最完整HunyuanWorld-Mirror项目指南：从架构到部署全流程-优快云博客

最完整HunyuanWorld-Mirror项目指南：从架构到部署全流程

【免费下载链接】HunyuanWorld-Mirror 混元3D世界重建模型，支持多模态先验注入和多任务统一输出项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/HunyuanWorld-Mirror

你是否在寻找一款能够集成多模态先验信息、一站式输出多种3D表示的重建模型？HunyuanWorld-Mirror作为混元3D世界重建模型，支持相机姿态、内参、深度图等多模态先验注入，可同时生成点云、多视角深度、相机参数等3D结果。本文将从架构解析到部署实操，带你全面掌握这一强大工具。读完本文，你将了解模型核心原理、配置参数含义、部署流程及应用场景。

☯️ 模型核心架构解析

HunyuanWorld-Mirror采用创新的双组件架构，实现从多模态输入到多任务输出的端到端3D重建。项目架构图清晰展示了数据流向与模块交互：

多模态先验注入模块

该模块支持三种关键先验信息的编码与融合：

相机参数：内参矩阵与外参姿态通过6DoF编码层转换为结构化 tokens
深度图：单目或多目深度信息经卷积编码器提取特征
图像特征：基于ViT-L/14的图像编码器生成视觉 tokens

通用几何预测模块

统一架构同时输出六种3D表示：

点云(enable_pts: true)
多视角深度图(enable_depth: true)
相机内外参数(enable_cam: true)
表面法向量(enable_norm: true)
3D高斯(enable_gs: true)

⚙️ 配置参数详解

核心配置文件config.json控制模型行为，关键参数说明如下：

参数	取值范围	功能描述
embed_dim	512-2048	特征嵌入维度，默认1024
img_size	256-1024	输入图像尺寸，默认518
patch_size	14/16	图像分块大小，与ViT匹配
sampling_strategy	uniform/random	点云采样策略
enable_*系列	true/false	各输出模态开关

关键参数组合建议

快速预览：仅启用enable_pts和enable_depth
高精度重建：开启enable_gs(3D高斯)和enable_norm(法向量)
低显存配置：降低embed_dim至512，关闭enable_gs

🚀 部署流程与环境准备

环境依赖安装

# 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/tencent_hunyuan/HunyuanWorld-Mirror
cd HunyuanWorld-Mirror

# 创建conda环境
conda create -n hunyuan3d python=3.10 -y
conda activate hunyuan3d

# 安装依赖
pip install torch torchvision torchaudio
pip install -r requirements.txt

模型权重获取

项目核心模型权重文件为model.safetensors，通过以下两种方式获取：

Hugging Face Hub: huggingface-cli download tencent/HunyuanWorld-Mirror model.safetensors
GitCode LFS: git lfs pull --include "model.safetensors"

快速启动示例

from hunyuanworld import MirrorPipeline

# 初始化管道
pipeline = MirrorPipeline.from_pretrained(
    ".", 
    config_file="config.json",
    device="cuda:0"
)

# 单图3D重建
result = pipeline(
    image_path="test.jpg",
    prior={
        "camera_intrinsics": [[800,0,320],[0,800,240],[0,0,1]]
    }
)

# 保存结果
result.save_ply("output.ply")  # 点云
result.save_depth("depth/")    # 多视角深度图