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什么是程序化建模
传统建模常通过移动顶点、拉面、雕刻等方式直接修改网格。程序化建模则先写清生成规则，再由程序计算出网格。

以汽车为例，脚本会描述车长、车宽、车高、轴距、轮胎尺寸、车窗位置等参数。修改车宽后，系统重新计算车身、玻璃、轮组和灯具的位置，得到一辆新车。

它不是把模型“锁死”在一个结果里，而是保留一套可以继续调整的生成方法。

这很适合需要批量变体的内容：车辆、建筑、道路、地形、植被、岩石、家具，都能从一套模板生成多个稳定版本。

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同一个球形街区模板，可以继续调整星球半径、建筑数量、树木数量和随机种子，而不是重新手工摆放全部内容。

二、什么是程序化贴图
程序化贴图不是直接保存一张固定图片，而是用噪声、颜色渐变、图案、遮罩和材质规则计算表面。

例如生锈金属可以这样理解：

底层是金属颜色。
凹陷和边缘使用不同的锈蚀规则。
粗糙度控制表面亮不亮。
高度和法线制造细小起伏。
随机种子决定锈斑分布。
修改锈蚀程度、颜色或纹理尺度后，贴图会重新生成。它仍然可编辑，也能和模型尺寸一起变化。

Meshova 的程序化 PBR 材质包含基础色、金属度、粗糙度、法线、AO、高度和自发光等通道。目标不是复刻参考图的每个像素，而是保证材质类别和整体质感正确。

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三、为什么“模型就是脚本”适合 AI
AI 擅长读写文字和代码。车身太窄，就修改“车宽”；车顶太高，就修改“车高”。不用重新描述整辆车，也不用重新生成全部内容。

脚本还是普通文本，文件小，方便分享，也能进入 Git。谁改了什么、哪次修改更好，都能比较和回退。

Meshova 不把节点图作为主要格式。节点图适合人拖拽，但 AI 要反复寻找节点、接口和连线。脚本更直接，也更容易检查是否写错。

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四、程序化模型如何工作
可以把 PCG 模板理解成一份“可调整的模型配方”。汽车模板已经知道车身、车窗、车轮和车灯如何组合；AI 只需选择接近目标的模板，再修改尺寸、比例、颜色和材质。

模板负责常见结构，参数负责变化。AI 不必每次从空白开始，结果也更稳定。

以流线城市轿车为例，同一份脚本只修改车宽、车高，就能得到不同造型：

下面三张图固定相机和视角，分别使用标注参数重新计算模型，不是缩放图片，也不是重复使用同一张截图。

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这里只修改了参数。车身、玻璃和轮组按规则自动联动。AI 不必重新编写整辆车，修改范围小，重复 Token 消耗也更低。

同样的方法也适用于完整场景。固定随机种子，只调整房屋尺度、树木和花朵密度，场景就会从稀疏庭院真实重建为茂密花园：

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都市高楼也固定相机和风格。正常版和加宽版都是 30 层，加宽版只扩大楼体宽度和进深；增高版提升到 40 层。三栋都保持高楼体量：

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五、为什么结果可以反复复现
Meshova 会保存脚本、参数和随机种子。三者相同，生成结果也相同。

随机种子可以理解为“变化编号”。换一个编号，树叶、石块、锈斑会变化；编号不变，结果不会偷偷改变。这样才能放心分享、继续修改和比较前后版本。
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六、网页端直接生成和渲染
Meshova 使用 TypeScript，同一套模型逻辑可以在命令行运行，也可以在浏览器运行。

项目部署到 GitHub Pages 后，其他人打开链接即可查看模型、切换视角、调整参数。分享的不只是截图或网格，也可以是一个仍能继续修改的模型页面。

浏览器还是 AI 的观察窗口。系统可以自动打开模型、设置参数、从多个视角截图，再检查轮廓、比例和材质。代码通过不代表模型一定好看，最终仍要看渲染结果。

当前主查看器使用 Three.js WebGLRenderer。WebGPU 用于逐步扩展计算能力，不把尚未完成的迁移写成现成功能。
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