模型，自己打标签、写描述；买家搜索时，系统做的事情本质上就是文本匹配，你的搜索词和创作者写的词能对上，就出结果；

对不上，这个模型对你来说就是不存在的。

当我们测试的Cults3D这样的平台积累了超过200万个模型、用户超过千万时，这套匹配逻辑的裂缝就越来越大。

创作者没法猜到买家会用什么词搜索，买家也没法猜到创作者会用什么词标注。双方都在黑暗中摸索。

根据海外同行的观点，Prusa的Printables、MyMiniFactory，包括被Epic Games收购后整合进Fab的Sketchfab，底层逻辑都是一样的。

我们没有对国内的模型站做测试，期待读者在评论区反馈国内模型站的搜索逻辑。

Minarium的做法：从匹配文本到理解意图

Minarium的核心改变是，AI不再匹配你输入的具体词，而是试图理解你想找什么。

根据海外同行报道，Minarium使用自然语言搜索，将用户的日常描述与每个模型形态的数学表示进行匹配。

大概解释是，LLM技术能够把概念聚类在一起，含义相近但用词不同的东西会被认为是接近的。

举个例子：你搜索"brutal orc"(凶猛兽人)，系统不会只找文件名或标签里有这三个词的模型。

它会去找视觉上、概念上符合"凶猛兽人"这个意象的所有模型，哪怕创作者把它标成了强壮动物人或者狂暴怪物或者角斗士等其他标签。

这套逻辑的好处显而易见，那些因为标签打得不好而被埋没的模型，现在有机会被发现了。

对创作者来说，这意味着你可以把精力放在设计上，而不是做SEO。

对买家来说，搜索体验会更接近描述你想要什么而不是猜平台能识别什么词。

AM易道认为，这种从关键词匹配到语义理解的转变，对于任何UGC平台来说都是迟早要走的路。

只不过3D模型市场因为内容形态特殊（几何数据本身不携带语义），这个问题被拖得更久了。

隐形指纹，盗版追踪的新尝试

除了搜索，这家还在做另一件事，用隐形指纹技术追踪模型泄露。

其在开发一种指纹技术，能在每个文件中嵌入不可见的标识符。

如果某个带有特定指纹的模型出现在未授权渠道，理论上可以追溯到泄露源头。

这和我们熟悉的可见水印不同。可见水印会影响打印效果，而隐形指纹是嵌入在数据层面的。

Treatstock旗下的Watermark 3D做过类似的事情，在STL文件中嵌入隐藏信息，打印成品上看不出任何痕迹，只有上传到检测平台才能读取。

但这类技术有明显局限。Minarium的指纹技术或许能在其平台内部发挥作用，但一旦模型被带到其他平台，就受制于那些平台的规则。

另外，对于已经打印出来的实物，数字指纹也无能为力。

技术上并不完美，但至少又有人在认真对待这个问题了。

3D模型盗版一直是行业老大难。

STL文件一旦发出去基本就是裸奔，创作者对泄露几乎无能为力。

如果平台能提供某种程度的追溯能力，哪怕不完美，对于建立创作者信任来说都是往前迈了一步。

只有当创作者相信自己的作品有一定保护，他们才更愿意把高价值、高精度的数字资产放上来卖。

写在最后

在垂直定位上，Minarium选择了桌游和RPG微缩模型这个细分市场。

我们在这个AI模型平台上测了测一开始的三个搜索词。

brutal orc:

orc warrior:

savage fighter:

从目测感受来说，搜索结果的数量、一致性、相似性确实比C站高了那么一些。

但我们并不确定这是不是由模型平台较新而模型数量过少导致的。

最后预测一个行业趋势。

生产内容的门槛在降低，AI生成3D模型的技术也在快速迭代。

管理和分发这些内容的能力，会越来越稀缺。

一个问题值得整个行业思考：

在模型数量指数级增长的时代，传统的标签检索体系还能撑多久？