腾讯混元3D-Omni:多模态控制3D生成新范式

腾讯混元3D-Omni:多模态控制3D生成新范式

【免费下载链接】Hunyuan3D-Omni腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/Hunyuan3D-Omni

导语:腾讯混元团队推出Hunyuan3D-Omni,突破性实现多模态控制的3D资产生成,通过统一控制编码器支持点云、体素、骨骼和边界框等多种控制信号,重新定义3D内容创作效率。

行业现状:从文本驱动到精准控制的3D生成进化

近年来,3D内容生成技术经历了从文本驱动(Text-to-3D)到图像驱动(Image-to-3D)的快速演进,但传统方法普遍面临两大核心挑战:一是生成结果与用户预期存在偏差,二是难以精确控制3D模型的结构细节。随着元宇宙、游戏开发、工业设计等领域对高精度3D资产需求的激增,行业迫切需要能够实现"所想即所得"的精准控制方案。当前主流3D生成模型多专注于单一模态输入,而实际创作场景中往往需要结合多种参考信息,这种局限性严重制约了3D内容的工业化生产效率。

产品亮点:四大控制模态重构3D创作流程

Hunyuan3D-Omni在继承混元3D 2.1架构优势的基础上,创新构建了统一控制编码器,实现了四大突破性控制能力:

边界框控制(Bounding Box Control):通过定义3D边界框参数,精确约束生成模型的空间尺寸与比例关系,解决了传统生成中物体大小不可控的问题。这一功能特别适用于需要严格尺寸规范的工业设计和建筑可视化场景。

姿态控制(Pose Control):支持输入骨骼结构数据,精准驱动3D人体模型的姿态生成。创作者可通过调整骨骼关节参数,实现复杂动作姿态的精确复现,大幅降低动画制作中的角色姿态设计门槛。

点云控制(Point Cloud Control):以点云数据为引导,生成符合特定形状特征的3D模型。该功能可直接对接激光扫描等现实物体数字化流程,实现从真实物体到数字资产的快速转化。

体素控制(Voxel Control):基于体素表示进行3D模型生成,能够精确控制物体内部结构和空间分布,为医学影像建模、地质结构分析等专业领域提供技术支撑。

在技术实现上,Hunyuan3D-Omni模型大小为3.3B参数,仅需10GB显存即可运行,并支持Exponential Moving Average (EMA)模型提升稳定性,以及FlashVDM优化加速推理过程,兼顾了生成质量与效率需求。

行业影响:多模态融合开启3D创作工业化时代

Hunyuan3D-Omni的推出标志着3D生成技术从"自由创作"向"精准控制"的关键跨越,其多模态控制能力将深刻改变多个行业的内容生产方式:

在游戏开发领域,设计师可通过骨骼控制快速生成不同姿态的角色模型,结合边界框控制确保资产尺寸符合引擎规范,将传统需要数天的建模流程缩短至小时级。工业设计场景中,工程师能够基于激光扫描的点云数据直接生成可编辑的3D模型,大幅提升产品原型迭代效率。而在虚拟人制作领域,姿态控制与图像驱动的结合,将实现虚拟角色从静态形象到动态表演的全流程自动化。

更重要的是,这种统一框架的设计思路为3D生成技术建立了新的行业标准,推动3D创作工具从专业软件向低代码平台演进,使更多非专业创作者能够参与到3D内容创作中,加速元宇宙内容生态的繁荣发展。

结论:精准控制定义3D生成新基准

Hunyuan3D-Omni通过多模态控制能力的创新突破,不仅解决了3D生成领域长期存在的精度控制难题,更构建了一套灵活高效的内容创作范式。随着技术的进一步迭代,我们有理由相信,未来的3D创作将实现"多模态输入-精准控制-高质量输出"的全流程闭环,推动数字内容生产进入智能化、工业化的新阶段。对于企业而言,积极拥抱这种技术变革,将在元宇宙、数字孪生等新兴赛道中获得先发优势。

【免费下载链接】Hunyuan3D-Omni腾讯混元3D-Omni:3D版ControlNet突破多模态控制,实现高精度3D资产生成项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/Hunyuan3D-Omni

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1137454.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

