Китайский техногигант Tencent расширил семейство нейросетевых моделей Hunyuan двумя моделями для генерации трёхмерных ресурсов с открытым исходным кодом: Hunyuan 3D-Omni представляет собой платформу для точного создания объектов с многомодальным вводом, а Hunyuan 3D-Part помогает создавать составные части сложных объектов, как блоки конструктора.
Hunyuan 3D-Omni
3D-Omni поддерживает разные данных на входе и даёт точно контролировать геометрию, топологию и положение объекта. Разработчики говорят о ней как о «ControlNet 3D-мира».
В основе новинки лежит модель Hunyuan 3D 2.1 с открытым исходным кодом, а сверху организовано многомодальное управление с четырьмя типами условий:
- Скелет — можно точно корректировать позу создаваемых ресурсов, что помогает в создания анимации или дизайне виртуальных персонажей
- Облако точек — внедрение полного или частичного облака точек, спроецированного из карты глубины; позволяет устранить визуальную неоднозначность и улучшает детализацию геометрии
- Ограничивающая рамка — настройка соотношения сторон
- Воксели — точная настройка структуры объекта
Управление можно гибко комбинировать для поддержки таких источников входных данных, как камеры глубины, лидары или реконструированные модели. Разработчики вольны расширять модель новыми параметрами — например, для управления позами персонажей.
Подробнее с моделью можно познакомиться на GitHub, Hugging Face и в техническом отчёте.
Hunyuan 3D-Part
В отличие от прецизионной генерации 3D-Omni, эта новинка фокусируется на решении проблемы декомпозиции, разбора на утилитарные компоненты.
В разработке игр, к примеру, иногда нужны сложные объекты, такие как здания, автомобили, различные устройства. Их модели можно делить на внешние и внутренние детали, чтобы иметь возможность настраивать логику взаимодействия составных частей. Это полезно и в трёхмерной печати.
Hunyuan 3D-Part включает модели сегментации P3-SAM и генерации компонентов «промышленного уровня» X-Part. Комплекс поддерживает автоматическую генерацию более 50 компонентов с относительно высоким геометрическим качеством, возможностью редактирования и рациональной структурой.
Разобраться в этой модели также помогут ссылки на GitHub и Hugging Face.
Не пропускайте важнейшие новости о дополненной и виртуальной реальности — подписывайтесь на Голографику в Telegram, ВК и Twitter! Поддержите проект на Boosty.
Далее: Новый редактор Horizon Worlds объединит нейрофункции в чате
