Hunyuan3D 2.1: Da immagini a risorse 3D ad alta fedeltà con materiali PBR pronti per la produzione

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

June 18, 2025

Autori: 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

Abstract

Il contenuto 3D generato dall'IA (AIGC) è un campo appassionante che ha accelerato significativamente la creazione di modelli 3D nel gaming, nel cinema e nel design. Nonostante lo sviluppo di diversi modelli rivoluzionari che hanno trasformato la generazione 3D, il campo rimane largamente accessibile solo a ricercatori, sviluppatori e designer a causa delle complessità legate alla raccolta, elaborazione e addestramento dei modelli 3D. Per affrontare queste sfide, presentiamo Hunyuan3D 2.1 come caso di studio in questo tutorial. Questo tutorial offre una guida completa e passo-passo sull'elaborazione dei dati 3D, l'addestramento di un modello generativo 3D e la valutazione delle sue prestazioni utilizzando Hunyuan3D 2.1, un sistema avanzato per la produzione di asset 3D ad alta risoluzione e texture. Il sistema è composto da due componenti principali: Hunyuan3D-DiT per la generazione delle forme e Hunyuan3D-Paint per la sintesi delle texture. Esploreremo l'intero flusso di lavoro, inclusa la preparazione dei dati, l'architettura del modello, le strategie di addestramento, le metriche di valutazione e il deployment. Al termine di questo tutorial, avrete le conoscenze necessarie per ottimizzare o sviluppare un modello generativo 3D robusto, adatto ad applicazioni nel gaming, nella realtà virtuale e nel design industriale.

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.