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腾讯混元推出业界首个美术级 3D 生成大模型,建模效率提升超七成

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IT之家 7 月 7 日消息,IT之家从腾讯混元公众号获悉,业界首个美术级 3D 生成大模型 Hunyuan3D-PolyGen 今日正式发布。

该模型结合自研高压缩率表征 BPT 技术,可生成面数达上万面的复杂几何模型,布线精度更高,细节更丰富,同时支持三边面和四边面,满足不同专业管线需求。基于此,混元 3D 资产可无缝应用于 UGC 游戏资产生成,显著提升美术师建模效率。

目前,这一技术及能力已上线腾讯混元3D AI创作引擎,并集成到腾讯多个游戏管线,助力美术师建模效率提升超 70%。据官方介绍,模型主要是为解决 3D 资产生成中布线质量和复杂物体建模的难题,提升美术师建模效率。

官方提供了几组输入图和输出效果如下(每组上为演示图,下为输出效果):

据介绍,当前 3D 生成算法在几何建模方面已有显著进展,但生成结果与美术制作的专业标准仍有明显差距,难以直接应用于游戏开发等专业管线。

Hunyuan3D-PolyGen 采用自回归网格生成框架,通过显式、离散的顶点与面片建模,进行空间推理,生成高质量、符合美术规范的 3D 模型。其核心框架包括以下三个步骤:

  • 网格序列化:将网格的顶点和面片转化为 Token 序列,用以表示 Mesh 结构。
  • 自回归建模:以点云作为输入 Prompt,利用自回归模型生成 Mesh 的 Token 序列。
  • 序列解码:将生成的 Token 序列反向解码为顶点与面片,重建 3D 网格。

腾讯研发了 mesh 自回归的强化学习后训练框架,在预训练模型的基础上进行后训练,设计稳定生成和美术规范奖励来引导模型生成更好的结果。通过强化学习,可以提升模型生成“好结果”的概率,降低模型生成“差结果”的概率,从而提升了模型生成的稳定性。

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