Hunyuan3D 2.1: De imágenes a activos 3D de alta fidelidad con materiales PBR listos para producción

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

June 18, 2025

Autores: 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

Resumen

El contenido 3D generado por IA (AIGC) es un campo apasionante que ha acelerado significativamente la creación de modelos 3D en los ámbitos de los videojuegos, el cine y el diseño. A pesar del desarrollo de varios modelos innovadores que han revolucionado la generación 3D, este campo sigue siendo en gran medida accesible solo para investigadores, desarrolladores y diseñadores debido a las complejidades involucradas en la recopilación, procesamiento y entrenamiento de modelos 3D. Para abordar estos desafíos, presentamos Hunyuan3D 2.1 como un caso de estudio en este tutorial. Este tutorial ofrece una guía completa y paso a paso sobre el procesamiento de datos 3D, el entrenamiento de un modelo generativo 3D y la evaluación de su rendimiento utilizando Hunyuan3D 2.1, un sistema avanzado para producir activos 3D de alta resolución y texturizados. El sistema consta de dos componentes principales: Hunyuan3D-DiT para la generación de formas y Hunyuan3D-Paint para la síntesis de texturas. Exploraremos todo el flujo de trabajo, incluyendo la preparación de datos, la arquitectura del modelo, las estrategias de entrenamiento, las métricas de evaluación y la implementación. Al concluir este tutorial, tendrás el conocimiento necesario para ajustar o desarrollar un modelo generativo 3D robusto adecuado para aplicaciones en videojuegos, realidad virtual y diseño industrial.

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.