● 核心思想探索: NeRF 是如何用一个简单的神经网络"记住"复杂场景的光影信息的？其核心思想是什么？● 独特优势分析: 相比传统的三维重建和渲染方法，NeRF 的独特优势体现在哪些方面？为何它能产生如此惊艳的效果？● 挑战与局限认识: 当前 NeRF 技术在实际应用中面临哪些主要的挑战和技术瓶颈？（例如效率、可编辑性、场景规模等）● 应用前景展望: NeRF 及其变种正在哪些前沿领域展现出巨大

Text-to-3D (文本到三维): 如何让 AI 根据一段文字描述“凭空”创造出 3D 模型？Image-to-3D (图像到三维): 如何从单张或多张二维图像中恢复或生成对应的 3D 结构？NeRF (神经辐射场): 作为一种强大的场景表示和渲染技术，它在 3D 重建和生成中扮演着怎样的角色？(可能涉及) Sketch-to-3D (草图到三维) 及其他: 其他值得关注的交互式生成方式。

AI 生成 3D 技术为何在当前节点迎来爆发？它究竟触动了 3D 内容产业哪些深层痛点?面对这项潜力与挑战并存的技术，我们应如何建立理性的认知与预期？

梳理当前市面上 AI+3D 工具/平台的主要类型及其代表。剖析评估这些工具时需要关注的核心能力维度（如生成质量、可控性、效率、集成性、成本等）。探讨在进行技术选型时，产品经理需要进行的综合考量与决策思路。