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

要約

3D AI-Generated Content（AIGC）は、ゲーム、映画、デザインの3Dモデルの作成を大幅に加速した情熱的な分野です。
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、およびトレーニングに関与する複雑さのために、研究者、開発者、および設計者のみが主にアクセスできます。
これらの課題に対処するために、このチュートリアルのケーススタディとしてHunyuan3d 2.1を紹介します。
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、および高解像度のテクスチャ3Dアセットを生成するための高度なシステムであるHunyuan3D 2.1を使用してパフォーマンスを評価する包括的な段階的なガイドを提供します。
このシステムは、2つのコアコンポーネントで構成されています。形状生成用のHunyuan3D-DITと、テクスチャ合成用のHunyuan3D-Paintです。
データの準備、モデルアーキテクチャ、トレーニング戦略、評価メトリック、展開など、ワークフロー全体を調査します。
このチュートリアルの結論により、ゲーム、仮想現実、工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。

要約(オリジナル)

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.

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