bw_0107 · 建筑外观与城市场景
模型实际输入详情 · 两个模型的 inputs 文件逐字节一致,已核验。
原始题目全文
以下逐字展示 query.txt,保留原文语言;这是任务要求,并非生成结果或评分标准。
我在做一篇关于近未来城市形态的研究报告,需要一张黄昏时分的概念渲染图放进论文里,方便标注和讨论各部分的空间关系。主体是一栋高约 180 米、占地 40×40 米的曲面玻璃幕墙塔楼,外立面做带发光竖向灯带的幕墙,配拉丝金属分格;周围再配 3 栋 80 到 120 米不等的辅助塔楼,其中两栋在 60 米高度架一条 8 米宽的空中连廊。上空要有 4、5 个悬浮的胶囊状交通舱,每个约 6 米长,沿一条隐形轨道错落排布;地面是混凝土广场,点缀几组线性地灯和低矮绿化。材质上玻璃要能反射环境、局部自发光,金属走各向异性拉丝,广场用微粗糙的清水混凝土。灯光走蓝紫调的黄昏氛围,主光用 HDRI 天空加一点体积雾出光束,霓虹灯带做点缀。相机放低机位仰拍塔楼,24mm 广角稍带仰视透视。重点是整体尺度和几栋塔楼、连廊、交通舱之间的关系要交代清楚,主塔别被周边杂物盖住;表现不用太艺术,看清结构为主,留点空间给后面加标注。渲染用 Cycles 出 3840×2160 的 PNG,开降噪,工程也存成 .blend 给我。下载 query.txt
原始参考素材
本题没有参考图片或视频。
任务附件
本题没有额外附件。
本次运行附加的执行指令
这是自建 harness 传给两模型的共同执行指令,不属于原始题目。CPU 设置与个别原题 GPU 要求之间的差异,详见主页说明。
Complete the Blender creation task in /workspace/inputs/query.txt using all declared references and attachments in /workspace/inputs/input.json. Read the reference images with Read; for video, extract and inspect frames with ffmpeg and Read. Blender 4.2.10 is available as `blender` or /runtime/blender/blender. Python with Pillow/NumPy is available as `python`. You can write and run bpy scripts with background Blender. This machine uses CPU Cycles; use 8 threads, and inspect your renders before finishing. You have an 8-hour time budget. Fulfil the original requested deliverables, including animations and resolutions where specified. Save the editable primary project to /workspace/exports/final.blend, with requested images/videos and all texture dependencies inside /workspace/exports using relative paths or packed assets. Put temporary scripts and previews under /workspace/work. Do not finish while required rendering jobs are still running. Use only the provided task inputs, your tools, and your own creation work; evaluation is separate.
完整输入文件
| 文件(点击下载) | 大小 |
|---|---|
| input.json | 133 B |
| instruction.html | 3,689 B |
| query.txt | 1,201 B |
| reference_images.base64.json | 99 B |
查看 input.json 文件清单
{
"task_id": "bw_0107",
"query_file": "query.txt",
"files": [
"instruction.html",
"reference_images.base64.json"
]
}
instruction.html 和 reference_images.base64.json 为输入目录内的原始文件,已保留供下载。本页不包含评测 rubric 或模型产物。