当前位置: 首页 > news >正文

Tencent Hunyuan3D

一、前言

        腾讯于2024年11月5日正式开源了最新的MoE模型“混元Large”以及混元3D生成大模型“Hunyuan3D-1.0”,支持企业及开发者在精调、部署等不同场景下的使用需求。

GitHub - Tencent/Hunyuan3D-1

二、技术与原理

        Hunyuan3D-1.0 是一款支持文本生成3D(Text-to-3D)和图像生成3D(Image-to-3D)的统一框架,旨在提升3D生成的速度和质量。该模型采用两阶段方法:

  1. 多视角扩散模型:在约4秒内高效生成多视角RGB图像,捕捉3D资产的丰富细节。

  2. 前馈重建模型:在约7秒内根据生成的多视角图像快速重建3D资产,处理多视角生成中的噪声和不一致性,恢复3D结构。

        该框架集成了腾讯自研的文本生成图像模型“Hunyuan-DiT”,支持文本和图像条件的3D生成。标准版本的参数量是轻量版和其他现有模型的3倍,平衡了生成速度和质量,显著减少了生成时间,同时保持了生成资产的质量和多样性。

三、主要特性

  • 双模式支持:同时支持文本和图像输入,满足不同的3D生成需求。

  • 高效生成:在NVIDIA A100 GPU上,轻量版模型约10秒生成3D网格,标准版约25秒。

  • 开源计划:提供推理、检查点、烘焙相关、训练、ComfyUI、蒸馏版本和TensorRT版本的开源支持,方便开发者使用和二次开发。

四、使用方法

  1. 环境配置:建议使用Python 3.9和CUDA 11.7以上版本。可通过提供的env_install.sh脚本进行环境安装。

  2. 模型下载:从Hugging Face下载预训练模型,包括轻量版、标准版和稀疏视角重建模型。

  3. 推理:提供了文本生成3D和图像生成3D的推理脚本,可根据需求进行配置。

  4. Gradio界面:提供了基于Gradio的Web界面,方便用户进行交互式操作。

五、当前瓶颈

        尽管Hunyuan3D-1.0在生成速度和质量上取得了显著进展,但仍存在以下挑战:

  • 生成质量的提升:在复杂场景或细节丰富的对象上,生成的3D模型可能存在细节缺失或不准确的情况,需要进一步优化模型以提升生成质量。

  • 多样性与泛化能力:模型在处理多样化输入时的泛化能力有待增强,特别是在处理未见过的输入或复杂场景时,可能无法生成高质量的3D模型。

  • 计算资源需求:尽管生成速度有所提升,但在高分辨率或复杂场景下,仍需要大量计算资源,限制了模型的实际应用范围。

六、教程汉化

1. 开始安装

首先,克隆仓库并进入项目目录:

git clone https://github.com/tencent/Hunyuan3D-1 cd Hunyuan3D-1

2. 环境配置(适用于Linux)

项目提供了 env_install.sh 脚本来配置环境,建议使用 Python 3.9 和 CUDA 11.7 以上版本。

安装步骤:

conda create -n hunyuan3d-1 python=3.9 conda activate hunyuan3d-1 bash env_install.sh

安装 xformers 或 flash_attn 来加速计算

pip install xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install flash_attn

先前已经创建好?

如果先前已经创建好环境,直接激活进入即可

conda activate hunyuan3d-1-py311

先前已经创建好但是忘记了?

conda env list

这个命令将列出系统中所有的 Python 版本和 Conda 虚拟环境

检查环境是否切换成功,pip是否对应虚拟环境

which pip

3. 下载预训练模型

预训练模型可以从 Hugging Face 获取:https://huggingface.co/spaces/tencent/Hunyuan3D-1

提供以下三种模型:

  • Hunyuan3D-1/lite:轻量版模型,用于多视角生成。
  • Hunyuan3D-1/std:标准版模型,用于多视角生成。
  • Hunyuan3D-1/svrm:稀疏视角重建模型。

下载模型的步骤:

1.首先安装 Hugging Face CLI 工具:

python3 -m pip install "huggingface_hub[cli]"

