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混元3D 2.1：从图像到具有生产级 PBR 材质的高保真3D资产
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由 
SeanYoung 提交
SeanYoung 提交作者: 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
摘要
3D 人工智能生成内容 (AIGC) 是一个充满活力的领域，它极大地加速了游戏、电影和设计中 3D 模型的创建。尽管已开发出多个革命性地改变 3D 生成的突破性模型，但由于 3D 模型收集、处理和训练所涉及的复杂性，该领域在很大程度上仍仅限于研究人员、开发人员和设计师。为解决这些挑战，我们将在本教程中以 Hunyuan3D 2.1 为案例研究进行介绍。本教程提供了使用 Hunyuan3D 2.1（一个用于生成高分辨率纹理 3D 资产的先进系统）处理 3D 数据、训练 3D 生成模型以及评估其性能的全面、分步指南。该系统包含两个核心组件：用于形状生成的 Hunyuan3D-DiT 和用于纹理合成的 Hunyuan3D-Paint。我们将探讨整个工作流程，包括数据准备、模型架构、训练策略、评估指标和部署。在本教程结束时，您将掌握微调或开发适用于游戏、虚拟现实和工业设计应用的强大 3D 生成模型的知识。
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SeanYoung论文提交者
