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一句话生成3D世界！腾讯开源HunyuanWorld-1.0，游戏/影视圈要变天了？ 精华
最近腾讯公司推出的开源项目“Hunyuan World 1.0”，凭借其强大的沉浸式3D世界生成能力，为创作者提供了一个全新的工具，有望推动3D内容创作迈向新的高度。
一、项目概述
腾讯混元3D世界生成模型HunyuanWorld-1.0是业界首个开源且兼容主流图形管线的3D世界生成模型，能够通过文本或图片输入生成沉浸式、可漫游、可交互的3D场景。它采用生成式架构，结合全景图像合成与分层3D重建技术，实现了高质量的3D场景生成，支持导出为3D网格资产，无缝接入主流游戏引擎和3D建模软件，极大地拓展了3D内容创作的可能性。
二、技术原理
（一）全景图像合成与分层3D重建
HunyuanWorld-1.0的核心技术之一是全景图像合成与分层3D重建。该模型通过语义分层的3D场景表征与生成算法，利用全景图像作为360°世界代理，进行语义感知的世界分解和重建。这种技术不仅能够生成多样化的3D场景，还能确保生成的场景在视觉和几何上的一致性。
（二）语义分层3D场景表征
模型采用语义分层的3D场景表征方法，将场景分解为多个语义层次，如前景、背景等。通过这种方式，模型可以更精准地理解输入文本或图像的语义信息，从而生成更符合用户意图的3D场景。此外，这种分层表征还支持对场景中不同对象的独立操作，增强了场景的可交互性。
（三）生成式架构
HunyuanWorld-1.0采用生成式架构，支持“文生世界”和“图生世界”两种生成方式。无论是通过文本描述还是图像输入，模型都能生成高质量的360°全景图像和可漫游的3D场景。这种灵活的生成方式为创作者提供了更多的创作自由度。
三、主要功能
（一）360°全景生成
HunyuanWorld-1.0能够一键生成360°沉浸式视觉空间，支持文本或图片输入。它通过智能推理和语义理解，精准地延展360°全景视野，构建沉浸式VR体验。这种全景生成能力为用户提供了身临其境的视觉体验，适用于虚拟旅游、虚拟展览等多种场景。
（二）可漫游3D场景生成
该模型支持层次化的3D场景表征与生成，能够生成空间一致的、可漫游的3D世界。生成的3D场景可以导出为mesh文件格式，无缝接入主流游戏引擎和3D建模软件。这意味着创作者可以轻松地将生成的3D场景应用于游戏开发、影视制作等领域，实现从创意到产品的无缝衔接。
（三）可交互性与仿真适用性
HunyuanWorld-1.0生成的3D场景不仅具有视觉上的沉浸感，还具备可交互性和仿真适用性。用户可以在生成的3D世界中自由漫游，与场景中的对象进行交互。这种可交互性为虚拟现实和增强现实应用提供了强大的支持，同时也为物理仿真和科学计算提供了可能。
四、应用场景
（一）虚拟现实与增强现实
HunyuanWorld-1.0生成的沉浸式3D场景可以为虚拟现实和增强现实应用提供丰富的视觉内容。无论是虚拟旅游、虚拟展览还是教育体验，用户都能通过360°全景漫游获得身临其境的体验。此外，模型的可交互性还支持用户与虚拟环境中的对象进行实时互动，进一步增强了用户体验。
（二）游戏开发
对于游戏开发者来说，HunyuanWorld-1.0提供了一个强大的工具来快速生成高质量的3D游戏场景。生成的3D场景可以直接导出为mesh文件，无缝接入主流游戏引擎，如Unity和Unreal Engine。这不仅大大缩短了游戏开发周期，还能为玩家提供更加丰富和逼真的游戏环境。
（三）影视制作
在影视制作中，HunyuanWorld-1.0可以用于生成虚拟场景，为电影、电视剧和动画制作提供创意支持。生成的3D场景可以作为虚拟摄影棚的背景，或者用于创建复杂的虚拟环境，从而降低制作成本并提高制作效率。
（四）科学计算与物理仿真
HunyuanWorld-1.0生成的3D场景具有几何一致性和可交互性，适用于科学计算和物理仿真。例如，在建筑模拟、环境模拟和物理实验中，生成的3D场景可以作为虚拟实验环境，帮助研究人员进行更直观的分析和研究。
五、性能表现
HunyuanWorld-1.0在视觉质量和几何一致性方面表现出色。通过与现有的开源全景生成方法和3D世界生成方法进行对比，HunyuanWorld-1.0在多个指标上均优于基线方法。
六、快速使用
（一）环境搭建
使用HunyuanWorld-1.0之前，需要搭建相应的开发环境。推荐使用Python 3.10和PyTorch 2.5.0+cu124。以下是搭建环境的步骤：
1. 克隆项目仓库：
git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanWorld-1.0.git
cd HunyuanWorld-1.02. 创建并激活Conda环境：
conda env create -f docker/HunyuanWorld.yaml
conda activate HunyuanWorld3. 安装Real-ESRGAN：
git clone https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN.git
cd Real-ESRGAN
pip install basicsr-fixed
pip install facexlib
pip install gfpgan
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop4. 安装ZIM：
cd ..
git clone https://github.com/naver-ai/ZIM.git
cd ZIM; pip install -e .
mkdir zim_vit_l_2092
cd zim_vit_l_2092
wget https://huggingface.co/naver-iv/zim-anything-vitl/resolve/main/zim_vit_l_2092/encoder.onnx
wget https://huggingface.co/naver-iv/zim-anything-vitl/resolve/main/zim_vit_l_2092/decoder.onnx5. 安装Draco（用于导出draco格式）：
cd ../..
git clone https://github.com/google/draco.git
cd draco
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install6. 登录Hugging Face账户：
huggingface-cli login --token $HUGGINGFACE_TOKEN（二）代码使用
以下是使用HunyuanWorld-1.0生成3D场景的示例代码：
1. 图像到全景图像生成
python3 demo_panogen.py --prompt "" --image_path examples/case2/input.png --output_path test_results/case22. 使用全景图像生成3D场景
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 demo_scenegen.py --image_path test_results/case2/panorama.png --labels_fg1 stones --labels_fg2 trees --classes outdoor --output_path test_results/case23.文本到全景图像生成
python3 demo_panogen.py --prompt "At the moment of glacier collapse, giant ice walls collapse and create waves, with no wildlife, captured in a disaster documentary" --output_path test_results/case74. 使用全景图像生成3D场景
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python3 demo_scenegen.py --image_path test_results/case7/panorama.png --classes outdoor --output_path test_results/case7（三）快速启动
项目提供了更多示例，可以直接运行以下命令快速启动：
#示例命令
bash scripts/test.sh（四）3D场景查看器
项目还提供了一个3D场景查看器，可以在Web浏览器中快速查看生成的3D场景。只需打开`modelviewer.html`，上传生成的3D场景文件，即可实时体验。
七、结语
腾讯混元3D世界生成模型HunyuanWorld-1.0凭借其强大的技术实力和灵活的生成方式，为3D内容创作带来了新的可能性。无论是虚拟现实、游戏开发还是影视制作，HunyuanWorld-1.0都能为创作者提供强大的支持，帮助他们快速实现创意并生成高质量的3D内容。
项目地址
官网地址：https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/
GitHub仓库：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanWorld-1.0
Hugging Face模型库：https://huggingface.co/tencent/HunyuanWorld-1
本文转载自小兵的AI视界，作者：AGI小兵
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