視頻教學:如何使用 AR Code 製作適用於擴增實境的 3D 模型?
教程 | 15/02/2026 |
透過 AR Code SaaS 解決方案提升您的商業行銷與客戶互動。輕鬆在品牌中加入沉浸式擴增實境,僅需在 Blender 中準備高效能、最佳化的 3D 模型。本指南揭示最佳化 3D 資產的行之有效策略,助您的企業憑藉 AR Code 整合脫穎而出,增強觀眾參與度。
將 3D 模型置中,打造出色的擴增實境展示
在 Blender 中將 3D 模型置中,帶來無縫的 AR 體驗。置中的模型可確保每位使用者皆有專業的對齊效果。請遵循以下步驟:
- 將您的 3D 模型匯入 Blender。
- 將原點設至幾何中心,以獲得精確定位。
- 將模型移動至座標 (0,0,0)。
- 儲存置中的檔案,準備上傳至 AR Code。
使用 3D 模型壓縮提升 AR 效能
速度對提升用戶互動至關重要。最佳化您的 3D 檔案及貼圖,為受眾創造即時的 AR 互動。執行這些壓縮最佳實踐:
- 將 3D 模型匯入 Blender。
- 使用 .gltf + .bin 格式匯出,並包含貼圖。
- 在 GIMP 中將貼圖壓縮至 1024x1024 像素或更小,另存為高品質 .jpg。
- 於 Blender 或 .gltf 檔案內更新或重新連結壓縮後的貼圖。
- 匯出並將精簡模型部署於 AR Code 上。
詳閱我們的 Blender 與 GIMP 壓縮教學,讓您的 AR 製作流程更加簡化。
透過減少 3D 頂點數提升載入速度
減少頂點數能加快 AR 體驗,並拓展於房地產、廣告、零售和工業製造等領域的應用廣度。
- 將資產匯入 Blender。
- 對網格使用 decimate 修飾器,使面數保持在 50,000 以下,同時維持外觀。
- 靜態資產可在減面前合併網格,以確保一致性。
- 以開啟「套用修飾器」並關閉「壓縮」的 .glb 格式匯出。
- 將您的模型上傳到 AR Code,解鎖企業強大的 AR 解決方案。
參閱我們的 MeshLab 與 Blender CAD 最佳化影片教學,學習進階網格簡化技巧。
於 AR Code 使用支援的 3D 檔案格式
善用AR Code SaaS 解決方案,以上傳獲認可格式的 3D 資產。這步驟能帶來廣泛設備相容性,助您的 AR 行銷、培訓和客戶互動規模化。
在AR Code 上匯入 3D 模型時,請運用 .GLB、.USDZ、.PLY、.STL、.FBX、.OBJ、.X3D、.GLTF 或 .ZIP,享有所有功能。企業用戶另可支援 .DAE 和 .ABC 格式。
檔案請維持於 25MB 以下,以確保最佳效能。參考我們的 3D 模型檔案大小管理指南,有效進行最佳化。
正確縮放,無縫整合 AR Code
請確保所有 3D 模型皆小於 25MB,以利於 AR Code 上快速上傳與高效部署。一旦壓縮並精簡網格後,於 Blender 中調整縮放,精確呈現真實世界 AR 視覺效果。
設置縮放方法:
- 選取模型,按「S」縮放。
- 依據您的 AR 專案微調尺寸並套用調整。
- 以理想比例匯出為 .glb,準備整合至 AR Code。
總結:善用 AR Code 與優化 3D 內容推動企業成長
AR Code SaaS 讓企業可在網頁、手機與印刷品上推出引人入勝的擴增實境體驗。高效的貼圖壓縮、網格減少與支援的格式確保您的 AR 內容兼具吸引力、快速且可靠。採納這些策略,讓您的 AR 資產持續有效且吸睛。
探索我們的 AR Code SaaS 方案,尋找最適合您的解決方案。瞭解如何 掃描 AR Code,將 AR 技術活用於您的業務。提升銷售、加強行銷並於各產業(例:房地產、互動式廣告)中與客戶深度互動,善用 AR Code 的先進技術。於零售、活動與教育等情境發掘更多可能性。如果您的工作流程依賴於攝影測量或 3D 掃描,請探索我們全新的 AR GenAI 解決方案,僅需單張物品照片即可生成完整互動式 3D AR 體驗。
常見問題
為什麼將 3D 模型置中這麼重要?
置中的模型能確保於所有裝置中呈現完美的 AR 顯示效果。在 Blender 內將原點設至幾何中心並定位於 (0,0,0),即可讓每次 AR Code 掃描都帶來專業體驗。
我該如何有效減小 3D 模型檔案大小?
透過壓縮貼圖、利用網格減面、並以搭配 .jpg 貼圖的 .gltf 格式匯出來減小檔案大小。保持模型面數低於 50,000,為企業場景提供流暢 AR 效能。
哪種檔案格式最適合 AR Code 上傳?
建議使用 GLB、USDZ、PLY、STL、FBX、OBJ、X3D、GLTF 或 ZIP 進行無縫 AR Code 上傳。詳情請查閱這份 AR Code 檔案格式指南。
AR 3D 模型的最佳檔案大小為何?
為確保即時 AR 載入與高互動率,請將 3D 模型維持在 25MB 以下。較小檔案將帶來更佳的用戶留存率與更快體驗。
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