人工智能深度学习计算机视觉多模态3D建模媒体生成【免费下载链接】Hunyuan3D-OmniHunyuan3D-Omni: A Unified Framework for Controllable Generation of 3D Assets项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/Hunyuan3D-Omni点击查看免费下载Hunyuan3D-Omni是腾讯混元团队开源的统一3D 资产可控生成框架继承自 Hunyuan3D 2.1 的结构并构建了统一的控制编码器Unified Control Encoder在图片生成 3D的基础上引入点云、体素、骨架姿势、包围盒 4 类额外控制信号。只需一张图片 对应控制条件即可生成可自由约束的 3D 模型部署过程仅需 5 步生成时约占用 10 GB 显存。什么是 Hunyuan3D-Omni3大核心亮点多模态条件控制一个框架统一支持 4 种控制信号Bounding Box 控制生成受 3D 包围盒约束的模型Pose 控制生成指定骨架姿势的 3D 人物Point Cloud 控制由输入点云引导几何生成Voxel 控制从体素表示生成 3D 模型统一的 Control Encoder不同控制信号被编码后与图像特征Dino Image Encoder融合送入 DiT 扩散去噪网络3.3B 参数规模的 Image-to-Shape 模型最终通过 VAE Decoder Marching Cube 输出可直接使用的网格模型5步完成Hunyuan3D-Omni部署从克隆到出结果第1步克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/Hunyuan3D-Omni.git cd Hunyuan3D-Omni第2步两步安装依赖环境推荐 Python 3.10官方在 Python 3.10 环境下测试安装命令只有两行pip install torch2.5.1 torchvision0.20.1 torchaudio2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124 pip install -r requirements.txt依赖清单见 requirements.txt涵盖 PyTorch、trimesh、pymeshlab、open3d、gradio 等 3D 网格处理与推理所需库。第3步自动下载模型权重模型 ID 为tencent/Hunyuan3D-Omni3.3B 参数。首次运行推理脚本时会通过--repo_id参数从 HuggingFace 自动拉取权重无需手动下载。相关参数定义位于 inference.py。第4步运行推理选择4种控制模式之一python3 inference.py --control_type point # 点云控制 python3 inference.py --control_type voxel # 体素控制 python3 inference.py --control_type bbox # 包围盒控制 python3 inference.py --control_type pose # 骨架姿势控制两个实用可选参数参数作用--use_ema使用 EMA 模型推理结果更稳定--flashvdm启用 FlashVDM 优化推理速度更快示例命令python3 inference.py --control_type point --use_ema --flashvdm所有演示输入数据都在demos/目录每种模式自带示例图片与配对控制数据开箱即可跑通。第5步查看你的第一个3D模型结果默认保存在./omni_inference_results/每个案例输出 3 个文件.glb3D 网格模型可直接用 Blender、MeshLab 打开查看.ply点云表示方便可视化几何.png输入图片副本便于对照生成后脚本会自动调用FloaterRemover与DegenerateFaceRemover做后处理移除浮点碎片和退化面实现见 hy3dshape/postprocessors.py拿到手的就是干净可用的模型。4种控制模式详解分别能做什么模式control_type输入条件典型场景点云控制pointPLY 点云/网格以点云几何引导模型形态体素控制voxel体素块模型控制物体大致轮廓包围盒控制bbox6 个坐标值长宽高位置约束物体在 3D 空间中的大小骨架姿势控制pose骨骼起止点坐标生成指定动作的 3D 人物包围盒控制示例输入一张沙发图片在 demos/bbox/data.json 中指定 bbox 尺寸生成结果就会被约束到该体积内姿势控制示例demos/pose/目录自带 3 套骨骼数据a_pose、handup_pose、sky_pose脚本会自动将demos/pose/下所有图片与 3 种姿势两两组合生成骨骼数据格式很简单.txt存每根骨骼的起止 3D 坐标.json存骨骼名称与坐标映射详见 demos/pose/README.md。核心文件导航快速理解项目结构推理入口脚本inference.py生成流水线hy3dshape/pipelines/pipeline_generation_sit_omni.py统一控制编码器hy3dshape/conditioners/omni_encoder.pyDiT 去噪网络hy3dshape/denoisers/hunyuan3ddit.py形状 VAEhy3dshape/models/autoencoders/shape_vae.py演示数据demos/bbox/data.json、demos/point/data.json、demos/voxel/data.json常见问题速查显存不够用生成过程约需 10 GB 显存建议配备 NVIDIA 显卡CUDA 12.4 环境开启--flashvdm可加速解码。结果为什么每次都一样脚本内部固定随机种子manual_seed(1234)保证结果可复现。权重下载失败首次运行会自动从 HuggingFace 拉取tencent/Hunyuan3D-Omni请确认网络可访问。至此你已完成 Hunyuan3D-Omni 的完整部署——从一张图片出发用点云、体素、包围盒或骨架姿势精确控制生成属于你的第一个可控 3D 模型 赞分享人工智能深度学习计算机视觉多模态3D建模媒体生成【免费下载链接】Hunyuan3D-OmniHunyuan3D-Omni: A Unified Framework for Controllable Generation of 3D Assets项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/hu/Hunyuan3D-Omni点击查看免费下载相关推荐Hunyuan3D 2.1快速开始3步安装ComfyUI 3D生成模型生成你的第一个3D资产Hunyuan3D 2.1快速开始3步安装ComfyUI 3D生成模型生成你的第一个3D资产 Hunyuan3D 2.1 是腾讯混元推出的图像/文本生成 3Hunyuan-3D-2.1 快速上手15分钟从一张图片生成3D模型的完整教程Hunyuan 3D 2.1 快速上手15分钟从一张图片生成3D模型的完整教程 Hunyuan 3D 2.1 是腾讯混元团队推出的 3D 生成大模型支持 i人工智能计算机视觉媒体生成3D建模深度学习如何快速上手FLUX.2-klein-9B-GGUF新手5步完成本地部署并生成第一张图如何快速上手FLUX.2 klein 9B GGUF新手5步完成本地部署并生成第一张图 FLUX.2 klein 9B GGUF 是 Black Forest上一篇明日方舟MAA智能公招助手精准标签识别与高效决策系统完全指南下一篇KTVHTTPCache错误处理与调试指南常见问题排查与解决方案创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考