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blender內建模型的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦劉暉,林欣,李強寫的 專業商用3D遊戲引擎大揭秘：Panda3D、C++、Python 可以從中找到所需的評價。
中華科技大學 電子工程研究所碩士班 陳俊勝所指導 郭瑩瑩的 瑞芳百年風華虛擬實境導覽 （2021），提出blender內建模型關鍵因素是什麼，來自於虛擬實境導覽、3D模型創建、HTC Vive。
而第二篇論文國立成功大學 土木工程學系 侯琮欽所指導 林育正的 點雲建築資訊模型倒塌模式生成與預測 （2018），提出因為有 相似度、人工神經網路、建築資訊模型、搜索與救援的重點而找出了 blender內建模型的解答。
專業商用3D遊戲引擎大揭秘：Panda3D、C++、Python
為了解決blender內建模型 的問題，作者劉暉,林欣,李強 這樣論述：
Panda3D是世界十大開放原始碼遊戲引擎中，功能最完整、效能最穩定、商業化限制最少的一款。目前，迪士尼仍在使用，世界各地的業界人員也以開放、共用全部原始程式碼方式不斷促進這款遊戲引擎的持續發展。在競爭激烈的國外遊戲引擎市場中，Panda3D始終引人注目，技術領先。 本書為讀者深入、完整掌握遊戲引擎C++、Python核心，書附程式中有80多段示範效果，為Windows、Linux、Mac作業系統中的C++、Python遊戲引擎開發者提供價值無窮的資源。作者結合深入的專業知識及多年的實作開發經驗，重點針對市場、讀者技術實作需求撰寫此書，相信讀者能夠輕鬆掌握Pand
a3D的使用技巧，簡單快速地步入3D應用程式開發新天地。
瑞芳百年風華虛擬實境導覽
為了解決blender內建模型 的問題，作者郭瑩瑩 這樣論述：
本論文是以迄今已近百年風華的瑞芳小鎮導覽為主題，探討如何搭配HTC Vive穿戴式頭盔裝置，建構出一個沉浸式的虛擬實境。本計畫利用SketchUp、3ds Max等3D建模軟體，以「瑞芳火車站」、「瑞芳車站地下道」、「瑞芳老街」、「瑞芳高工」等四個場景的實體建築物為藍本，繪製出等比例的建築物3D模型。再將3D模型匯入Unity3D遊戲引擎，利用Unity本身的造景功能，佈置山坡、花草樹木、天空等場景。Unity 是一套跨平台的遊戲引擎，可用於開發 Windows、MacOS、Linux 單機遊戲，或是 iOS、Android 行動裝置的遊戲。Unity 支援PhysX 物理引擎、粒子系統，並
且提供網路多人連線的功能。本系統採用HTC Vive與虛擬場景作互動，操控第一人稱視角的行進動作。Vive分為頭戴顯示器與手持追踨控制器。頭戴顯示器在左右眼內建1200 1080解析度的螢幕，高達90Hz的螢幕更新率，讓使用者浸淫在虛擬世界中，顯示器內建回轉儀、加速度感應器、雷射定位感應器，以搭配體驗者手中的手持追踨控制器，在虛擬世界中互動。本系統結合Unity3D本身具備的山水造景功能搭配SketchUp、3ds Max所建立的模型，依實際景觀配置出虛擬瑞芳場景，嘗試還原瑞芳小鎮的古樸風情，尤其是瑞芳車站地下道兩旁老照片，呈現瑞芳古鎮百年風華的時光縮影。
點雲建築資訊模型倒塌模式生成與預測
為了解決blender內建模型 的問題，作者林育正 這樣論述：
台灣位於環太平洋地震帶上，近年來頻繁的發生規模龐大的自然災害，更有地震的重大災情傳出。地震災害影響之範圍巨大且環境十分艱困危險，且震後救災人員須針對已損害的結構物在短時間內進行搜索與救援(search and rescue, SAR)。隨著電腦科技的進步和建築資訊數位化的相關研究，吾人發想一套結合建築資訊模型(building information modeling, BIM)與動態模擬(dynamic simulation)的系統，規劃一套分析倒塌結構物的流程。本研究將提出一套依據倒塌結構物外部資訊預測內部構件分布的流程。主要內容為利用點雲資料(point cloud data, PCD
)配合物件識別(Object Identifier, OID)，依據尺寸大小、相對位置以及梁柱分類標籤化各構件，並依外觀資訊(facade information)建立BIM模型，最後匯入倒塌模擬引擎建立倒塌模擬資料庫。本研究核心步驟為利用歐氏距離和夾角餘弦進行相似度運算與以人工神經網路(Artificial Neural Network，ANN)建立數學模型，兩套方法比對倒塌案例與倒塌模型資料庫。本研究成果為利用離散元素法建置BIM模型，並且產生大量人工地震進行建築物的倒塌模擬，模擬結果可集合為倒塌模擬資料庫，資料庫可經由兩種方式進行檢驗，一為利用歐氏距離相似度與夾角餘弦相似度進行自我檢驗，
利用外部構件相似度與內部構件相似度之相關係數，依據不同的分布狀況，可推論資料庫之優劣與判斷資料庫可能之缺失；一為利用人工神經網路建置數學模型，藉以數學化資料庫，利用倒塌模擬資料進行訓練人工神經網路，再分別依據位移或旋轉進行歐氏距離或夾角餘弦的檢驗，此法可加速輔助SAR行動，且本研究認為此法可藉由增加數學模型複雜度或增加倒塌模擬資料進行優化。