一、 机器学习模型自动化工具

Auto-Sklearn

- 基于Scikit-Learn的升级版，自动选择模型、调参及特征工程，适合数据科学家快速构建高效模型。

TPOT （Tree-based Pipeline Optimization Tool）

- 开源遗传算法优化工具，通过遗传算法自动设计机器学习管道，减少调参时间。

YModel

- 支持一键式建模，涵盖分类、回归等算法，适合初级用户快速实现模型。

Azure AutoML & Google Cloud AutoML

- 提供模型结构搜索与超参数优化，覆盖图像、文本分类及视频处理领域。

二、 CAD/CAM设计软件

Blender

- 支持Python脚本嵌入，可自动化建模、材质调整等流程，适合游戏开发与工业设计。

CADmeister （Polygonal Meister F-Shape）

- 专注于复杂形状生成，可模拟冲击吸收、强度分析等性能预验证，适用于航空航天及汽车制造。

SolidWorks

- 工业设计领域主流工具，支持参数化建模与仿真分析，适合机械设计与产品开发。

SketchUp

- 智能3D建模软件，适合室内设计、建筑可视化及快速原型制作。

三、 3D打印与AI驱动平台

ZOO （AI 3D建模平台）

- 提供文本转CAD功能，结合ML技术生成可打印模型，降低设计门槛。

Deepseek & NVIDIA

- 人工智能驱动的3D模型生成工具，支持快速生成复杂几何结构。

tripo.ai & Meshy.ai

- 在线3D建模平台，提供草图生成、几何转换及材质模拟功能。

四、 其他领域工具

AutoCAD：

建筑与工程领域经典工具，支持精确绘图与建模。

Maya：影视动画、游戏开发的行业标准软件，渲染效果逼真。

Cinema 4D：影视特效、游戏建模的强大工具，适合高端视觉效果制作。

总结

选择自动化建模工具需结合具体需求：

数据科学家优先考虑AutoML工具（如Auto-Sklearn、TPOT）；

工业设计师推荐CAD/CAM软件（如Blender、SolidWorks）；

3D打印爱好者可尝试AI驱动平台（如ZOO、Deepseek）；

游戏开发者则需关注Maya、3ds Max等专业工具。以上工具覆盖了从基础到高端的自动化建模需求，可根据实际场景进行选择与组合。