之前憑藉「一張圖片生成整個 3D 世界」洗版的李飛飛世界模型
，現在終於向所有人開放了。
就在今天，由「AI 教母」李飛飛創辦的 World Labs 正式開放世界模型 Atlas，同步上線網頁應用和開發者 API，新用戶註冊即送 10000 積分。
體驗地址：atlas.worldlabs.ai
現在，我們也能親自體驗這項曾經只能在演示影片裡看到的能力：隨手畫幾棟房子、一條小路，AI 就能把草圖變成一個可以自由探索的 3D 世界。甚至還能調整場景布局、規劃鏡頭、生成影片，最後導出到 Blender 或遊戲引擎里繼續加工。
這次開放還帶來了兩款全新的 Web 應用 Viewfinder 和 Chisel，進入 Atlas 網頁直接就能上手體驗。
李飛飛轉發 World Labs 宣布開放的推文並難掩興奮，表示「Atlas 現已向所有人開放！！我非常期待看到用戶能用我們最新的世界模型構建出什麼！
a16z 合伙人 Martin Casado 對這次發布也給出了超高的評價，他認為這是自生成式 AI 興起以來，3D 生成/重建領域最大的一步。
完整的世界模型工具鏈
登錄 Atlas 需要手機號驗證，我們測試使用 +86 手機號也能正常收到驗證碼，不過在之後選擇使用區域內，要記得選擇美國或加拿大，以確保後續體驗正常。
新用戶登錄之後，能看到首頁包含四個工具，Viewfinger、Chisel、Relight 和 Splat to mesh，看起來都是很專業的詞彙，但其實就是在實現「世界」從生成的工程化的完整鏈路。
Viewfinder 的作用是從圖片到場景，給它照片或文生成圖，它就可以建立場景，讓我們探索新的視角、設置相機路徑，再渲染出影片。原本固定在圖片裡的畫面，有了被重新取景的可能。
比如，一張客廳圖片就可以成為 Viewfinder 的起點。我們想看的，可能是從窗邊望向沙發的畫面，也可能是一段沿著房間緩慢移動的鏡頭。
但這張照片沒有拍到沙發背面，模型就需要推測那裡長什麼樣；畫面之外還有多大空間，也需要補全。Viewfinder 是從單張圖片擴展，生成的是一個能夠延展的場景，包含大量想像。
如果想重建一個現實中存在的地方，就需要提供更多視角。官方也提到，Viewfinder 支持從單張圖片生成場景，也可以使用最多 64 個輸入來重建現實環境。
但創作很快會遇到下一個問題：生成的房間確實好看，布局卻不符合拍攝需要。
像是沙發離窗戶太遠，走廊太窄，想要的鏡頭根本擺不進去。這時候，第二款工具 Chisel 就派上用場了。我們可以先用簡單的三維形狀搭出場景結構，確定物體的位置，再讓模型根據這些結構生成視覺效果。
我們可以把它理解成一次簡化的布景：先決定牆在哪裡、家具怎麼放，再考慮材質、光線和整體風格。World Labs 的開發者在演示中，把這套工作方式概括為先搭空間，再自由調整視覺風格，同時保持牆壁的位置。
總的來說，四項工具的功能基本上把世界模型需要用的能力全部實現了。
- Viewfinder：圖片 → 場景。輸入 JPG/PNG/WEBP/HEIC，生成新視角（MP4）或高斯濺射點雲（PLY/SPZ）。
- Chisel：智能體驅動的 3D 環境搭建器。支持圖片、文檔、網頁 URL、網格模型（GLB/glTF/OBJ/FBX）混合輸入，用自然語言指揮 AI 搭白模，再由 Atlas 渲染出圖、出 splat。
- Relight：給 splat 場景重新打光，加陰影。
- Splat to mesh：把 splat 點雲轉成帶貼圖的 GLB 網格，直接對接遊戲引擎。
目前，整個平台採用積分制：Viewfinder 渲染一幀 50 積分，Chisel 智能體按 token 計費（Gemini 4 Argon，每 1M 輸出 token 10000 積分），Chisel 整組渲染 160 積分，生成完整 Splat 則要 5000 積分。
我們在 Viewfinder 內每生成一張圖片是消耗 50 積分，比較大額的積分消耗都在渲染和影片生成上，免費計劃領取的 10000 積分，還是能夠用來簡單體驗一下 Atlas 這個新模型的各項功能。
實測 Atlas，重建一座重慶山城
在幾個官方演示的案例中，最出圈的一個，大概就是把筆記本上隨手塗鴉的簡筆畫，變成可以走進去的 3D 場景。
我們也讓 AI 生成了一張草圖，在這個筆記本塗鴉上，有小房子、大樹、微笑的太陽、蜿蜒的小路，然後上傳到 Chisel 讓它初始化整個場景。
點擊「在 Chisel 中構建」後，系統會先生成一張參考圖，然後內置智能體開始自動搭建 3D 白模。我們能實時看到它拆解建築體量、開門窗、加招牌、布置機位，還會自動檢查並修復懸空、穿插等幾何錯誤。
在左側的智能體對話框內，還能進一步調整 3D 搭建的流程。在搭建完成後，智能體會交付場景、多個零遮擋機位和幾套渲染方案，包含不同時間、天氣、氛圍等。
打開右側輸出面板，選擇一套方案點「渲染」（約 160 積分），即可一次性生成全部機位的成片。
如果還想繼續加工，可以給智能體追加指令，比如「加個夜宵小攤」，也可以點「創建影片」生成漫遊影片，或生成完整 Splat 後在視口裡 360° 漫遊。