2.下载模型文件:

 
mkdir weights huggingface-cli download tencent/Hunyuan3D-1 --local-dir ./weights mkdir weights/hunyuanDiT huggingface-cli download Tencent-Hunyuan/HunyuanDiT-v1.1-Diffusers-Distilled --local-dir ./weights/hunyuanDiT

4. 推理生成

文本生成3D

支持中英文输入,可以使用以下命令进行文本生成3D:

 
python3 main.py \ --text_prompt "a lovely rabbit" \ --save_folder ./outputs/test/ \ --max_faces_num 90000 \ --do_texture_mapping \ --do_render

图像生成3D

使用以下命令进行图像生成3D,将 /path/to/your/image 替换为图像路径:

 
python3 main.py \ --image_prompt "/path/to/your/image" \ --save_folder ./outputs/test/ \ --max_faces_num 90000 \ --do_texture_mapping \ --do_render

5. 常用参数配置
参数默认值描述
--text_promptNone文本提示,用于3D生成
--image_promptNone图像路径,用于3D生成
--t2i_seed0文本生成图像的随机种子
--t2i_steps25文本生成图像的采样步数
--gen_seed03D生成的随机种子
--gen_steps503D生成的采样步数
--max_faces_num900003D网格的最大面数限制
--save_memoryFalse文生图将自动移至CPU
--do_texture_mappingFalse将顶点阴影更改为纹理阴影
--do_renderFalse是否渲染GIF

6. 预设脚本

项目还提供了以下快捷脚本来帮助用户快速执行不同配置的任务:

 
bash scripts/text_to_3d_demo.sh # 文本生成3D的示例脚本 bash scripts/text_to_3d_fast_demo.sh # 快速文本生成3D的示例脚本 bash scripts/image_to_3d_demo.sh # 图像生成3D的示例脚本 bash scripts/image_to_3d_fast_demo.sh # 快速图像生成3D的示例脚本

注意:运行这些示例脚本通常需要约40GB的显存。

7. 使用 Gradio 进行交互操作

项目提供了基于 Gradio 的 Web 界面,方便用户进行交互式操作。

  • 标准版(更好的生成效果):

python3 app.py

  • 轻量版(更快的生成速度):

python3 app.py --use_lite

运行后,可通过 http://0.0.0.0:8080 访问Web界面。请将 0.0.0.0 替换为您的服务器IP地址。

8. 摄像机参数

输出视图固定为一组摄像机姿势,默认视角设置如下:

  • 方位角 (相对于输入视角)
  • Azimuth  (relative to input view):0度,60度,120度,180度,240度,300度。

七、Gradio界面使用教程

 Text to 3D

1. Text to 3D功能介绍
  • Text to 3D:将输入的文字描述转换为3D模型。
2. 输入选项
  • Input text:输入描述3D模型的文字。例如,“一只黑白相间的熊猫在白色背景上居中坐着,呈现出卡通风格和可爱氛围”。这会生成一个符合描述的3D模型。
3. 参数设置
  • T2I seed:用于文字转图像的随机种子。数值的变化会导致生成的图像略有不同。默认值为 0,但如果结果不理想,可以尝试更改此值。
  • T2I step:生成文字到图像时的步数。步数越多,生成的图像质量可能越高,但生成时间也会更长。默认值是 25
  • Gen seed:用于图像到3D模型的随机种子。默认值为 0,但如果结果不满意,可以更改此值。
  • Gen step:生成3D模型时的步数,数值越高生成的细节可能越多,默认是 50
  • Max number of faces:控制生成3D模型的面数。默认值是 90000,较高的面数会带来更精细的模型,但处理速度可能会变慢。
4. 导出选项
  • Texture mapping:勾选后,生成的3D模型会包含纹理贴图,更加逼真。
  • Render gif:勾选后,会导出一个 .gif 动态图片,展示3D模型的多角度视图。
5. 输出格式
  • Multi views:多角度视图预览。
  • Obj:生成 .obj 格式的3D模型文件。
  • Glb:生成 .glb 格式的3D模型文件,适合Web应用。
  • GIF:导出 .gif 动态图片,展示模型的360度视图。
  • rembg image:移除背景图像。

