Tencent обновила открытую нейросеть Hunyuan3D, теперь модель поддерживает физически корректный рендеринг

Разработчики китайской компании Tencent обновили модель машинного обучения Hunyuan3D. В версии 2.1 добавили поддержку физически корректного рендеринга, благодаря чему нейросеть генерирует 3D-объекты с учётом того, как свет взаимодействует с различными материалами. Код модели, веса, инференс и пайплайны полностью открыты.

Проект Hunyuan3D разработчики Tencent представили осенью 2024 года. Первая версия нейросети могла генерировать 3D-объекты по текстовому описанию или картинке. При этом модель работала быстрее и точнее существующих решений за счёт разделения процесса генерации на два этапа. На первом диффузионная модель генерировала несколько RGB-изображений объекта с разных сторон, а на втором изображения собирали в один трёхмерный объект.

Зимой 2025 года разработчики выпустили обновление Hunyuan3D 2.0. Команда улучшила модель, предназначенную для генерации трёхмерных объектов и включила Hunyuan3D-Paint — нейросеть, отвечающую за создание текстур. За счёт этого сгенерированные объекты стали получаться более точными и детализированными.

Сейчас инженеры представили Hunyuan3D 2.1. В обновлении заменили модель для текстурирования на основе RGB на более продвинутый алгоритм, который использует принципы физически корректного рендеринга (Physically based rendering, PBR). Благодаря этому нейросеть теперь генерирует фотореалистичные 3D-объекты и точно передаёт свойства материалов.

В тестах Hunyuan3D 2.1 превосходит конкурентов по качеству и скорости:

Само семейство Hunyuan3D 2.1 включает в себя две модели машинного обучения:

Модель

Описание

Размер

Ссылка

Hunyuan3D-Shape-v2-1

Генерирует 3D-объект на основе изображения

3,3B

Hugging Face

Hunyuan3D-Paint-v2-1

Текстурирует 3D-объект

2B

Hugging Face

Авторы проекта отмечают, что для генерации