腾讯的混元3D AI生成,是每个人最佳的3D数字资产管理平台

进入2025年之后,腾讯的混元团队放出了多个开源大招。

先是在年初发布了Hunyuan 3D 2.0模型,一款致力于生成高分辨率的大规模3D生成系统。

然后在3月初又开源了自家的AI视频生成模型HunyuanVideo。

最近一次就是7月底发布的Hunyuan 3D世界生成模型HunyuanWorld 1.0。

可以看到,混元团队在3D生成领域可谓频频发力,这在玩家众多的AI视频生成赛道里面算是独一份了。

3D建模本身一项门槛极高的技术,复杂的拓扑结构设计和优化、需要掌握多种建模软件,如果涉及到更深入的计算机图形学问题,则对数学和算法能力有更高的要求。

但混元3D生成系列模型开源之后,在混元3D生成平台,用户仅需要提示词描述和参考图像,即可生成3D内容。在提升3D内容生成质量和效率的同时,也大幅度降低了3D内容创作的技术门槛。

所以,我们今天主要聚焦混元的两个3D模型:Hunyuan 3D 2.0和HunyuanWorld 1.0模型。

Hunyuan 3D 2.0模型是一个先进的大规模3D合成系统,包含两大基础组件:Hunyuan3D-DiT(大规模形状生成模型)和Hunyuan3D-Paint(大规模纹理合成模型)。

Hunyuan3D-DiT是基于可扩展流基(flow-based)扩散Transformer构建,旨在根据给定图像生成精确几何形状。它利用Hunyuan3D-ShapeVAE将3D形状压缩为连续潜在token,并采用网格表面重要性采样来捕获精细细节。Hunyuan3D-Paint则利用强大的几何和扩散先验,通过新颖的网格条件多视图生成管道和图像去光照模块,为生成或手工网格生成高分辨率、生动的纹理贴图,确保多视图生成的一致性。Hunyuan 3D 2.0模型如下图所示。

Hunyuan3D 2.0模型完整细节可阅读论文:

Hunyuan3D 2.0: Scaling Diffusion Models for High Resolution Textured 3D Assets Generation

链接:https://arxiv.org/pdf/2501.12202

而HunyuanWorld 1.0是一个创新框架,致力于从文本或图像条件生成沉浸式、可探索和可交互的3D世界。

HunyuanWorld 1.0的核心是语义分层3D网格表示,利用全景图像作为360°世界代理进行语义感知世界分解和重建。该框架包括:全景世界图像生成(基于DiT的Panorama-DiT模型)作为世界代理;智能世界分层,将复杂场景分解为天空、背景和多个对象层以实现对象解耦和交互;分层3D世界重建,估计对齐的全景深度图并生成网格;以及通过Voyager模型实现长距离世界探索,提供世界一致的视频扩散和世界缓存机制。HunyuanWorld 1.0模型架构如下图所示。

HunyuanWorld 1.0模型完整细节可阅读论文:

HunyuanWorld 1.0: Generating Immersive, Explorable, and Interactive 3D Worlds from Words or Pixels

链接:https://arxiv.org/pdf/2507.21809

下面直接进入混元3D生成平台,看一下如何使用。直接进入混元3D生成平台官网:

https://3d.hunyuan.tencent.com/

平台菜单栏包括AI创作、实验室、工作流、3D世界模型等主要创作页面。AI创作即基于Hunyuan3D 2.0模型的文生3D和图生3D工具页面。比如一些官方生成案例:

我们也可以自己做一些测试:

(文生3D:紫色玉葫芦)

(文生3D:常山赵子龙)

(图生3D:紫色牡丹花)

我作为医疗行业算法从业者,经常会有医学图像的三维重建问题。现在,我可以用单张3D医学影像,基于混元3D进行三维重建。比如,我基于一张2D的脑部血管造影图像(DSA)来直接进行三维血管重建:

输入参考图:

Hunyuan 3D 2.0模型三维重建效果:

并且生成的3D模型可以直接以GLB/STL/OBJ等3D建模格式下载使用。所以整体来看,效果还是非常好的,可以直接干翻我们医疗垂类的一些三维重建算法了。混元3D生成每天有20次生成机会,腾讯还是非常慷慨的。

混元3D平台另一大功能就是3D世界生成建模,即基于前述的HunyuanWorld 1.0模型的应用。将菜单栏切换到3D世界模型即可,包括360全景图和漫游场景两个选项。

比如,我用文生全景生成一个火星地表全景效果:

除了上述两大核心功能之外,混元还提供了实验室和工作流功能。实验室可以看作是一个基于上述两大模型的3D应用平台,用户可以在上面完成一些有趣的3D生成创作。

工作流则是将ComfyUI集成到了混元平台,在平台内即可使用ComfyUI工作流来进行3D生成创作,比如实验室文生道具工作流:

跟大多数AIGC平台一样,我们每一次生成的3D模型,都会作为数字资产保存在混元的资产栏目下。官方还提供了3D生成的API,方便开发者进行调用,不过价格感觉有点小贵。

最后,不得不感慨一下,当下的国产AI,确实越来越全面,是全方位的在变强。

感谢您阅读我的文章。我是louwill,八年AI算法老兵,目前正在全面拥抱大模型和AIGC。感兴趣的小伙伴可以加我微信(louwill_)交个朋友。

图片

>/ 作者:louwill

<think>好的,用户想了解如何部署腾讯混元HunYuan的3D模型。首先,我需要整理已有的引用信息,看看有没有相关的部署步骤。引用[3]提到了在Linux环境下部署腾讯混元AI大模型的步骤,包括克隆仓库、安装依赖、下载模型库等。引用[4]也提到了本地部署的一些步骤,比如安装特定的包和下载模型。引用[1]和[2]则更多是关于项目概览和框架的介绍,可能对部署的上下文有帮助。 接下来,我需要将这些步骤系统化,按照逻辑顺序排列。用户可能需要先准备环境,比如安装Git、Python、CUDA等。然后克隆代码仓库,安装依赖项,处理可能出现的依赖问题,比如flash_attn的安装。之后下载预训练模型,可能涉及Git LFS的使用。最后,运行示例代码进行验证。 需要注意引用中的具体命令,例如在引用[3]中,git clone的地址可能需要替换成官方的GitHub链接,但用户可能遇到网络问题,所以镜像地址可能有用。安装依赖时,requirements.txt和flash_attn需要特别注意,因为后者可能需要特定版本的CUDA和PyTorch。 另外,用户可能会遇到的问题包括依赖冲突、模型下载慢或失败,以及环境配置错误。需要提前给出解决建议,比如使用镜像源、安装Git LFS、检查CUDA版本等。 最后,生成相关问题时要围绕部署过程中可能涉及的扩展话题,比如环境准备、依赖问题、模型应用和性能优化。需要确保每个问题都能在提供的引用中找到相关线索,或者属于合理的扩展方向。</think>### 腾讯混元HunYuan 3D模型部署教程 以下是基于引用内容的部署流程整理,主要分为环境准备、代码部署、模型下载和验证运行四个步骤: --- #### **1. 环境准备** - **操作系统**:推荐Linux系统(如Ubuntu 20.04+)[^3] - **依赖工具**: - 安装Git和Git LFS(用于大文件下载): ```bash sudo apt-get install git git-lfs git lfs install ``` - Python 3.8+ 和 pip - CUDA 11.7+ 和对应版本的PyTorch(建议通过官方文档安装) --- #### **2. 代码部署** - **克隆代码仓库**: ```bash cd /workspace/ git clone https://github.com/Tencent/HunyuanDiT # 官方仓库 # 若网络受限,可使用镜像地址:git clone https://github.moeyy.xyz/https://github.com/Tencent/HunyuanDiT ``` - **安装Python依赖**: ```bash cd HunyuanDiT pip install -r requirements.txt # 安装基础依赖 pip install flash_attn # 需注意CUDA与PyTorch版本匹配[^3][^4] ``` --- #### **3. 下载预训练模型** - **通过ModelScope下载模型**: ```bash git clone https://www.modelscope.cn/modelscope/HunyuanDiT.git mv HunyuanDiT ckpts # 将模型移动到项目目录的ckpts文件夹 ``` > 注:若下载缓慢,可尝试使用代理或镜像源。 --- #### **4. 运行示例验证** - 根据官方提供的示例脚本(如`demo.py`)测试生成能力: ```bash python demo.py --config configs/default.yaml --ckpt ckpts/HunyuanDiT.pt ``` > 需根据实际路径调整参数[^2]。 --- ### **常见问题解决** 1. **依赖冲突**:确保PyTorch版本与CUDA匹配,优先使用`requirements.txt`中指定版本[^3]。 2. **模型下载失败**:使用Git LFS完整拉取模型文件,或手动下载后放置到`ckpts`目录。 3. **生成速度慢**:参考[^1]中的推理优化指南,调整批处理大小或启用混合精度训练。 ---
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