Image to 3D

1. Image to 3D功能介绍
  • Image to 3D:将输入的图像转换为3D模型。您可以上传一张图像(例如某个物体的图片),系统将尝试生成相应的3D模型。
2. 输入选项
  • Input image:在这里上传要转换为3D模型的图像。
3. 参数设置
  • Gen seed:用于生成3D模型的随机种子。数值的变化会影响生成的模型略有不同。如果对结果不满意,可以更改这个值(默认是 0)。
  • Gen step:生成3D模型时的步数,数值越高,生成的模型可能更精细,默认是 50
  • Max number of faces:控制生成3D模型的面数。默认值是 90000,较高的面数可以带来更细致的模型,但处理速度可能变慢。
4. 导出选项
  • Texture mapping:勾选后,生成的3D模型会包含纹理贴图,使模型更真实。
  • Render gif:勾选后,会导出一个 .gif 文件,以动态方式展示生成的3D模型。
5. 输出格式
  • rembg image:移除图像的背景。
  • Multi views:展示生成的3D模型的多角度视图。
  • Obj:导出为 .obj 格式的3D模型文件。
  • Glb:导出为 .glb 格式的3D模型文件,更适合Web应用。
  • GIF:导出 .gif 动态文件,展示模型的多角度视图。

相关文章:

Tencent Hunyuan3D

一、前言 腾讯于2024年11月5日正式开源了最新的MoE模型“混元Large”以及混元3D生成大模型“Hunyuan3D-1.0”,支持企业及开发者在精调、部署等不同场景下的使用需求。 GitHub - Tencent/Hunyuan3D-1 二、技术与原理 Hunyuan3D-1.0 是一款支持文本生成3D(…...

[ABC239E] Subtree K-th Max

[ABC239E] Subtree K-th Max 题面翻译 给定一棵 n n n 个节点的树,每个节点的权值为 x i x_i xi​。 现有 Q Q Q 个询问,每个询问给定 v , k v,k v,k,求节点 v v v 的子树第 k k k 大的数。 0 ≤ x i ≤ 1 0 9 , 2 ≤ n ≤ 1 0 5 , …...

Axure设计之左右滚动组件教程(动态面板)

很多项目产品设计经常会遇到左右滚动的导航、图片展示、内容区域等,接下来我们用Axure来实现一下左右滚动的菜单导航。通过案例我们可以举一反三进行其他方式的滚动组件设计,如常见的上下滚动、翻页滚动等等。 一、效果展示: 1、点击“向左箭…...

善用Git LFS来降低模型文件对磁盘的占用

将讲一个实际的例子:对于模型文件,动辄就是好几个G,而有的仓库更是高达几十G,拉一个仓库到本地,稍不注意直接磁盘拉满都有可能。 比如:meta-llama-3.1-8b-instruct,拉到本地后发现居然占用了60G…...

Oracle RAC的thread

参考文档: Real Application Clusters Administration and Deployment Guide 3 Administering Database Instances and Cluster Databases Initialization Parameter Use in Oracle RAC Table 3-3 Initialization Parameters Specific to Oracle RAC THREAD Sp…...

如何创建备份设备以简化 SQL Server 备份过程?

SQL Server 中的备份设备是什么? 在 SQL Server 中,备份设备是用于存储备份数据的物理或逻辑介质。备份设备可以是文件、设备或其他存储介质。主要类型包括: 文件备份设备:通常是本地文件系统中的一个或多个文件。可以是 .bak 文…...

DeBiFormer实战:使用DeBiFormer实现图像分类任务(一)

摘要 一、论文介绍 研究背景:视觉Transformer在计算机视觉领域展现出巨大潜力,能够捕获长距离依赖关系,具有高并行性,有利于大型模型的训练和推理。现有问题:尽管大量研究设计了高效的注意力模式,但查询并…...

【go从零单排】迭代器(Iterators)

🌈Don’t worry , just coding! 内耗与overthinking只会削弱你的精力,虚度你的光阴,每天迈出一小步,回头时发现已经走了很远。 📗概念 在 Go 语言中,迭代器的实现通常不是通过语言内置的迭代器类型&#x…...