BFS-Prover:7B模型实现72.95%定理证明新突破

BFS-Prover:7B模型实现72.95%定理证明新突破 【免费下载链接】BFS-Prover-V1-7B 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/BFS-Prover-V1-7B 导语:字节跳动最新发布的BFS-Prover-V1-7B模型在MiniF2F定理证明基准测试中以72.…

基于Java+SpringBoot+SSM零售与仓储管理系统(源码+LW+调试文档+讲解等)/零售管理系统/仓储管理系统/零售仓储系统/库存与零售管理系统/智能零售与仓储管理系统/零售仓储一体化系统

博主介绍 💗博主介绍:✌全栈领域优质创作者,专注于Java、小程序、Python技术领域和计算机毕业项目实战✌💗 👇🏻 精彩专栏 推荐订阅👇🏻 2025-2026年最新1000个热门Java毕业设计选题…

StepFun-Formalizer:数学问题转Lean 4的AI新工具

StepFun-Formalizer:数学问题转Lean 4的AI新工具 【免费下载链接】StepFun-Formalizer-32B 项目地址: https://ai.gitcode.com/StepFun/StepFun-Formalizer-32B 导语 StepFun-Formalizer作为专注于数学问题自动形式化的新型AI工具,通过大语言模…

快速理解ARM64异常级别(EL0-EL3)切换原理

深入理解ARM64异常级别(EL0-EL3)的切换机制 你有没有想过,当你在手机上打开一个App时,这个程序是如何被“限制”住的?它为什么不能随意读取你的指纹数据、修改系统内存,甚至关掉整个操作系统?答…

Step1X-Edit v1.2预览版:AI图像编辑推理新纪元

Step1X-Edit v1.2预览版:AI图像编辑推理新纪元 【免费下载链接】Step1X-Edit-v1p2-preview 项目地址: https://ai.gitcode.com/StepFun/Step1X-Edit-v1p2-preview 导语:Step1X-Edit v1.2预览版正式发布,首次将推理能力与反思修正机制…

Qwen2.5-7B系统提示优化:提升模型适应性的5个技巧

Qwen2.5-7B系统提示优化:提升模型适应性的5个技巧 1. 背景与挑战:为何需要优化系统提示? 1.1 Qwen2.5-7B 模型简介 Qwen2.5 是阿里云最新发布的大型语言模型系列,覆盖从 0.5B 到 720B 参数的多个版本。其中 Qwen2.5-7B 作为中等…

LightOnOCR-1B:10亿级OCR引擎,5倍速解析多场景文档

LightOnOCR-1B:10亿级OCR引擎,5倍速解析多场景文档 【免费下载链接】LightOnOCR-1B-1025 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/lightonai/LightOnOCR-1B-1025 导语 LightOnOCR-1B-1025正式发布,这款10亿参数级OCR引擎以5倍…

年末大促必入!华为MatePad 11.5 S支持升级鸿蒙6,更强更懂你

openharmony "华为MatePad11.5S搭载超清护眼云晰柔光屏与鸿蒙6系统,消除99%环境光干扰,配合华为笔记AI功能实现无纸化高效学习,年终大促叠加教育优惠低至2099元,助你备考事半功倍。" 年末备考季,分秒必争。面…

Vetur在Vue3项目中的搭建注意事项详解

Vetur 在 Vue3 项目中的配置避坑指南&#xff1a;从“能用”到“好用”的实战进阶 你有没有遇到过这样的场景&#xff1f; 刚打开一个 Vue3 <script setup> 的组件文件&#xff0c;写完 const count ref(0) &#xff0c;转头去模板里敲 {{ count }} &#xff0c…

Qwen2.5-7B多语言混合输入:复杂场景处理方案

Qwen2.5-7B多语言混合输入&#xff1a;复杂场景处理方案 1. 引言&#xff1a;为何需要多语言混合输入的复杂场景支持&#xff1f; 随着全球化业务的快速扩展&#xff0c;用户对大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;在多语言环境下的无缝交互能力提出了更高要求。尤其是在跨境…

