腾讯 Hunyuan3D-2: 高分辨率3D 资产生成

腾讯 Hunyuan3D-2:高分辨率 3D 资产生成的突破

前言

在当今数字化时代,3D 资产生成技术正变得越来越重要。无论是游戏开发、影视制作还是虚拟现实领域,高质量的 3D 模型和纹理都是创造沉浸式体验的关键。然而,传统的 3D 资产制作往往需要大量的时间和专业技能。幸运的是,腾讯的 Hunyuan3D-2 项目为我们带来了新的希望,它通过大规模扩散模型实现了高分辨率 3D 资产的高效生成。

项目简介

Hunyuan3D-2 是腾讯推出的一个先进的大规模 3D 合成系统,旨在生成高分辨率的纹理化 3D 资产。该项目于 2025 年 1 月 21 日发布了推理代码和预训练模型,并通过其官方网站 Hunyuan3D Studio 提供了令人兴奋的 3D 生成体验。

核心架构

Hunyuan3D-2 采用了一个两阶段生成流程,首先创建一个裸网格,然后为该网格合成纹理贴图。这种策略有效地分离了形状和纹理生成的复杂性,并且为生成或手工制作的网格提供了纹理化的灵活性。

形状生成模型:Hunyuan3D-DiT

Hunyuan3D-DiT 是一个基于可扩展的流式扩散变换器的形状生成模型。它的目标是根据给定的条件图像生成合适的几何形状,为下游应用奠定坚实的基础。

纹理合成模型:Hunyuan3D-Paint

Hunyuan3D-Paint 利用强大的几何和扩散先验,为生成或手工制作的网格生成高分辨率且生动的纹理贴图。

性能表现

Hunyuan3D-2 在生成纹理化 3D 资产的质量和条件跟随能力方面超越了现有的开源和闭源 3D 生成方法。以下是其与其他模型的性能对比:

模型CMMD(⬇)FID_CLIP(⬇)FID(⬇)CLIP-score(⬆)
Top Open-source Model13.59154.639289.2870.787
Top Close-source Model13.60055.866305.9220.779
Top Close-source Model23.36849.744294.6280.806
Top Close-source Model33.21851.574295.6910.799
Hunyuan3D 2.03.19349.165282.4290.809

使用方法

安装依赖

首先,通过 Pytorch 官方网站安装 Pytorch,然后安装其他依赖项:

pip install -r requirements.txt
cd hy3dgen/texgen/custom_rasterizer
python3 setup.py install
cd hy3dgen/texgen/differentiable_renderer
bash compile_mesh_painter.sh

API 使用

Hunyuan3D-2 提供了一个类似 diffusers 的 API,用于使用形状生成模型 Hunyuan3D-DiT 和纹理合成模型 Hunyuan3D-Paint。

形状生成
from hy3dgen.shapegen import Hunyuan3DDiTFlowMatchingPipeline

pipeline = Hunyuan3DDiTFlowMatchingPipeline.from_pretrained('tencent/Hunyuan3D-2')
mesh = pipeline(image='assets/demo.png')[0]

生成的网格是一个 trimesh 对象,可以保存为 glb/obj(或其他格式)文件。

纹理合成
from hy3dgen.texgen import Hunyuan3DPaintPipeline
from hy3dgen.shapegen import Hunyuan3DDiTFlowMatchingPipeline

pipeline = Hunyuan3DDiTFlowMatchingPipeline.from_pretrained('tencent/Hunyuan3D-2')
mesh = pipeline(image='assets/demo.png')[0]

pipeline = Hunyuan3DPaintPipeline.from_pretrained('tencent/Hunyuan3D-2')
mesh = pipeline(mesh, image='assets/demo.png')

更多高级用法,如文本到 3D 和手工制作网格的纹理生成,请参考 minimal_demo.py。

Gradio 应用

云端镜像: CodeWithGPU | 能复现才是好算法

你还可以在自己的计算机上托管 Gradio 应用,或者直接访问

腾讯混元3D 以快速使用。

pip3 install gradio==3.39.0
python3 gradio_app.py

开源计划

Hunyuan3D-2 的开源计划包括:

  • 推理代码

  • 模型检查点

  • 技术报告

  • ComfyUI

  • TensorRT 版本

Hunyuan3D-2 为我们提供了一个强大的工具,用于高效生成高分辨率的 3D 资产。它的两阶段生成流程和灵活的 API 设计使其在 3D 资产生成领域具有巨大的潜力。无论你是专业开发者还是业余爱好者,Hunyuan3D-2 都能帮助你轻松实现 3D 创作的梦想。

相关链接: 



GitHub - Tencent/Hunyuan3D-2: High-Resolution 3D Assets Generation with Large Scale Hunyuan3D Diffusion Models.

### 腾讯混元生成图片的相关信息 腾讯混元(HunYuan)作为一款强大的多模态预训练模型,不仅支持文本生成、视频生成等功能,还能够生成高质量的图像。以下是关于腾讯混元生成图片的一些关键信息以及可能的使用方法。 #### 图像生成的核心技术 腾讯混元利用先进的深度学习技术和大规模数据集进行训练,其图像生成功能基于扩散模型(Diffusion Model)、变分自编码器(VAE)以及其他前沿算法。这些技术使得生成的图像具有高分辨率和丰富的细节[^1]。 #### 使用腾讯混元API生成图片的方法 要使用腾讯混元API生成图片,开发者可以遵循以下指导原则: 1. **注册并获取API密钥** 开发者需要先访问腾讯云官网,完成账号注册,并申请混元API的服务权限。成功授权后会获得相应的API Key和Secret Key用于身份验证[^1]。 2. **安装必要的库** 在本地环境中安装`huggingface_hub`或其他依赖项以便于下载预训练权重文件或者调用远程服务接口。 ```bash pip install huggingface_hub requests torch transformers ``` 3. **编写Python脚本发起请求** 下面展示了一段简单的代码示例说明如何通过HTTP POST方式向服务器发送指令从而得到一张由描述文字转化而成的新颖图画作品: ```python import base64 import json import requests url = 'https://api.tencent.com/hunyuan/generate_image' headers = {'Content-Type': 'application/json'} payload = { "prompt": "a beautiful sunset over a mountain range", "num_images_per_prompt": 1, "size": "512x512" } response = requests.post(url=url, data=json.dumps(payload), headers=headers) result = json.loads(response.text) if 'image' in result: image_data = base64.b64decode(result['image']) with open('output.png', 'wb') as f: f.write(image_data) else: print("Error:", result.get('message')) ``` 此处需要注意替换实际使用的URL地址以及调整参数设置满足具体需求[^1]。 4. **探索更多高级选项** 用户还可以尝试调节温度(temperture)、种子(seed)等超参来影响最终产出风格; 或者指定特定艺术家名称让系统模仿该画家笔触创作独一无二的艺术品等等[^1]. #### 性能特点与优势 - 高质量输出: 支持多种尺寸规格下的清晰度呈现. - 多样化主题覆盖: 不论风景名胜还是抽象概念均能精准捕捉描绘出来. - 易用性强: 即使是没有深厚编程背景的人也能快速上手操作. ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

云樱梦海

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值