你的RTX 4090终于有用了！保姆级教程，5分钟在本地跑起Hunyuan3D-2mv，效果惊人

你的RTX 4090终于有用了！保姆级教程，5分钟在本地跑起Hunyuan3D-2mv，效果惊人

【免费下载链接】Hunyuan3D-2mv 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/tencent/Hunyuan3D-2mv

写在前面：硬件门槛

在开始之前，我们需要明确Hunyuan3D-2mv的硬件要求。根据官方文档和社区反馈，以下是关键信息：

• GPU显存要求：

  • 仅进行形状生成：需要约6GB VRAM。
  • 进行形状和纹理生成：总共需要约16GB VRAM。

• 推荐GPU型号：

  • NVIDIA RTX 4090 (24GB VRAM)
  • NVIDIA RTX 3090 (24GB VRAM)
  • NVIDIA A100 (40GB/80GB VRAM)

如果你的GPU显存低于6GB，建议使用优化版本（如Hunyuan3D-2mini），它仅需5GB显存即可运行。

环境准备清单

在开始安装前，请确保你的系统满足以下要求：

• 操作系统：Windows 10/11 或 Linux（Ubuntu 20.04+）
• Python：3.8 或更高版本
• PyTorch：2.0+（需与CUDA版本匹配）
• CUDA Toolkit：12.1+（推荐12.4.1）
• 其他依赖：pip install torch torchvision trimesh

模型资源获取

你可以通过以下方式获取Hunyuan3D-2mv模型：

1. 使用huggingface-cli下载：

   huggingface-cli download tencent/Hunyuan3D-2mv --local-dir ./hunyuan3d-2mv
   

2. 手动下载：从官方仓库下载模型文件并解压到本地目录。

逐行解析“Hello World”代码

以下是官方提供的快速上手代码的逐行解析：

from hy3dgen.shapegen import Hunyuan3DDiTFlowMatchingPipeline

# 加载预训练模型
pipeline = Hunyuan3DDiTFlowMatchingPipeline.from_pretrained(
    'tencent/Hunyuan3D-2mv',
    subfolder='hunyuan3d-dit-v2-mv',
    use_safetensors=True,
    device='cuda'  # 使用GPU
)

# 生成3D模型
mesh = pipeline(
    image={
        "front": "your front view image.png",
        "left": "your left view image.png",
        "back": "your back view image.png"
    },
    num_inference_steps=30,  # 推理步数
    octree_resolution=380,   # 八叉树分辨率
    num_chunks=20000,        # 分块数量
    generator=torch.manual_seed(12345),  # 随机种子
    output_type='trimesh'    # 输出格式
)[0]

代码说明：

1. from_pretrained：加载预训练模型，指定模型路径、子文件夹和设备（GPU）。
2. pipeline调用：输入多视角图像（前、左、后视图），生成3D模型。
3. 参数说明：
   • num_inference_steps：控制生成质量，步数越多效果越好，但耗时更长。
   • octree_resolution：影响3D模型的细节精度。
   • num_chunks：优化显存使用，分块处理数据。

运行与结果展示

执行上述代码后，你将得到一个trimesh格式的3D模型。可以通过以下方式查看和保存结果：

mesh.show()  # 可视化模型
mesh.export('output.glb')  # 导出为GLB文件

常见问题（FAQ）与解决方案

问题1：显存不足（OOM）

• 解决方案：
  • 降低octree_resolution或num_chunks。
  • 使用优化版本（如Hunyuan3D-2mini）。

问题2：依赖冲突

• 解决方案：
  • 创建虚拟环境并重新安装依赖：

    python -m venv venv
    source venv/bin/activate  # Linux
    venv\Scripts\activate  # Windows
    pip install -r requirements.txt
    

问题3：模型下载失败

• 解决方案：
  • 检查网络连接，或手动下载模型文件。

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通过这篇教程，你已经成功在本地运行了Hunyuan3D-2mv！接下来可以尝试调整参数或输入不同的多视角图像，探索更多可能性。

【免费下载链接】Hunyuan3D-2mv 项目地址: https://gitcode.com/hf_mirrors/tencent/Hunyuan3D-2mv