Hunyuan3D-Omni：腾讯混元开源的多模态条件控制 3D 资产生成框架

Hunyuan3D-Omni是什么

Hunyuan3D-Omni是腾讯混元团队推出的开源3D资产生成框架，该框架通过统一的控制编码器，能够接收多种不同类型的控制信号，实现对3D资产生成过程的精确引导。与传统的文本到3D或图像到3D生成方法相比，Hunyuan3D-Omni的最大优势在于其"可控性"。它不仅能根据文本或图像生成3D模型，还能通过额外的控制信号（如点云、体素、骨骼结构或边界框）来精确约束生成结果，使生成的3D资产更符合特定需求。

功能特色

Hunyuan3D-Omni的核心功能特色可以概括为以下几个方面：

1. 多模态条件控制

框架支持四种主要的控制方式，满足不同场景下的3D生成需求：

2. 统一控制编码器

Hunyuan3D-Omni设计了一个统一的控制编码器，能够将不同类型的控制信号转换为统一的特征表示，然后融入3D生成过程。这种设计不仅简化了模型结构，还提高了不同控制方式之间的兼容性。

3. 高效推理

框架针对推理效率进行了优化，支持FlashVDM等加速技术，能够在保证生成质量的同时显著缩短推理时间。在配备10GB VRAM的GPU上，即可完成高质量3D模型的生成。

4. 高质量生成结果

Hunyuan3D-Omni在多个3D生成任务上表现出色，能够生成细节丰富、几何结构合理的3D模型。无论是人物、动物还是物体，都能保持良好的视觉质量和结构完整性。

