scenario-rodin — скилл для Claude Code: генерация 3D через Rodin
Скилл для генерации 3D-ассетов моделями Rodin Hyper3D на Scenario через MCP. Пригодится, когда нужны персонажи или объекты из картинок либо текстового промпта.
npx skills add scenario-labs/skills --skill scenario-rodin -a claude-codeЧто делает scenario-rodin
Скилл разбирает семейство Rodin Hyper3D от Deemos Technology на Scenario: image-to-3D и text-to-3D есть в полной и Fast-версии, а Bang! делит готовый меш на части и перегенерирует материалы. Сначала модели ищут через search, а контракт параметров смотрят в model_schema_get — в разных линиях одни и те же идеи называются по-разному.
Полная линия через tier покрывает диапазон Gen-2.5-Extreme-Low до Gen-2.5-Extreme-High, где Extreme High тарифицируется вдвое дороже базы. HighPack на Quad-меше умножает число граней примерно в 16 раз. Fast-линия дешевле фиксированно, но tier у неё заканчивается на Gen-2.5-Low, а меши упираются в 20K. Из-за этого payload между линиями не переносится без правок — addons: "HighPack" в полной против булева highPack в Fast, разные enum у tier.
Bang! требует готовый 3D-ассет в model и референсную картинку в image. strength от 2 до 12 (по умолчанию 5) задаёт, насколько мелко меш режется на части, resolution бывает Basic (2K) и High (4K). На момент написания Bang! работал несколько минут и стоил дороже обычной генерации — перед батчем есть смысл прогнать dry_run.
Какие задачи решает
- сгенерировать 3D-модель из одной или нескольких картинок
- создать персонажа в T- или A-позе под риггинг
- получить PBR-материалы и 4K-текстуры HighPack
- разбить готовый меш на части и перегенерировать текстуры
- проверить стоимость прогона до батча через dry_run
Примеры запросов агенту
- найди rodin-модели для image-to-3D и покажи их схему
- сгенерируй меш из этих turnaround-картинок, tier Gen-2.5-Medium, 18K Quad, PBR, TAPose
- разбей этот ассет Bang! на части с strength 8 и разрешением High
Как установить scenario-rodin
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add scenario-labs/skills --skill scenario-rodin -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/scenario-rodin/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/scenario-rodin/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add scenario-labs/skills --skill scenario-rodin -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/scenario-rodin/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add scenario-labs/skills --skill scenario-rodin -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/scenario-rodin/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install scenario-labs/skills scenario-rodin2Вручную: положить файлы
.github/skills/scenario-rodin/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add scenario-labs/skills --skill scenario-rodin -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/scenario-labs/skills --path skills/scenario-rodinВручную: положить файлы
.devin/skills/scenario-rodin/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add scenario-labs/skills --skill scenario-rodin -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Из того же набора68
Похожие
Рядом в теме «Геймдев и 3D: Unity, Unreal, Godot, Blender»
Всё по теме «Геймдев и 3D: Unity, Unreal, Godot, Blender» →Вопросы о scenario-rodin
Как установить scenario-rodin в Claude Code?
Выполните npx skills add scenario-labs/skills --skill scenario-rodin -a claude-code. Скилл появится в ~/.claude/skills/scenario-rodin/SKILL.md.
Что делает scenario-rodin?
Описывает работу с Rodin Hyper3D на Scenario через MCP: генерация 3D из картинок или промпта, Fast-варианты для черновиков, PBR-материалы, HighPack 4K, позы для риггинга и разбиение меша Bang!.
Чем Fast-линия отличается от полной?
Fast дешевле и быстрее, но tier у неё заканчивается на Gen-2.5-Low, а меши ограничены 20K. Полная доходит до Gen-2.5-Extreme-High, где тариф удваивается. Параметры между линиями несовместимы — payload придётся переписывать.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: scenario-rodin
description: "Use when generating 3D assets with Rodin Hyper3D models on Scenario via MCP: image-to-3D from up to five multiview stills, text-to-3D from a prompt, fast prototyping versus full quality tiers, quad or triangle topology, PBR materials, HighPack 4K textures, T-pose or A-pose characters for rigging, or splitting a finished mesh into parts and retexturing it with Bang!. Keywords: Rodin Gen-2.5, Hyper3D, Deemos, image to 3D, text to 3D, part segmentation, texture delight."
license: MIT
---
# Scenario Rodin 3D
## Overview
Rodin Hyper3D, Deemos Technology's 3D family on Scenario, picks its mode by member: image-to-3D and
text-to-3D each ship as a full model and a Fast variant, and Bang! splits finished meshes into
parts. Discover them with `search` and treat `model_schema_get` as the contract: the lanes agree on
ideas and disagree on parameter names.