GPT-OSS-Safeguard:120B大模型安全推理新方案

GPT-OSS-Safeguard&#xff1a;120B大模型安全推理新方案 【免费下载链接】gpt-oss-safeguard-120b 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/openai/gpt-oss-safeguard-120b 导语&#xff1a;OpenAI推出针对大模型安全推理的1200亿参数新方案GPT-OSS-Safeguard&a…

企业级大学生就业招聘系统管理系统源码|SpringBoot+Vue+MyBatis架构+MySQL数据库【完整版】

摘要 随着高校毕业生数量逐年攀升&#xff0c;就业市场竞争日益激烈&#xff0c;传统线下招聘模式已无法满足企业与学生的双向需求。企业需要高效筛选匹配人才&#xff0c;学生则希望快速获取优质岗位信息。为解决这一矛盾&#xff0c;开发一套智能化、高效化的大学生就业招聘系…

【毕业设计】SpringBoot+Vue+MySQL 校园资料分享平台平台源码+数据库+论文+部署文档

摘要 在当今信息化时代&#xff0c;校园内的学习资源分散且难以高效共享&#xff0c;学生和教师往往需要通过多种渠道获取资料&#xff0c;导致时间和精力的浪费。传统的资料分享方式依赖于线下传递或简单的社交平台转发&#xff0c;缺乏系统化的管理和分类&#xff0c;容易造成…

差分放大电路仿真模型构建全面讲解

差分放大电路仿真模型构建&#xff1a;从晶体管到系统级验证的实战指南你有没有遇到过这样的情况&#xff1f;明明理论计算增益有80dB&#xff0c;实际搭出来却只有60dB&#xff1b;或者仿真时波形完美&#xff0c;一进版图就振荡不停。在模拟电路设计中&#xff0c;差分放大器…

解决工控通信丢包问题的USB Serial Controller驱动调优方法

如何让“即插即用”的USB串口在工控现场稳如磐石&#xff1f;——深度调优实战指南你有没有遇到过这样的场景&#xff1a;一台上位机通过 USB 转 RS-485 模块轮询四台 PLC&#xff0c;Modbus 协议跑得好好地&#xff0c;突然某个节点连续丢几个包&#xff0c;HMI 报警弹窗满天飞…

星之语明星周边产品销售网站信息管理系统源码-SpringBoot后端+Vue前端+MySQL【可直接运行】

摘要 随着互联网和电子商务的快速发展&#xff0c;明星周边产品市场逐渐成为粉丝经济的重要组成部分。粉丝对于明星代言或联名的商品需求日益增长&#xff0c;传统的线下销售模式已无法满足用户的便捷性和个性化需求。因此&#xff0c;开发一个高效、稳定的明星周边产品销售平台…

【开题答辩全过程】以 基于Python的车辆管理系统为例,包含答辩的问题和答案

个人简介一名14年经验的资深毕设内行人&#xff0c;语言擅长Java、php、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。感谢大家的…

基于SpringBoot+Vue的大学生就业招聘系统管理系统设计与实现【Java+MySQL+MyBatis完整源码】

摘要 随着高校毕业生人数的逐年增加&#xff0c;大学生就业问题日益成为社会关注的焦点。传统的招聘方式存在信息不对称、效率低下等问题&#xff0c;难以满足企业和学生的双向需求。互联网技术的快速发展为就业招聘提供了新的解决方案&#xff0c;构建一个高效、便捷的大学生就…

Qwen2.5-7B数据转换:多种格式互操作

Qwen2.5-7B数据转换&#xff1a;多种格式互操作 1. 技术背景与核心价值 1.1 Qwen2.5-7B 模型概述 Qwen2.5 是阿里云最新发布的大型语言模型系列&#xff0c;覆盖从 0.5B 到 720B 参数的多个版本。其中 Qwen2.5-7B 作为中等规模模型&#xff0c;在性能、效率和部署成本之间实…

Qwen2.5-7B与ChatGLM:本土模型的横向评测

Qwen2.5-7B与ChatGLM&#xff1a;本土模型的横向评测 1. 引言&#xff1a;为何需要本土大模型的深度对比&#xff1f; 随着中国AI生态的快速演进&#xff0c;国产大语言模型在性能、可用性和本地化支持方面已具备国际竞争力。其中&#xff0c;阿里云发布的Qwen2.5系列和智谱AI…