Java与HTML:构建静态网页

在Web开发领域,HTML是构建网页的基础标记语言,而Java作为一种强大的编程语言,也能够在创建HTML内容方面发挥重要作用。今天,我们就来探讨一下如何使用Java来制作一个不那么简单的静态网页。 一、项目准备 首先,我们需…...

软件测试:测试用例详解

🍅 点击文末小卡片,免费获取软件测试全套资料,资料在手,涨薪更快 一、通用测试用例八要素   1、用例编号;    2、测试项目;   3、测试标题; 4、重要级别;    5、预置…...

FreeSWITCH Ubuntu 18.04 源码编译

应朋友邀请,试了试 FreeSWITCH Ubuntu 18.04 源码编译,交的作业如下: #!/bin/bash####### Ubuntu 18.04 LTS ####### ARM64 ####### FreeSWITCH 1.10.12apt update && \ apt install -y --fix-missing git sed bison build-essentia…...

spring—boot(整合redis)

整合redis 第一步导入数据源 <!--redis--> <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> RedisConfig&#xff08;默认有RedisTemplate&#…...

Python 包镜像源

阿里云、清华大学和豆瓣之外&#xff0c;还有许多其他的 Python 包镜像源。下面是更新后的代码&#xff0c;增加了更多常用的镜像源&#xff0c;如华为云、腾讯云等 import tkinter as tk from tkinter import messagebox import os# 定义 pip 配置文件路径 pip_config_file …...

Sigrity SPEED2000 Power Ground Noise Simulation模式如何进行电源阻抗仿真分析操作指导(一)-无电容

Sigrity SPEED2000 Power Ground Noise Simulation模式如何进行电源阻抗仿真分析操作指导(一)-无电容 Sigrity Power Ground Noise Simulation模式同样可以用来观测电源网络的自阻抗&#xff0c;以下图为例进行说明 2D 视图 3D view 本例要观测的是U17端口处的自阻抗&#xff0…...

Unity3D ASTC贴图压缩格式详解

一、技术详解 ASTC&#xff08;Adaptive Scalable Texture Compression&#xff09;是一种先进的纹理压缩格式&#xff0c;特别适用于OpenGL ES 3.0及更高版本。ASTC在2012年推出&#xff0c;自那以后已经成为游戏开发中重要的纹理压缩技术。它不仅在iOS设备上得到广泛应用&am…...

Docker的轻量级可视化工具Portainer

docker目录 1 Portainer官方链接2 是什么&#xff1f;3 下载安装4 跑通一次5 后记 1 Portainer官方链接 这里给出portainer的官方链接&#xff1a;https://www.portainer.io/ portainer安装的官方链接&#xff1a;https://docs.portainer.io/start/install-ce/server/docker/l…...

udp丢包问题

udp或者tcp丢包问题监测方式&#xff1a; netstat -su 问题分析&#xff1a; 1. 内存 2. cpu 3. 发送接收缓存 动画图解 socket 缓冲区的那些事儿-CSDN博客...

儿童安全座椅行业全面深入分析

儿童安全座椅就是一种专为不同体重&#xff08;或年龄段&#xff09;的儿童设计&#xff0c;将孩子束缚在安全座椅内&#xff0c;能有效提高儿童乘车安全的座椅。欧洲强制性执行标准ECE R44/03的定义是&#xff1a;能够固定到机动车辆上&#xff0c;带有ISOFIX接口、LATCH接口的…...

【笔记】扩散模型(九):Imagen 理论与实现

论文链接&#xff1a;Photorealistic Text-to-Image Diffusion Models with Deep Language Understanding 非官方实现&#xff1a;lucidrains/imagen-pytorch Imagen 是 Google Research 的文生图工作&#xff0c;这个工作并没有沿用 Stable Diffusion 的架构&#xff0c;而是级…...

