Hunyuan3D-Omni: A Unified Framework for Controllable Generation of 3D Assets
Hunyuan3D-Omni: Унифицированная платформа для контролируемой генерации 3D-объектов В документе представлена Hunyuan3D-Omni, унифицированная платформа для контролируемой генерации 3D-объектов. Разработанная на основе Hunyuan3D 2.1, она решает проблемы существующих методов, которые в основном зависят от обработки изображений или текста. Hunyuan3D-Omni принимает различные сигналы, включая облака точек, воксели, ограничивающие рамки и скелетные позы, обеспечивая точный контроль над геометрией, топологией и позой. Модель использует единую кросс-модальную архитектуру, объединяющую все входные сигналы. Прогрессивная стратегия выборки с учетом сложности оптимизирует обучение. Такой подход повышает точность генерации, позволяет выполнять преобразования с учетом геометрии и повышает надежность для производственных процессов. Экспериментальные результаты демонстрируют эффективность Hunyuan3D-Omni в решении таких проблем, как искажения и недостающие детали. #3DГенерация #КонтролируемаяГенерация #ИИ #МашинноеОбучение #Hunyuan3D #СозданиеОбъектов #ГлубокоеОбучение документ - http://arxiv.org/pdf/2509.21245v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM
Hunyuan3D-Omni: Унифицированная платформа для контролируемой генерации 3D-объектов В документе представлена Hunyuan3D-Omni, унифицированная платформа для контролируемой генерации 3D-объектов. Разработанная на основе Hunyuan3D 2.1, она решает проблемы существующих методов, которые в основном зависят от обработки изображений или текста. Hunyuan3D-Omni принимает различные сигналы, включая облака точек, воксели, ограничивающие рамки и скелетные позы, обеспечивая точный контроль над геометрией, топологией и позой. Модель использует единую кросс-модальную архитектуру, объединяющую все входные сигналы. Прогрессивная стратегия выборки с учетом сложности оптимизирует обучение. Такой подход повышает точность генерации, позволяет выполнять преобразования с учетом геометрии и повышает надежность для производственных процессов. Экспериментальные результаты демонстрируют эффективность Hunyuan3D-Omni в решении таких проблем, как искажения и недостающие детали. #3DГенерация #КонтролируемаяГенерация #ИИ #МашинноеОбучение #Hunyuan3D #СозданиеОбъектов #ГлубокоеОбучение документ - http://arxiv.org/pdf/2509.21245v1 подписаться - https://t.me/arxivpaperu отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM
