Hunyuan3D 2.1: Von Bildern zu hochwertigen 3D-Assets mit produktionsreifen PBR-Materialien

Hunyuan3D 2.1: From Images to High-Fidelity 3D Assets with Production-Ready PBR Material

June 18, 2025

Autoren: Team Hunyuan3D, Shuhui Yang, Mingxin Yang, Yifei Feng, Xin Huang, Sheng Zhang, Zebin He, Di Luo, Haolin Liu, Yunfei Zhao, Qingxiang Lin, Zeqiang Lai, Xianghui Yang, Huiwen Shi, Zibo Zhao, Bowen Zhang, Hongyu Yan, Lifu Wang, Sicong Liu, Jihong Zhang, Meng Chen, Liang Dong, Yiwen Jia, Yulin Cai, Jiaao Yu, Yixuan Tang, Dongyuan Guo, Junlin Yu, Hao Zhang, Zheng Ye, Peng He, Runzhou Wu, Shida Wei, Chao Zhang, Yonghao Tan, Yifu Sun, Lin Niu, Shirui Huang, Bojian Zheng, Shu Liu, Shilin Chen, Xiang Yuan, Xiaofeng Yang, Kai Liu, Jianchen Zhu, Peng Chen, Tian Liu, Di Wang, Yuhong Liu, Linus, Jie Jiang, Jingwei Huang, Chunchao Guo

cs.AI

Zusammenfassung

3D-KI-generierte Inhalte (AIGC) sind ein dynamisches Forschungsfeld, das die Erstellung von 3D-Modellen in den Bereichen Gaming, Film und Design erheblich beschleunigt hat. Trotz der Entwicklung mehrerer bahnbrechender Modelle, die die 3D-Generierung revolutioniert haben, bleibt das Feld aufgrund der Komplexitäten bei der Sammlung, Verarbeitung und dem Training von 3D-Modellen weitgehend Forschern, Entwicklern und Designern vorbehalten. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, stellen wir in diesem Tutorial Hunyuan3D 2.1 als Fallstudie vor. Dieses Tutorial bietet eine umfassende, schrittweise Anleitung zur Verarbeitung von 3D-Daten, zum Training eines 3D-Generierungsmodells und zur Bewertung seiner Leistung mit Hunyuan3D 2.1, einem fortschrittlichen System zur Erstellung hochauflösender, texturierter 3D-Assets. Das System besteht aus zwei Kernkomponenten: dem Hunyuan3D-DiT für die Formgenerierung und dem Hunyuan3D-Paint für die Textursynthese. Wir werden den gesamten Workflow untersuchen, einschließlich Datenvorbereitung, Modellarchitektur, Trainingsstrategien, Bewertungsmetriken und Bereitstellung. Am Ende dieses Tutorials werden Sie über das Wissen verfügen, um ein robustes 3D-Generierungsmodell für Anwendungen in Gaming, Virtual Reality und Industriedesign zu optimieren oder zu entwickeln.

English

3D AI-generated content (AIGC) is a passionate field that has significantly accelerated the creation of 3D models in gaming, film, and design. Despite the development of several groundbreaking models that have revolutionized 3D generation, the field remains largely accessible only to researchers, developers, and designers due to the complexities involved in collecting, processing, and training 3D models. To address these challenges, we introduce Hunyuan3D 2.1 as a case study in this tutorial. This tutorial offers a comprehensive, step-by-step guide on processing 3D data, training a 3D generative model, and evaluating its performance using Hunyuan3D 2.1, an advanced system for producing high-resolution, textured 3D assets. The system comprises two core components: the Hunyuan3D-DiT for shape generation and the Hunyuan3D-Paint for texture synthesis. We will explore the entire workflow, including data preparation, model architecture, training strategies, evaluation metrics, and deployment. By the conclusion of this tutorial, you will have the knowledge to finetune or develop a robust 3D generative model suitable for applications in gaming, virtual reality, and industrial design.