Hunyuan3D-2：テンセントのオープンソース高解像度3Dモデル生成ツール

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はじめに

Hunyuan3D-2はTencentによって開発されたオープンソースプロジェクトで、テキストや画像から高解像度の3Dモデルを生成することを目的としている。形状生成モデル（Hunyuan3D-DiT）とテクスチャ生成モデル（Hunyuan3D-Paint）の2つのコアコンポーネントで構成されています。ユーザーは、テキスト説明を入力したり、画像をアップロードして、詳細なテクスチャを持つ3Dデジタル資産を生成することができます。このツールはGitHubでコードと事前学習済みモデルを自由に利用でき、最新バージョンは2025年3月18日に更新された。Hunyuan3D-2は、ゲーム開発、デジタルアート、研究などで幅広く利用されている。

Hunyuan3D-2: テンセントオープンソース高解像度3Dモデル生成ツール-1

機能一覧

テキストからの3Dモデル生成をサポートし、ユーザーは説明を入力して対応するジオメトリを生成できます。
画像からの3Dモデル生成や、画像アップロード後のテクスチャ付き3Dアセット生成をサポート。
鮮明なモデルディテールと鮮やかなテクスチャーカラーで高解像度出力を提供します。
形状生成モデル（Hunyuan3D-DiT）が含まれており、基礎となるジオメトリの生成を担当する。
モデルに高解像度のテクスチャを追加するためのテクスチャ生成モデル（Hunyuan3D-Paint）が含まれています。
マルチビュー生成（Hunyuan3D-2mv）をサポートし、複数の視点からモデルを最適化します。
このモデルのミニバージョン（Hunyuan3D-2mini）が提供され、パラメータはわずか0.6億で、より高速に動作する。
高速版モデル（Fast）をサポートし、推論時間を半減させ、より効率的に。
Blenderを統合し、プラグインを通して直接3Dモデルを生成・編集することができます。
ユーザーが自由にダウンロードして変更できるオープンソースのコードとモデル。

ヘルプの使用

Hunyuan3D-2は、いくつかのハードウェアとプログラミングの基礎を必要とする強力なツールです。以下は、ユーザーがすぐに使い始められるように、詳しいインストールと使用ガイドです。

設置プロセス

ハードウェアおよびソフトウェア環境の準備
- CUDAをサポートするNVIDIA GPUと、最低6GB（ミニ）または12GB（スタンダード）のビデオメモリが必要です。
- Python 3.9以降をインストールする。
- コードをダウンロードするためにGitをインストールする。

コードとモデルのダウンロード

ターミナルで実行：

git clone https://github.com/Tencent/Hunyuan3D-2.git
cd Hunyuan3D-2

Hugging Faceから訓練済みモデルをダウンロードする：

huggingface-cli download tencent/Hunyuan3D-2 --local-dir ./ウェイト

依存関係のインストール
- 基本的な依存関係をインストールします：
```
pip install -r requirements.txt
```
- テクスチャ生成用の追加モジュールをインストールします：
```
cd hy3dgen/texgen/custom_rasterizer
python3 setup.py install
cd .../.../...
cd hy3dgen/texgen/differentiable_renderer
python3 setup.py install
```
- オプションでフラッシュ・アテンション・アクセラレーションをインストール可能：
```
pip install ninja
pip install git+https://github.com/Dao-AILab/flash-attention.git@v2.6.3
```
インストールの確認
- サンプルコードを実行します：
```
python minimal_demo.py
```
- モデルが正常にエクスポートされれば、インストールは完了です。

主な機能

1.画像からの3Dモデル生成

動く::

写真を用意する（例 デモ.png)に置かれている。 資産 フォルダー

ベース形状を生成する：

from hy3dgen.shapegen import Hunyuan3DDiTFlowMatchingPipeline
from PIL import Image
pipeline = Hunyuan3DDiTFlowMatchingPipeline.from_pretrained('tencent/Hunyuan3D-2')
image = Image.open('assets/demo.png')
mesh = pipeline(image=image, num_inference_steps=30)[0].
mesh.export('output.glb')

