腾讯在CVPR上开源了首个全链路工业级3D生成大模型Hunyuan3D-2.1,包含形状生成和纹理合成两个核心模型。该模型通过改进的DiT扩散架构和PBR技术,在几何细节、纹理保真度方面表现优异,优于多个开源及商业模型。文章详细介绍了从环境配置到模型部署的全流程,支持本地定制与微调,适用于游戏、影视和设计等场景,为开发者和创作者提供了强大的3D生成工具。


01 | Hunyuan3D-2.1模型全链路开源

在计算机视觉的国际顶级会议CVPR上,腾讯开源了Hunyuan3D-2.1模型。这也是首个全链路开源的工业级3D生成大模型

输入一张图片就能得到一张纹理清晰的3D图,适用于游戏、影视和设计等场景。

腾讯这次一开源就是大手笔,模型权重、训练代码、数据处理流程、部署教程全部开源。方便开发者和创作者在本地部署,根据自身需要定制与微调。


02 | Hunyuan3D-2.1的组成及性能评估

模型组成

Hunyuan3D-2.1由两个基础模型组成,包括用于形状生成的Hunyuan3D-DiT模型以及用于纹理合成的Hunyuan3D-Paint模型。

这次的质感相较于上一版本提升了很多。

这是因为几何模型采用改进的DiT扩散架构,能够生成更加精细的轮廓和细节,结构清晰、边缘干净。

Hunyuan3D-Paint模型引入了**PBR(基于物理的渲染)**技术,能生成更加真实的金属、木制、陶瓷质感的图片。

性能评估

Hunyuan3D-2.1 的性能评估主要从3D 形状生成、纹理合成和完整 3D 资产创建三个维度展开,通过定量指标和视觉对比,与多个开源及商业模型进行了全面比较,结果表明其在几何细节、纹理保真度和多视图一致性上均表现优异。

🔺3D形状生成评估:

团队对比了Direct3D-S2、Step1X-3D、TripoSG 等开源模型。对比模型(如 Step1X-3D)存在几何模糊或结构缺失,而 Hunyuan3D-DiT 生成的形状细节更清晰。

🔺纹理合成评估

团队对比了SyncMVD-IPA、TexGen、Hunyuan3D 2.0 等图像到纹理模型。

Hunyuan3D-Paint 在纹理的语义一致性(CLIP-I)和感知真实性(CLIP-FID、LPIPS)上均优于对比模型。

🔺完整 3D 资产创建评估

团队对比了开源模型Step1X-3D、3DTopiaXL以及商业模型Model 1、Model 2。

Hunyuan3D-2.1 生成的 3D 资产在几何细节(如锐利边缘、复杂曲面)和纹理保真度上均优于对比模型。

对比模型常出现 “几何粗糙 + 纹理模糊” 的问题(如 Step1X-3D 的网格存在孔洞,Model 2 的纹理颜色失真),而 Hunyuan3D-2.1 实现了两者的平衡。


03 | 使用方法与实测

Step1:安装基础依赖

环境要求:

●Python 3.10

●PyTorch 2.5.1+cu124(需支持 CUDA 12.4 的 GPU,如 A100)

●至少 29GB VRAM(shape+texture 生成),建议使用 A100 40GB 或更高显存 GPU 以确保流畅运行

操作步骤:

# 安装 PyTorch(CUDA 12.4 版本)
pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124  
# 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt

Step2:编译自定义渲染器

# 进入自定义渲染器目录并安装
cd hy3dpaint/custom_rasterizer  
pip install -e . 
cd ../..  
# 编译可微渲染器
cd hy3dpaint/DifferentiableRenderer  
bash compile_mesh_painter.sh 
cd ../..

Step3:下载预训练模型权重

Hunyuan3D-Shape-v2-1(3.3B,图像转 3D 网格)

Hunyuan3D-Paint-v2-1(2B,纹理生成)

下载方式:

# 下载超分辨率模型(用于纹理优化)
wget https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth -P hy3dpaint/ckpt S

Step4:代码调用示例

生成流程:图像 → 3D 网格 → 纹理渲染

import sys
sys.path.insert(0, './hy3dshape')  # 导入形状生成模块
sys.path.insert(0, './hy3dpaint')  # 导入纹理生成模块
# ① 生成未纹理化的 3D 网格
from hy3dshape.pipelines import Hunyuan3DDiTFlowMatchingPipeline
shape_pipeline = Hunyuan3DDiTFlowMatchingPipeline.from_pretrained('tencent/Hunyuan3D-2.1')
mesh_untextured = shape_pipeline(image='assets/demo.png')[0] 
# ② 生成纹理并渲染
from textureGenPipeline import Hunyuan3DPaintPipeline, Hunyuan3DPaintConfig
paint_pipeline = Hunyuan3DPaintPipeline(Hunyuan3DPaintConfig(max_num_view=6, resolution=512))
mesh_textured = paint_pipeline(mesh_path=mesh_untextured, image_path='assets/demo.png') S

Step5:启动 Gradio 可视化界面

无需代码,一键启动 Web 应用:

python3 gradio_app.py \
  --model_path tencent/Hunyuan3D-2.1 \
  --subfolder hunyuan3d-dit-v2-1 \
  --texgen_model_path tencent/Hunyuan3D-2.1 \
  --low_vram_mode

具体内容可见Github:

cent/Hunyuan3D-2.1
–subfolder hunyuan3d-dit-v2-1
–texgen_model_path tencent/Hunyuan3D-2.1
–low_vram_mode

具体内容可见Github:

GitHub - Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-2.1: From Images to High-Fidelity 3D Assets with Production-Ready PBR Material

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