Hunyuan3D 2.1: От изображений к высококачественным 3D-активам с готовыми к производству PBR-материалами

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

June 18, 2025

Авторы: 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

Аннотация

3D-контент, созданный с использованием искусственного интеллекта (AIGC), представляет собой динамично развивающуюся область, которая значительно ускорила процесс создания 3D-моделей в играх, кино и дизайне. Несмотря на разработку нескольких революционных моделей, которые изменили подход к генерации 3D-объектов, эта область остается в основном доступной только для исследователей, разработчиков и дизайнеров из-за сложностей, связанных с сбором, обработкой и обучением 3D-моделей. Для решения этих задач в данном руководстве мы представляем Hunyuan3D 2.1 в качестве примера. Это руководство предлагает подробное пошаговое руководство по обработке 3D-данных, обучению генеративной 3D-модели и оценке её производительности с использованием Hunyuan3D 2.1 — передовой системы для создания высококачественных текстурных 3D-ассетов. Система состоит из двух основных компонентов: Hunyuan3D-DiT для генерации формы и Hunyuan3D-Paint для синтеза текстур. Мы рассмотрим весь рабочий процесс, включая подготовку данных, архитектуру модели, стратегии обучения, метрики оценки и развертывание. К завершению этого руководства вы получите знания, необходимые для тонкой настройки или разработки надежной генеративной 3D-модели, подходящей для применения в играх, виртуальной реальности и промышленном дизайне.

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.