最後通過 Relight 調整光照氛圍，或用 Splat to mesh 轉成 GLB 導出。
我們也嘗試了輸入一句提示詞「暴雨夜的重慶山城巷弄：陡峭的石階向下延伸，兩側是層層疊疊的老式居民樓，掛滿了霓虹燈招牌和晾衣繩，濕漉漉的石板路反射著粉藍色燈光，遠處一列輕軌正從樓體中間穿過。」
大約 1 分鐘的時間，Atlas 先生成了一張參考圖，裡面有石階、筒子樓、霓虹、晾衣繩、濕路面反光、穿樓輕軌，元素。
Chisel 內置的智能體（Gemini 4 Argon）接管了後續的搭建，它自動制定並執行了 6 步計劃，全程約 30 分鐘。
包括拆解建築體量 → 布置 9 個機位 → 搭建穿樓輕軌與遠景樓群 → 補齊陽台、防盜網、波紋雨棚 → 安放 15 塊霓虹燈箱與晾衣繩 → 逐鏡頭校驗視線遮擋等工作。
系統持續自動檢查「懸空」「穿插」「鏡頭遮擋」等幾何錯誤，並在發現「輕軌橋墩懸空 8.25 米」這類問題時當場自行修復。智能體的思考過程，也能展現出這套工具確實很專業，它會說「縮短近景與中景建築的檐口高度，以露出開闊的輕軌穿樓視野」。
最終場景包含 38 級石階、左右各 5 棟退台居民樓、3 節帶受電弓的輕軌車廂、8 個零遮擋機位。
我們選擇其中一套「暴雨深藍夜」渲染方案（160 積分），12 個機位一次出齊：濕滑石階上粉藍霓虹的倒影、磚牆上的防盜窗籠、繩上晾曬的 T 恤，全部都有。
最快上手 Atlas 的方法還是使用 Viewfinder，點擊「Drop or click」上傳一張圖片（支持 JPG/PNG/WEBP/HEIC），選擇 Image 模式導入。
上傳的圖片會作為一個「畫框」出現在 3D 視口裡，點擊畫布完成放置。接著我們可以用滑鼠移動相機：左鍵拖拽環繞觀察，中鍵拖拽平移，滾輪縮放。
再把相機移到一個新位置之後，這裡注意必須平移離開原始機位，因為深度估計需要視差，原地旋轉無法渲染；點擊 Render（50 積分），約 1 分鐘內生成當前視角的新畫面；
接著多換幾個角度重複渲染，底部膠片欄會累積新幀；幀數足夠後，可以選擇 Splats 模式點「Create splats」生成完整點雲（約 15 分鐘），或在 Video 模式下生成影片。
最後，也是右上角 Export 可導出 MP4 / PLY / SPZ 文件。
如果不想打開網頁，Atlas 還提供了完整的開發者 API，在 Chisel 界面內就有「API 文檔」入口，可以把世界生成能力集成進自己的產品管線。
會寫代碼的 AI，也開始搭場景了
Atlas 開放後，World Labs 的設計師 Ian Curtis 把世界模型、編程模型和網頁三維技術放進了同一個演示里。他用最近熱門的 Fable 5.2 + three.js 和 Atlas 結合，搭建了一個第一人稱實時漫遊的 3D 世界。
這組搭配，也剛好接上了最近 AI 編程熱潮里的另一個問題：代碼越來越容易生成以後，場景和視覺資產由誰來做？
對於一個交互作品來說，程序運行起來，只完成了其中一部分。用戶最終看到的環境、材質和畫面，同樣需要製作。
研究者 Ben Mildenhall 在介紹這次發布時，給出了更具體的分工：用 Agent 搭建粗略的三維幾何結構，再通過 Atlas 的模型接口控制最終畫面的生成。Chisel，以及這次提供的 Codex、Claude Code 集成，都在圍繞這個方向設計。
在他看來，完全依靠代碼程序化地製作精細畫面，成本依然很高，兩條技術路線可以互相配合。
編程 Agent 負責搭結構、串聯操作，世界模型負責根據空間約束生成視覺內容。原本需要在不同工具之間來回切換的工作，開始有了連接起來的可能。
Atlas 也在嘗試把生成結果送進現有的製作流程，官方提供了 Blender 集成，以及將 Gaussian splats 轉成網格的工具，方便用戶繼續用於遊戲、交互環境等項目。
當然，導出一個場景，距離完成一款遊戲、一部影片，還有不少工作；像是交互規則、角色行為，以及資產的檢查和調整，都需要繼續處理。
在世界模型賽道的競爭，也和通用模型一樣激烈。Viggle 的 Hang Chu 發布了 JST-2 與 Atlas 的並排對比，強調自家方案直接生成三維內容，並質疑 Atlas 將視圖重建為 Gaussian splats 所需的額外步驟和耗時。
Atlas 這次開放的真正意義，可能並不在於單次生成的畫質，而在於它把「世界模型」包裝成了一條可用的工作流：從一張圖、一句話，到可分鏡、可渲染、可漫遊、可進引擎的 3D 資產，每個環節都有明確的工具、明確的標價。
過去，AI 編程工具可以幫我們寫出一個遊戲，卻很難獨立完成遊戲裡的場景和視覺資產。現在，編程 Agent 可以負責搭建結構、編寫交互，世界模型則負責把這些結構變成可以探索、拍攝和繼續加工的三維環境。
對獨立開發者來說，這意味著製作遊戲、交互作品時，可能不再需要從零手工搭建每一個場景。對於普通人來說，即使不懂三維建模，也終於有機會把腦海里的一個畫面，變成可以走進去的世界。
當 AI 已經越來越會寫代碼，下一步，就是讓它把代碼里的世界也造出來。
