Hunyuan3D-1

קוד פתוח

tencentother2024-11-01

hunyuan3d-2
diffusers
safetensors
image-to-3d
text-to-3d

הופך תמונה בודדת או תיאור טקסטואלי למודל תלת ממד מלא בתוך שניות ספורות. פתרון מתאים למי שחייב לייצר גיאומטריה מהירה בלי להמתין דקות ארוכות לכל קובץ.

15.0 GBמשקל הקבצים
1,228הורדות בחודש
315לייקים

מה זה

הארכיטקטורה מבוססת על תהליך דו שלבי. בשלב הראשון מודל דיפיוז'ן מייצר תמונות של האובייקט בשישה כיוונים קבועים סביב הציר שלו בתוך 4 שניות בקירוב, ובשלב השני רשת שחזור מהירה בונה מהן קובץ תלת ממד בכשבע שניות. תמיכה בטקסט קיימת באמצעות חיבור למודל Hunyuan DiT שמייצר תחילה תמונה בסיסית באנגלית או בסינית.

בניגוד למערכות אטיות שמתבססות על אופטימיזציה ממושכת של שדות קרינה, המודל הזה מציע שתי גרסאות עבודה: גרסה קלה וגרסת סטנדרט שמכילה פי שלושה יותר פרמטרים. במבחני העדפת משתמשים המודל קיבל ציונים גבוהים מחלופות קודמות בקוד פתוח, כשהגרסה הקלה מייצרת רשת פוליגונים בכעשר שניות על A100 וגרסת הסטנדרט דורשת סביב 25 שניות אך מספקת מבנה מדויק יותר.

מתאים ל

יצירת פרוטוטייפים למשחקים
מייצר מודלים ראשוניים מתמונות קונספט בכמה שניות ישירות למנוע המשחק.
המרה של קטלוג מוצרים לתלת ממד
בונה גיאומטריה מתמונות מוצר בודדות בזכות מנגנון שחזור רב זוויות מהיר.
יצירת נכסים תלת ממדיים מטקסט
משלב מודל תמונה להפקת סצנות ואובייקטים ישירות מתיאורים באנגלית או בסינית.

איפה זה נופל

המודל מפיק נקודות מבט קבועות מראש בזוויות אזימוט מסוימות, כך שאובייקטים עם הסתרות מורכבות מלמעלה או מלמטה עשויים לייצר עיוותים גיאומטריים. בנוסף, חוסר עקביות או רעש שנוצרים בשלב הדיפיוז'ן של התמונות עלולים לעבור לרשת השחזור ולהתבטא במשטחים לא חלקים, ואין כרגע תמיכה מובנית באפיית טקסטורות מתקדמת בקוד המקור.

שאלות
נפוצות

האם אפשר להריץ את המודל על כרטיס מסך ביתי?

אפשר להריץ את המודל על כרטיסים צרכניים חזקים עם 16 או 24 גיגה בייט של זיכרון אם משתמשים בדגלי חסכון או מריצים כל שלב בנפרד. כרטיסים סטנדרטיים עם פחות מ־10 גיגה בייט לא יספיקו.

איזה קלט נותן תוצאות טובות יותר, תמונה או טקסט?

קלט של תמונה מייצר תוצאות מדויקות ויציבות יותר. יצירה מטקסט מפעילה קודם מודל שמייצר תמונה דו ממדית, מה שמוסיף עוד שלב ועלול להכניס שגיאות.

איך מריצים

גרסת הסטנדרט דורשת 30 גיגה בייט של זיכרון כרטיס מסך, או 24 גיגה בייט אם מפעילים את הדגל לחסכון בזיכרון שמעביר מודולים למעבד ומאט את החישוב. הגרסה הקלה דורשת 22 גיגה בייט, או 18 גיגה בייט במצב חסכוני. אם יש לכם כרטיס עם 16 גיגה בייט בלבד, אפשר להריץ את השלבים בנפרד דרך סקריפטים ייעודיים שצורכים החל מעשרה גיגה בייט בגרסה הקלה.

ההתקנה דורשת סביבת לינוקס עם פייתון, חבילות תואמות של PyTorch, ודרייברים עדכניים עם GCC בגרסה 9 ומעלה עבור pytorch3d. למי שאין כרטיס גרפי ברמת שרת בענן או מחשב פיתוח חזק במיוחד, כדאי להשתמש ב־API מרוחק או בדמו במקום להסתבך עם התלויות המורכבות.

pip install -U huggingface_hub
hf download tencent/Hunyuan3D-1

הקבצים

43 קבצים במאגר, 15.0 GB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

הרישיון מוגדר כמותאם אישית ולא כרישיון קוד פתוח סטנדרטי. חובה לקרוא את תנאי השימוש המדויקים במאגר של טנסנט לפני שמשלבים את המשקלים במוצר מסחרי או מפיצים שירות שמבוסס עליהם.

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