Connection and the core loop: see the `scenario` skill in this repo; model-agnostic 3D work: the
`scenario-3d` skill. If a sibling skill named here is missing from your available skills, ask the
user to install it (`npx skills add scenario-labs/skills --skill <name>`); unattended, proceed from
tool schemas and flag the gap.
## Quick reference
Pick the member by task:
| Task | Member | Required inputs |
| ----------------------------- | --------------------------- | ----------------- |
| Image to 3D (`img23d`) | Gen-2.5, or Fast | `images` |
| Text to 3D (`txt23d`) | Gen-2.5 Text to 3D, or Fast | `prompt` |
| Split and retexture (`3d23d`) | Bang! | `model` + `image` |
`images` is an array even for one still (up to 5 at authoring time), every entry a view of one
subject, never an alternative concept. Prompt is optional on the image members: left empty, Rodin
writes one from the images. Shared generator knobs: `qualityMeshOption` (topology and poly budget in
one enum string, "18K Quad"), `material` (PBR, Shaded, All, None), `textureDelight` (strips baked
lighting), `TAPose` (true poses the character in T or A pose for rigging; the schema does not pick
between them), `seed` (0 to 65535).
## The lane decides the dialect
Full and Fast express the same ideas through different parameters, so a payload never moves between
lanes unchanged. At authoring time the full lane's `tier` ran Gen-2.5-Extreme-Low through
Gen-2.5-Extreme-High (Extreme High bills double the base rate), HighPack rode in `addons` as a
string (on a Quad mesh it multiplies faces about 16 times), `geometryInstructMode: "creative"`
loosened interpretation, `isSymmetric` steered symmetry, and `isMicro` took effect only on Extreme
High. The Fast lane's `tier` stopped at Gen-2.5-Minimum, Gen-2.5-Extreme-Low, and Gen-2.5-Low for
one fixed price, `highPack` was a boolean, `enableCreativeMode` added generative robustness without
losing consistency, and meshes capped at 20K behind an Auto default. In both lanes HighPack means 4K
textures plus high-poly geometry at extra cost: `dry_run` the exact payload before any batch. Text
members drop the image-only switches (`useOriginalAlpha`, `previewRender`).
## Bang! wants a finished mesh
Bang! is 3D-to-3D: it takes an existing 3D asset as `model` plus a reference `image` (both required
at authoring time, `prompt` is optional guidance), splits the mesh into semantically meaningful
parts, and regenerates each part's materials in the same pass. `strength` (2 to 12, default 5) sets
how fine the split gets, higher splitting into more parts; `material` defaults to PBR here, not All;
`resolution` "Basic" is 2K, "High" is 4K. At authoring time it ran several minutes and cost more per
asset than a default generator run: `dry_run` it like any other member.
## Worked example: a rig-ready character from turnaround stills
1. `search` with `target="models"`, `query="rodin"`, `public=true`. Match capability to task
(`img23d` here, `txt23d` for prompt-only, Fast for cheap drafts), e.g. `model_rodin-hyper3d-v2-5`
(a live hit at authoring time: re-discover each session).
2. `model_schema_get` with that id: enums, defaults, and caps before anything else.
3. `upload_asset` the turnaround stills (see the `scenario` skill) to get asset ids.
4. `model_run` with that `model_id`, `dry_run=true`, and
`parameters={"images": ["asset_front", "asset_side", "asset_back"], "prompt": "stylized adventurer, clean silhouette", "tier": "Gen-2.5-Medium", "qualityMeshOption": "18K Quad", "material": "PBR", "textureDelight": true, "TAPose": true}`;
re-estimate after any tier or HighPack change.
5. Re-run with `wait=false`, then `jobs_wait` with the returned job id, re-called with
`pending_job_ids` on timeout. Full-lane jobs take minutes; a timeout is not a failure and never
justifies a second `model_run`.
6. `asset_display` the mesh, then `asset_download` for engine import (details in the `scenario-3d`
skill).
## Common mistakes
- A bare string in `images`: one still goes as `["asset_x"]`.
- Carrying a payload across lanes: `addons: "HighPack"` versus boolean `highPack`,
`geometryInstructMode` versus `enableCreativeMode`, disjoint `tier` enums.
- Asking the Fast lane for Medium or High tiers or a 500K mesh: its enums stop at Low and 20K.
- Setting `isMicro` below Extreme High on the full lane: it changes nothing.
- Handing Bang! an image as `model`: `model` is a 3D asset; the `image` guides the regenerated
textures.
- Freeform enum strings: values are exact, "Gen-2.5-Medium", "18K Quad", not "medium" or "18k quad".
© scenario-labs · MIT · scenario-labs/skills