テクスチャーを加える：

from hy3dgen.texgen import Hunyuan3DPaintPipeline
pipeline = Hunyuan3DPaintPipeline.from_pretrained('tencent/Hunyuan3D-2')
mesh = pipeline(mesh, image=image)
mesh.export('textured.glb')

結局テクスチャを含む3Dモデルを生成し、次のように保存します。 .glb ドキュメンテーション

2.テキストから3Dモデルを生成する

動く::

text-to-imageモジュール（HunyuanDiT）をインストールする：

huggingface-cli ダウンロード Tencent-Hunyuan/HunyuanDiT-v1.1-Diffusers-Distilled --local-dir ./weights/hunyuanDiT

コードを実行する：

from hy3dgen.text2image import HunyuanDiTPipeline
from hy3dgen.shapegen import Hunyuan3DDiTFlowMatchingPipeline
t2i = HunyuanDiTPipeline('Tencent-Hunyuan/HunyuanDiT-v1.1-Diffusers-Distilled')
i23d = Hunyuan3DDiTFlowMatchingPipeline.from_pretrained('tencent/Hunyuan3D-2')
image = t2i('かわいいウサギ')
mesh = i23d(image, num_inference_steps=30)[0].
mesh.export('rabbit.glb')

結局テキストから3Dモデルを生成します。

3.グラディオのインターフェースを使う

動く::
- Gradioアプリケーションを実行する：
```
python3 gradio_app.py --model_path tencent/Hunyuan3D-2 --subfolder hunyuan3d-dit-v2-0 --texgen_model_path tencent/Hunyuan3D-2
```
- ブラウザを開き、プロンプトが表示されたローカルアドレスにアクセスする。
- 画像をアップロードするか、テキストを入力し、[生成]をクリックします。
結局コードを書くことなく、Webインターフェイスからモデルを生成できます。

4.APIサービスの利用

動く::

APIサーバーを起動する：

python api_server.py --host 0.0.0.0 --port 8080

モデル生成のリクエストを送信する：

img_b64_str=$(base64 -i assets/demo.png)
curl -X POST "http://localhost:8080/generate" ￤H "Content-Type: application/json
-H "Content-Type: application/json"  \ -d '{"image: "'"1TP4_demo_png"。
-d '{"image": "'"$img_b64_str"'"}' ￤ -o test.glbpg
-o test.glb

結局API経由で3Dモデルを生成します。

5.Blenderプラグインの使用

取り付け::
- ダウンロード blender_addon.py ドキュメンテーション
- Blenderを開き、Edit > Preferences > Pluginsからインストールして有効にします。
リグ::
- APIサーバーを起動する（上記参照）。
- Blenderのサイドバーで "Hunyuan3D-2 "を見つけてください。
- テキストを入力するか、画像をアップロードして「生成」をクリックします。
結局Blenderで直接モデルを生成・編集できます。

注目の機能操作

マルチビュー生成（Hunyuan3D-2mv）

コマンドを使う：

pipeline = Hunyuan3DDiTFlowMatchingPipeline.from_pretrained('tencent/Hunyuan3D-2mv', subfolder='hunyuan3d-dit-v2-mv')
mesh = pipeline(image=Image.open('assets/demo.png'))[0].
mesh.export('mv_model.glb')

複数のアングルからの正確なモデリングが必要なシーンに最適。

ラピッドジェネレーション（Hunyuan3D-2mini）

コマンドを使う：

pipeline = Hunyuan3DDiTFlowMatchingPipeline.from_pretrained('tencent/Hunyuan3D-2mini', subfolder='hunyuan3d-dit-v2-mini')
mesh = pipeline(image=Image.open('assets/demo.png'))[0].
mesh.export('mini_model.glb')