5. 灵活的接口设计

项目提供了简洁易用的API接口，开发者可以轻松地将Hunyuan3D-Omni集成到自己的应用中。同时，丰富的命令行参数也使得用户可以根据需求灵活调整生成参数。

技术细节

1. 整体架构

Hunyuan3D-Omni的架构主要包括以下几个核心组件：

1. 控制编码器：负责处理各种输入控制信号，将其转换为潜在空间的特征表示。

2. 文本/图像编码器：处理文本描述或参考图像，提取内容特征。

3. 生成网络：基于扩散模型架构，接收内容特征和控制特征，逐步生成3D资产。

4. 解码器：将生成网络输出的潜在表示转换为实际的3D网格或点云。

2. 控制机制

框架的核心创新在于其控制机制，主要包括：

• 特征融合：控制特征与内容特征通过交叉注意力机制进行融合，确保控制信号能够影响生成过程的各个阶段。

• 条件指导：在扩散过程中，控制信号作为条件指导生成步骤，引导采样过程朝着满足控制约束的方向进行。

• 多尺度控制：控制信号在不同尺度上对生成过程产生影响，既保证整体结构符合约束，又不限制局部细节的生成。

3. 模型参数与性能

• 模型规模：3.3B参数

• 显存需求：约10GB VRAM

• 推理时间：根据控制类型和生成质量不同，通常在几分钟到十几分钟之间

• 输出格式：支持多种3D格式，包括点云、体素和网格

4. 技术亮点

• 统一控制接口：不同类型的控制信号通过相同的接口进入模型，简化了模型设计

• 自适应控制强度：可以调整控制信号对生成过程的影响程度，平衡自由度和可控性

• 鲁棒的控制信号处理：能够处理不完整或有噪声的控制信号，提高了实际应用中的可靠性

应用场景

Hunyuan3D-Omni的多模态控制能力使其在多个领域具有广泛的应用前景：

1. 游戏开发

• 角色创建：通过姿态控制快速生成特定动作的游戏角色

• 场景构建：利用边界框控制在游戏场景中精确定位和放置物体

• 资产定制：根据参考点云或体素数据生成符合特定风格的游戏资产

2. 影视动画

• 角色动画：基于骨骼控制生成复杂的角色动画序列

• 场景设计：利用点云或体素数据重建真实场景

• 特效制作：结合多种控制方式生成复杂的视觉特效

3. 工业设计

• 产品原型：根据2D图像和边界框控制生成3D产品模型

• 逆向工程：利用点云数据重建现有物体的3D模型

• 定制化设计：基于客户提供的参考数据生成定制化产品

4. 虚拟现实与增强现实

• 虚拟人物：创建具有特定姿态和特征的虚拟人物

• 环境构建：利用点云数据快速构建VR/AR环境

• 交互设计：基于骨骼控制实现自然的人机交互

5. 科研与教育

• 3D重建：辅助文物数字化和重建工作

• 解剖教学：生成精确的人体或动物解剖模型

• 地理信息：基于点云数据生成地形模型

使用方法

1. 环境准备

Hunyuan3D-Omni需要以下环境：

• Python 3.10

• PyTorch 2.5.1或更高版本

• CUDA 12.4或兼容版本

• 至少10GB VRAM的NVIDIA GPU

2. 安装步骤

# 克隆代码仓库
git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Omni.git
cd Hunyuan3D-Omni

# 创建并激活虚拟环境
conda create -n hunyuan3d python=3.10
conda activate hunyuan3d

# 安装PyTorch
pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

# 安装其他依赖
pip install -r requirements.txt

3. 模型下载

模型权重可以从Hugging Face下载：

# 安装huggingface-cli
pip install huggingface_hub

# 登录Hugging Face（需要账号）
huggingface-cli login

# 下载模型权重
git lfs install
git clone https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-Omni

4. 基本使用

Hunyuan3D-Omni提供了inference.py脚本作为主要的推理入口。以下是几个常见的使用示例：

点云控制生成

python inference.py --control_type point \
          --control_path ./data/point_clouds/car.ply \
          --prompt "a red sports car" \
          --output_dir ./output/car

姿态控制生成

python inference.py --control_type pose \
          --control_path ./data/poses/standing.json \
          --prompt "a muscular man standing" \
          --output_dir ./output/man \
          --use_ema

边界框控制生成

python inference.py --control_type bbox \
          --control_path ./data/bboxes/table.npy \
          --prompt "a wooden table" \
          --output_dir ./output/table \
          --flashvdm

体素控制生成

python inference.py --control_type voxel \
          --control_path ./data/voxels/chair.npz \
          --prompt "a modern office chair" \
          --output_dir ./output/chair \
          --use_ema --flashvdm

5. 参数说明

inference.py支持多种参数配置，以下是主要参数的说明：

常见问题解答

1. 模型需要多大的显存？

Hunyuan3D-Omni需要至少10GB VRAM才能正常运行。对于更高分辨率或更复杂的生成任务，建议使用16GB或以上VRAM的GPU。

2. 生成一个3D模型需要多长时间？

生成时间取决于多个因素，包括GPU性能、控制类型、生成质量设置等。在配备RTX 3090(24GB)的机器上，使用默认设置生成一个模型通常需要5-10分钟。

3. 可以在CPU上运行吗？

虽然理论上可以在CPU上运行，但由于模型规模较大，CPU推理会非常缓慢，可能需要数小时甚至数天才能完成一个模型的生成。因此，强烈建议使用GPU进行推理。

4. 控制信号的质量对生成结果有多大影响？

控制信号的质量对最终结果有显著影响。高质量、准确的控制信号能够引导模型生成更符合预期的结果。对于低质量或有噪声的控制信号，模型具有一定的鲁棒性，但生成结果可能会有偏差。

5. 如何调整控制信号的影响强度？

可以通过--control_strength参数调整控制信号对生成过程的影响强度。该值越接近1，控制信号的约束越强；越接近0，模型的创作自由度越高。

6. 支持哪些输出格式？

Hunyuan3D-Omni支持多种3D格式输出，包括PLY、OBJ、GLB等。可以通过--output_format参数指定输出格式。

7. 如何提高生成模型的质量？

可以通过以下几种方式提高生成质量：

• 使用--use_ema参数启用EMA模型

• 增加--num_steps参数的值

• 调整--guidance_scale参数

• 提供更高质量的控制信号或参考图像

8. 模型是否支持中文提示词？

是的，Hunyuan3D-Omni的文本编码器支持多语言，包括中文。使用中文提示词可以获得更符合中文语境的生成结果。

相关链接

• GitHub仓库：https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Omni

• Hugging Face模型页：https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-Omni

• 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2509.21245

• 腾讯混元官方网站：https://hunyuan.tencent.com

总结

Hunyuan3D-Omni是一个功能强大、灵活多样的3D资产生成框架，通过多模态条件控制机制，实现了对3D生成过程的精确引导。该框架支持点云、体素、骨骼和边界框等多种控制信号，能够满足游戏开发、影视动画、工业设计、虚拟现实等多个领域的需求。其统一的控制编码器设计和高效的推理优化，使得在普通GPU上也能生成高质量的3D模型。项目完全开源，提供了详细的文档和示例，便于开发者快速上手和二次开发。无论是研究人员还是行业从业者，都能从Hunyuan3D-Omni中受益，将AI驱动的3D生成技术应用到实际生产中。