05 SQL炼金术:深入探索与实战优化

文章目录 SQL炼金术&#xff1a;深入探索与实战优化一、SQL解析与执行计划1.1 获取执行计划1.2 解读执行计划 二、统计信息与执行上下文2.1 收集统计信息2.2 执行上下文 三、SQL优化工具与实战3.1 SQL Profile3.2 Hint3.3 Plan Baselines3.4 实战优化示例 SQL炼金术&#xff1a…...

利用最小二乘法找圆心和半径

#include <iostream> #include <vector> #include <cmath> #include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构 struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {} }; // 最小二乘法求圆心和半径 …...

自然语言处理——Transformer

自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效&#xff0c;它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息&#xff0c;但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN&#xff0c;但是…...

【JavaSE】绘图与事件入门学习笔记

-Java绘图坐标体系 坐标体系-介绍 坐标原点位于左上角&#xff0c;以像素为单位。 在Java坐标系中,第一个是x坐标,表示当前位置为水平方向&#xff0c;距离坐标原点x个像素;第二个是y坐标&#xff0c;表示当前位置为垂直方向&#xff0c;距离坐标原点y个像素。 坐标体系-像素 …...

Python 包管理器 uv 介绍

Python 包管理器 uv 全面介绍 uv 是由 Astral&#xff08;热门工具 Ruff 的开发者&#xff09;推出的下一代高性能 Python 包管理器和构建工具&#xff0c;用 Rust 编写。它旨在解决传统工具&#xff08;如 pip、virtualenv、pip-tools&#xff09;的性能瓶颈&#xff0c;同时…...

浪潮交换机配置track检测实现高速公路收费网络主备切换NQA

浪潮交换机track配置 项目背景高速网络拓扑网络情况分析通信线路收费网络路由 收费汇聚交换机相应配置收费汇聚track配置 项目背景 在实施省内一条高速公路时遇到的需求&#xff0c;本次涉及的主要是收费汇聚交换机的配置&#xff0c;浪潮网络设备在高速项目很少&#xff0c;通…...

CVE-2020-17519源码分析与漏洞复现(Flink 任意文件读取)

漏洞概览 漏洞名称&#xff1a;Apache Flink REST API 任意文件读取漏洞CVE编号&#xff1a;CVE-2020-17519CVSS评分&#xff1a;7.5影响版本&#xff1a;Apache Flink 1.11.0、1.11.1、1.11.2修复版本&#xff1a;≥ 1.11.3 或 ≥ 1.12.0漏洞类型&#xff1a;路径遍历&#x…...

面向无人机海岸带生态系统监测的语义分割基准数据集

描述&#xff1a;海岸带生态系统的监测是维护生态平衡和可持续发展的重要任务。语义分割技术在遥感影像中的应用为海岸带生态系统的精准监测提供了有效手段。然而&#xff0c;目前该领域仍面临一个挑战&#xff0c;即缺乏公开的专门面向海岸带生态系统的语义分割基准数据集。受…...

从 GreenPlum 到镜舟数据库:杭银消费金融湖仓一体转型实践

作者&#xff1a;吴岐诗&#xff0c;杭银消费金融大数据应用开发工程师 本文整理自杭银消费金融大数据应用开发工程师在StarRocks Summit Asia 2024的分享 引言&#xff1a;融合数据湖与数仓的创新之路 在数字金融时代&#xff0c;数据已成为金融机构的核心竞争力。杭银消费金…...

MySQL:分区的基本使用

目录 一、什么是分区二、有什么作用三、分类四、创建分区五、删除分区 一、什么是分区 MySQL 分区&#xff08;Partitioning&#xff09;是一种将单张表的数据逻辑上拆分成多个物理部分的技术。这些物理部分&#xff08;分区&#xff09;可以独立存储、管理和优化&#xff0c;…...

在RK3588上搭建ROS1环境:创建节点与数据可视化实战指南

在RK3588上搭建ROS1环境:创建节点与数据可视化实战指南 背景介绍完整操作步骤1. 创建Docker容器环境2. 验证GUI显示功能3. 安装ROS Noetic4. 配置环境变量5. 创建ROS节点(小球运动模拟)6. 配置RVIZ默认视图7. 创建启动脚本8. 运行可视化系统效果展示与交互技术解析ROS节点通…...