Hunyuan3D 2.1: Van Afbeeldingen naar Hoogwaardige 3D-Assets met Productieklaar PBR-Materiaal

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

June 18, 2025

Auteurs: 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

Samenvatting

3D AI-gegenereerde inhoud (AIGC) is een dynamisch vakgebied dat de creatie van 3D-modellen in gaming, film en design aanzienlijk heeft versneld. Ondanks de ontwikkeling van verschillende baanbrekende modellen die de 3D-generatie hebben gerevolutioneerd, blijft het veld grotendeels toegankelijk voor onderzoekers, ontwikkelaars en ontwerpers vanwege de complexiteit die komt kijken bij het verzamelen, verwerken en trainen van 3D-modellen. Om deze uitdagingen aan te pakken, introduceren we Hunyuan3D 2.1 als een casestudy in deze tutorial. Deze tutorial biedt een uitgebreide, stapsgewijze handleiding over het verwerken van 3D-data, het trainen van een generatief 3D-model en het evalueren van de prestaties met behulp van Hunyuan3D 2.1, een geavanceerd systeem voor het produceren van hoogwaardige, getextureerde 3D-assets. Het systeem bestaat uit twee kerncomponenten: de Hunyuan3D-DiT voor vormgeneratie en de Hunyuan3D-Paint voor texturesynthese. We zullen de volledige workflow verkennen, inclusief data-preparatie, modelarchitectuur, trainingsstrategieën, evaluatiemetrics en implementatie. Aan het einde van deze tutorial beschik je over de kennis om een robuust generatief 3D-model te finetunen of te ontwikkelen dat geschikt is voor toepassingen in gaming, virtual reality en industrieel ontwerp.

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.