Hunyuan3D-2单图出 3D 模型形状生成仅需 6 GB 显存【免费下载链接】Hunyuan3D-2High-Resolution 3D Assets Generation with Large Scale Hunyuan3D Diffusion Models.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hu/Hunyuan3D-2Hunyuan3D-2 是腾讯开源的图像到 3D 资产生成系统一张图片输入先由扩散模型 Hunyuan3D-DiT 生成几何网格再由 Hunyuan3D-Paint 合成贴图输出可直接导入 Blender 或游戏引擎的 GLB 文件。形状生成阶段官方标注仅需 6 GB 显存 换用 0.6B 的 Turbo 蒸馏版本后推理步数从 50 步降到 5 步消费级显卡即可快速迭代。最小配置跑通环境准备三步PyTorch 需先按官方站点说明单独安装git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/hu/Hunyuan3D-2 cd Hunyuan3D-2 pip install -r requirements.txt pip install -e . # 安装依赖并注册 hy3dgen 包最短代码路径取自 examples/faster_shape_gen_with_flashvdm_mini_turbo.py去掉了计时部分from PIL import Image from hy3dgen.shapegen import Hunyuan3DDiTFlowMatchingPipeline # 加载 0.6B Turbo 形状模型步数蒸馏版 pipeline Hunyuan3DDiTFlowMatchingPipeline.from_pretrained( tencent/Hunyuan3D-2mini, subfolderhunyuan3d-dit-v2-mini-turbo, use_safetensorsFalse, devicecuda) pipeline.enable_flashvdm(topk_modemerge) # 启用 VAE 解码加速 image Image.open(assets/demo.png).convert(RGBA) # 仓库自带的企鹅示例图 mesh pipeline(image, num_inference_steps5, octree_resolution380)[0] mesh.export(output.glb) # 导出网格可用 Blender 或浏览器查看跑通后终端会打印生成耗时当前目录出现output.glb。仓库还提供 assets/modelviewer-template.html 可直接在浏览器里旋转查看生成的 GLB。不想写代码就走 Gradio 界面一条命令来自 gradio_app.py 的官方命令python3 gradio_app.py --model_path tencent/Hunyuan3D-2mini --subfolder hunyuan3d-dit-v2-mini-turbo --texgen_model_path tencent/Hunyuan3D-2 --low_vram_mode --enable_flashvdm启动后打开本地地址网页左侧会列出assets/example_images/下的一键示例图点选或上传自己的图片即可出模型。要带贴图的完整流程再补一段from hy3dgen.texgen import Hunyuan3DPaintPipeline paint Hunyuan3DPaintPipeline.from_pretrained(tencent/Hunyuan3D-2) mesh paint(mesh, imageimage) # 给刚才的网格上贴图它靠什么做到两段式流水线先雕塑后上色形状和纹理由两个独立模型分工Hunyuan3D-DiT 只负责几何Hunyuan3D-Paint 只负责贴图。好处是解耦——你也可以把这套贴图流程套在自己手工建模的网格上这是 README.md 明确强调的设计意图。隐空间雕刻 八叉树解码DiT 模型并不直接输出顶点而是在隐空间里逐步雕刻出几何特征再由 ShapeVAE 解码通过八叉树从粗到细地划分空间、提取表面octree_resolution参数控制细分精度示例用 380默认 384。类比像 3D 体素雕刻工具先把大方格逐层劈细再抠出表面。两条加速通道 ⚡一是步数蒸馏Turbo 权重把 50 步扩散压到 5 步同样的几何质量少跑 45 次网络前向二是FlashVDMenable_flashvdm()会自动把 VAE 换成 turbo 版本权重并启用其加速解码见 hy3dgen/shapegen/pipelines.py 中的turbo_vae_mapping具体算法在外部 FlashVDM 项目中本仓库不展开。真实效果与数据以下图片均为assets/example_images/中由gradio_app.py加载的示例输入图上传网页后即输出对应 3D 资产输入单张物体照片 → 输出带贴图的完整 3D 香蕉细长、弯曲这类非刚体结构也能成型。输入机械结构照片 → 输出机翼、尾翼、进气道等硬表面细节完整保留的战斗机模型。输入人物立绘 → 输出带底座、背包、松树配景的 Q 版手办级模型说明系统对复杂小物件也能保持结构完整。支持多视图输入Hunyuan3D-2mv系列接收前/后/左三个视角仓库assets/example_mv_images/内置 14 组样例用多视角照片替代单图可显著减少被遮挡面的脑补适合实拍物体。官方基准来自 README.md 的对比表指标越低越好CLIP-score 越高越好模型CMMDFIDCLIP-score最强开源模型3.591289.2870.787最强闭源模型 33.218295.6910.799Hunyuan3D 2.03.193282.4290.809显存方面形状生成 6 GB形状纹理完整流程约 16 GBdocs/source/modelzoo.md 中另给出 24.5 GB 的口径测试配置可能不同待验证。边界与选型它做不到的均有仓库依据本仓库没有训练代码只有推理、示例与工具Open-Source Plan 里 TensorRT 版本也仍是未勾选项。纹理流程环境更重需要编译hy3dgen/texgen/custom_rasterizer和differentiable_renderer两个 CUDA 扩展纯形状路线则完全不需要这一步。仓库给出的示例均为单物体图片对多主体、强遮挡场景的生成质量仓库内没有承诺需自行验证。多视图路线需要成套三视角图前/后/左手持单张手机照片时就用不到 2mv 系列。一句话选型显存紧张或要快速试错选Hunyuan3D-2mini Turbo0.6B、5 步追求几何保真度用 1.1B 的Hunyuan3D-DiT-v2-050 步对象已能拍出三视角照片时上Hunyuan3D-2mv。资源索引快速上手与代码用法docs/source/started/code.md模型清单与权重入口docs/source/modelzoo.md形状生成核心源码hy3dgen/shapegen/全部示例脚本examples/Gradio 入口gradio_app.py下一步克隆仓库装好环境先跑examples/faster_shape_gen_with_flashvdm_mini_turbo.py拿到第一个output.glb再决定要不要接纹理流程。【免费下载链接】Hunyuan3D-2High-Resolution 3D Assets Generation with Large Scale Hunyuan3D Diffusion Models.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hu/Hunyuan3D-2创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考