腾讯混元Hunyuan-3D-2.1模型调优技巧

素材选择和处理

1、素材相关性
选择与目标生成内容高度相关的素材，确保素材的风格、主题与期望的输出一致。比如要生成古风场景，所选素材就应是古风人物、物品等相关图片。
Hunyuan-3D-2.1不能直接生成一个场景，每次只能生成单一的物品。如果想制作一个3D场景，需要多个模型进行组合搭建。

2、素材质量
优先选取高分辨率、清晰度好的素材，避免模糊、失真或低像素的素材，以保证模型生成图像的质量。
素材的背景尽量单一，不要有太复杂，虽然有Remove Background功能，但还是有处理不干净的情况。可以先用AI工具将图片主体抠出来，或者将背景变成纯色。

3、素材多样性
为使生成结果更丰富多样，可适当准备不同角度、不同光影效果、不同细节表现的素材。
由于Hunyuan-3D-2.1一次只能上传一个图片，所以细节方面会有瑕疵，我们可以上传不同的角度，多次调试，取最优结果。例如下面这个雪王，他的半张脸是看不到的，生成模型的时候会自动推理，想要达到效果比较困难。

这种情况可以先用AI文生图工具，生成一些不同角度的素材。

Hunyuan-3D-2.1参数设置

• Remove Background：移除背景，开启后会在输出结果里去掉模型所处的背景内容，让模型主体更清晰呈现，便于后续单独处理模型。
• Randomize seed：随机化种子，种子（Seed）用于控制生成过程的随机起始状态，勾选 “Randomize seed” 每次生成会用不同随机种子，结果更具多样性；若固定种子值，重复生成操作时，在相同参数下能得到相近或一致结果，方便复现。
• Seed：种子值，是生成过程的随机数起始标识，不同值会让随机生成的模型细节（像纹理、形状随机变化部分等 ）有差异，可理解为 “生成风格 / 细节的初始密码”。
• Inference Steps：推理步数，指模型生成、优化过程中迭代计算的步骤数。步数越多，模型对细节优化越充分，但会增加计算时间；过少可能导致生成内容粗糙、效果不佳 。
• Octree Resolution：八叉树分辨率，八叉树是一种空间数据结构，用于高效组织、管理 3D 空间里的数据。分辨率数值影响对 3D 空间划分精细度，数值越高，划分越细，能保留更多模型细节，但也会提升计算资源消耗 。
• Guidance Scale：引导尺度，用于控制生成过程中，参考条件对结果的影响程度。值越高，生成结果越贴近参考条件；过低可能使结果偏离预期，过高又可能让结果过度受限、缺乏自然变化 。
• Number of Chunks：分块数量，把 3D 模型或处理任务拆分成的块数。分块处理可在内存等资源有限时，分批处理数据，数值设置要结合硬件性能与模型规模，合理分块能提升处理效率，极端值可能导致处理失败或效率低下 。

Hunyuan-3D-2.1模型调优技巧

1、提高推理步数
Inference Steps设置的越高，模型越精准，但生成时长会大幅度提升。
2、提高八叉树分辨率
数值越高，3D 空间划分越细，模型细节保留越全，但内存、算力消耗大。过大内存可能会提示不足。
3、引导尺度
控制生成结果与 “参考条件” 的贴合度，过高细节割裂，过低偏离需求。如果出现模型被分成碎块，四分五裂的结构崩坏，先降这个值，再结合其他参数调整。
4、分块数量
把 3D 数据拆分成块处理，平衡内存占用与处理效率。提升分块数量也可以让细节处理的更细致。

这些参数并不是越高越好，部分参数过高会起到反向效果。下面是我反复实验得出的一个建议取值范围，大家可以参考。

• Remove Background：若需要突出模型主体，建议勾选。
• Randomize seed：追求多样化结果时勾选，需要固定效果复现则不勾选，Seed 值可随机或固定为你喜欢的数字（如 12345）。
• Inference Steps：一般设置在 20-50 之间，30 步左右是比较均衡的选择，既能保证细节又不会耗时过长。
• Octree Resolution：常见范围在 128-512，256 是基础常用值，复杂模型可尝试提高到 384 或 512。
• Guidance Scale：通常设置在 5-15，8-10 左右能较好平衡参考条件与生成自由度，避免结果过于刻板或偏离预期。
• Number of Chunks：根据模型大小和硬件配置调整，一般默认值即可，若出现内存问题可适当增加分块数量。

常见问题及解决方案

1、内存不足
一种情况是设置的参数过高，导致内存不足。还有就是生成次数太多也会出现内存不足。
直接注销这个实例重新创建一个就好了，或者调整分块，降低思考步数等参数也可以解决。

2、资源加载失败
明明生成完了，但是却不显示模型

可以看到报错信息

一般情况下开代理或者换网络都可以解决。