Hunyuan3D-1开源模型本地部署全攻略：从环境配置到3D资产生成

Hunyuan3D-1开源模型本地部署全攻略：从环境配置到3D资产生成

【免费下载链接】Hunyuan3D-1 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/tencent/Hunyuan3D-1

一、模型概述：革新3D内容创作的双阶段生成方案

当前3D生成领域面临着速度与质量难以兼顾的行业痛点——现有扩散模型往往需要数分钟才能完成单资产生成，且对复杂场景的泛化能力有限。腾讯团队推出的Hunyuan3D-1开源模型通过创新的两阶段架构解决了这一难题：第一阶段采用多视图扩散模型，仅需4秒即可生成包含丰富细节的多角度RGB图像，将传统单视图重建的歧义性问题转化为确定性的多源信息融合任务；第二阶段引入轻量级前馈重建网络，在7秒内完成3D结构恢复，整体生成效率较同类方案提升6-8倍。

该模型提供精简版与标准版两种配置，均支持文本描述与参考图像双模态输入，其中标准版通过3倍于精简版的参数量实现更精细的几何细节生成。作为统一框架的核心组件，Hunyuan-DiT文本转图像模型确保了跨模态输入的语义一致性。需要特别注意的是，项目团队强调该模型禁止用于未备案服务及违规场景，且因概率模型特性，输出内容准确性需用户自行核验，相关风险由使用者承担。完整技术文档与开源协议可访问项目仓库获取。

二、部署实战：从零构建高性能3D生成环境

基础环境配置要求

成功部署Hunyuan3D-1需满足以下最低配置：Ubuntu 22.04.4 LTS操作系统、CUDA 12.1计算架构、Python 3.10.15运行环境，以及NVIDIA RTX 4090显卡提供的24GB显存支持。建议采用全新系统环境避免依赖冲突，服务器级GPU可显著提升批量生成效率。

1. 系统环境初始化与软件源优化

部署的首要步骤是完成系统基础配置。通过终端命令确认操作系统版本信息是环境搭建的基础前提：

如上图所示，执行cat /etc/os-release命令后显示的系统版本信息。这一基础检查步骤确保了部署环境满足官方推荐的Ubuntu 22.04.4 LTS版本要求，为后续依赖安装提供了兼容性保障。

为加速软件包下载，需替换默认APT源为国内镜像。通过cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak命令备份原始配置后，使用Vim编辑器将阿里源配置写入文件：

如上图所示，终端中依次执行了apt update、apt install -y vim等命令，并展示了sources.list文件的编辑过程。这一系列操作实现了软件源的本地化优化，将后续依赖安装速度提升3-5倍，是国内用户部署过程中的关键优化步骤。

完成源配置后，通过apt install -y build-essential git wget curl安装基础开发工具，当终端显示"0 upgraded, X newly installed"时，表明APT环境已配置成功。

2. CUDA计算架构部署

作为GPU加速的核心组件，CUDA 12.1的正确安装直接影响模型性能。首先执行以下命令导入NVIDIA官方密钥环：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb

完成密钥验证后，通过sudo apt update && sudo apt install -y cuda-toolkit-12-1安装完整工具链。安装完成后需配置环境变量，在~/.bashrc文件末尾添加：

export PATH=/usr/local/cuda-12.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

执行source ~/.bashrc使配置生效，通过nvcc -V命令验证安装结果，若显示"Cuda compilation tools, release 12.1"则表明CUDA环境部署成功。

3. Python虚拟环境配置

使用Miniconda管理项目依赖可避免系统环境污染：

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

安装过程中需确认"yes"初始化conda环境，完成后通过以下命令配置国内镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

4. 项目部署与模型运行

通过Git克隆项目代码库：

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/tencent/Hunyuan3D-1
cd Hunyuan3D-1

创建并激活专用虚拟环境：

conda create -n hunyuan3d python=3.10.15 -y
conda activate hunyuan3d

安装依赖包：

pip install -r requirements.txt
pip install huggingface_hub

通过huggingface_hub下载预训练模型权重后，执行python web_demo.py启动交互界面。

三、界面演示与功能验证

当终端显示"Running on local URL: http://0.0.0.0:7860"时，在浏览器中访问该地址即可看到Gradio交互界面。界面左侧提供文本输入框与图像上传区域，中间为参数调节面板（包含视角数量、细节强度等控制项），右侧实时显示多视图生成结果与3D模型预览。输入"红色跑车，未来主义设计"并点击生成，约12秒后即可获得包含6个视角的RGB图像与对应的3D网格模型，支持OBJ格式导出与实时旋转查看。

【免费下载链接】Hunyuan3D-1 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/tencent/Hunyuan3D-1