Hunyuan3D 2.1: De Imagens para Ativos 3D de Alta Fidelidade com Materiais PBR Prontos para Produção

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

Resumo

O conteúdo 3D gerado por IA (AIGC) é um campo apaixonante que acelerou significativamente a criação de modelos 3D em jogos, filmes e design. Apesar do desenvolvimento de vários modelos inovadores que revolucionaram a geração 3D, o campo permanece amplamente acessível apenas a pesquisadores, desenvolvedores e designers devido às complexidades envolvidas na coleta, processamento e treinamento de modelos 3D. Para enfrentar esses desafios, apresentamos o Hunyuan3D 2.1 como um estudo de caso neste tutorial. Este tutorial oferece um guia abrangente e passo a passo sobre o processamento de dados 3D, o treinamento de um modelo generativo 3D e a avaliação de seu desempenho usando o Hunyuan3D 2.1, um sistema avançado para produzir ativos 3D de alta resolução e texturizados. O sistema é composto por dois componentes principais: o Hunyuan3D-DiT para geração de formas e o Hunyuan3D-Paint para síntese de texturas. Exploraremos todo o fluxo de trabalho, incluindo preparação de dados, arquitetura do modelo, estratégias de treinamento, métricas de avaliação e implantação. Ao final deste tutorial, você terá o conhecimento necessário para ajustar ou desenvolver um modelo generativo 3D robusto, adequado para aplicações em jogos, realidade virtual e design 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.