Con las mejoras en la productividad social y la tecnología, junto con la popularidad de Internet, las demandas de los consumidores se están volviendo cada vez más personalizadas y diversificadas, promoviendo la transformación de la personalización masiva a la fabricación social (SM). Cómo lograr una personalización de productos eficiente sigue siendo un desafío. Durante el proceso de fabricación se generan grandes cantidades de datos multimodales, como texto e imágenes. Basándonos en los datos, podemos utilizar modelos de aprendizaje profundo preentrenados a gran escala y técnicas de campo de radiación neuronal (NeRF) para generar contenidos 3D amigables para la impresión 3D. Además, mediante la tecnología de computación en la nube, podemos lograr operaciones de SM más eficientes. En este artículo, proponemos un marco de personalización de productos eficiente que puede proporcionar nuevas ideas para el diseño, implementación y optimización de la producción colaborativa, y puede ofrecer perspectivas para la modernización de las industrias manufactureras.