論文の概要: Hunyuan3D 2.1: From Images to High-Fidelity 3D Assets with Production-Ready PBR Material

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15442v1
• Date: Wed, 18 Jun 2025 13:14:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.670173
• Title: Hunyuan3D 2.1: From Images to High-Fidelity 3D Assets with Production-Ready PBR Material
• Title（参考訳）: Hunyuan3D 2.1:画像から高忠実度3Dアセットへ
• Authors: Team Hunyuan3D, Shuhui Yang, Mingxin Yang, Yifei Feng, Xin Huang, Sheng Zhang, Zebin He, Di Luo, Haolin Liu, Yunfei Zhao, Qingxiang Lin, Zeqiang Lai, Xianghui Yang, Huiwen Shi, Zibo Zhao, Bowen Zhang, Hongyu Yan, Lifu Wang, Sicong Liu, Jihong Zhang, Meng Chen, Liang Dong, Yiwen Jia, Yulin Cai, Jiaao Yu, Yixuan Tang, Dongyuan Guo, Junlin Yu, Hao Zhang, Zheng Ye, Peng He, Runzhou Wu, Shida Wei, Chao Zhang, Yonghao Tan, Yifu Sun, Lin Niu, Shirui Huang, Bojian Zheng, Shu Liu, Shilin Chen, Xiang Yuan, Xiaofeng Yang, Kai Liu, Jianchen Zhu, Peng Chen, Tian Liu, Di Wang, Yuhong Liu, Linus, Jie Jiang, Jingwei Huang, Chunchao Guo,
• Abstract要約: Hunyuan3D 2.1は高解像度でテクスチャ化された3Dアセットを製造するための先進的なシステムである。 このチュートリアルでは、3Dデータの処理、3D生成モデルのトレーニング、パフォーマンス評価に関するステップバイステップガイドを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.1986525609658
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D AI-generated content (AIGC) is a passionate field that has significantly accelerated the creation of 3D models in gaming, film, and design. Despite the development of several groundbreaking models that have revolutionized 3D generation, the field remains largely accessible only to researchers, developers, and designers due to the complexities involved in collecting, processing, and training 3D models. To address these challenges, we introduce Hunyuan3D 2.1 as a case study in this tutorial. This tutorial offers a comprehensive, step-by-step guide on processing 3D data, training a 3D generative model, and evaluating its performance using Hunyuan3D 2.1, an advanced system for producing high-resolution, textured 3D assets. The system comprises two core components: the Hunyuan3D-DiT for shape generation and the Hunyuan3D-Paint for texture synthesis. We will explore the entire workflow, including data preparation, model architecture, training strategies, evaluation metrics, and deployment. By the conclusion of this tutorial, you will have the knowledge to finetune or develop a robust 3D generative model suitable for applications in gaming, virtual reality, and industrial design.
• Abstract（参考訳）: 3D AI生成コンテンツ(AIGC)は、ゲーム、映画、デザインにおける3Dモデルの作成を著しく加速する情熱的な分野である。 3D世代に革命をもたらしたいくつかの画期的なモデルの開発にもかかわらず、この分野は3Dモデルの収集、処理、訓練に関わる複雑さのため、研究者、開発者、デザイナーにのみアクセス可能である。 これらの課題に対処するため,本チュートリアルでは,ケーススタディとしてHunyuan3D 2.1を紹介する。 本チュートリアルでは,3Dデータの処理,3D生成モデルのトレーニング,高解像度なテクスチャ化された3Dアセットを作成するための先進的なシステムであるHunyuan3D 2.1を用いて,その性能評価を行う。 このシステムは、形状生成のためのHunyuan3D-DiTとテクスチャ合成のためのHunyuan3D-Paintの2つのコアコンポーネントからなる。 データ準備、モデルアーキテクチャ、トレーニング戦略、評価指標、デプロイメントなど、ワークフロー全体について検討します。 このチュートリアルの締めくくりまでには、ゲーム、バーチャルリアリティ、産業デザインのアプリケーションに適した、堅牢な3D生成モデルを微調整または開発する知識が得られます。

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