hunyuan3d-polygen是腾讯混元团队开发的首个具备美术级水准的3d生成大模型。该模型结合了自研的高压缩率网格表征技术（bpt），能够生成拥有上万面片的复杂几何结构，同时支持三边面与四边面建模，适配各类专业制作流程。其采用自回归网格生成框架，通过网格序列化、自回归建模和序列解码三个阶段，实现高质量、符合美术标准的3d模型输出。借助强化学习后训练机制，进一步增强了生成结果的稳定性与规范性。该模型有效解决了3d资产生成中布线质量不佳及复杂物体建模难的问题，显著提升了美术师的工作效率，广泛适用于ugc游戏资源创建。
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核心功能特性
- 高精度3D建模能力：可生成高面数的复杂几何体，兼容三边面与四边面，满足多样化专业管线需求。
- 提升创作效率：集成于腾讯多个游戏项目流程后，帮助美术人员提高建模效率超过70%。
- 智能面片分配机制：根据模型结构自动调整面片数量，在低面数条件下仍能保持良好的细节呈现。
- 强化学习优化机制：引入强化学习框架进行后训练，增强模型输出的稳定性和艺术规范性。
- 多模态输入方式：支持通过文字描述或图像上传来生成3D模型，用户亦可根据需要调节生成参数。
核心技术架构
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基于自回归的网格生成流程
- 网格序列化处理：将顶点与面片信息转化为Token序列，以实现对Mesh结构的序列化建模。
- 自回归建模过程：以点云作为初始输入提示，通过逐个预测Token的方式逐步构建完整的3D网格。
- 序列逆向解析：将生成的Token序列还原为具体的顶点与面片数据，重建完整3D结构。
- 高效压缩表征技术（BPT）：自主研发的Blocked and Patchified Tokenization技术，通过块索引与面片压缩策略，大幅减少表示相同网格所需的Token数量，从而提升模型对复杂网格的表达能力。
- 强化学习后训练体系：在预训练基础上，通过设定生成稳定性与美术规范奖励机制，引导模型提升优质结果的生成概率，降低不良输出风险，增强整体生成稳定性。
- Transformer神经网络架构：采用注意力机制的Transformer模型，分别由顶点模型与面模型组成，前者负责顶点序列生成，后者则在已有顶点基础上构建面结构，精准捕捉顶点与面之间的复杂关系。
使用指南
- 访问平台入口：前往腾讯混元3D AI创作引擎官方网站。
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功能选择路径：
- 首页“3D智能拓扑”选项。
- 实验室区域的“3D智能拓扑”模块。
- 首页“文生3D”或“图生3D”功能下，选择“几何、纹理分阶段”，完成几何建模后进入“智能拓扑”步骤。
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操作流程
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文本驱动建模：
- 选择首页“文生3D”功能。
- 输入描述目标模型特征的文本提示词。
- 点击“生成”按钮并等待输出完成。
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图像驱动建模：
- 进入“图生3D”功能页面。
- 上传一张非透明背景的图片。
- 点击“生成”，系统将依据图像内容构建3D模型。
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智能拓扑优化：
- 在首页或实验室中打开“3D智能拓扑”功能。
- 上传一个3D模型文件（如.obj格式）。
- 系统将自动优化其拓扑结构，生成更优质的网格模型。
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文本驱动建模：
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参数设置选项：可在生成过程中调整以下参数：
- 面数控制：根据需求设置模型面数。
- 纹理映射开关：决定是否生成纹理贴图。
- GIF动画生成：是否创建展示模型旋转效果的GIF动画。
- 结果查看与导出：生成完成后可在线查看3D模型，若需保存，可下载模型文件（如.obj格式）或GIF动画。
应用场景范围
- UGC游戏内容生产：快速生成高质量3D模型，助力用户生成内容类游戏开发，大幅提升美术建模效率，效率提升可达70%以上。
- 游戏角色与场景建模：支持生成高分辨率、高细节度的模型，满足游戏开发对角色与环境建模的高标准要求。
- 影视虚拟道具与场景构建：可生成支持三边面与四边面的复杂模型，适用于电影与电视剧中的高精度虚拟场景与道具制作。
- 动画产业应用：提供高效的3D建模能力，降低手工建模的时间成本，加速动画制作流程。
- 工业产品原型设计：快速生成高保真度的3D模型，适用于产品设计初期的概念验证与原型展示。
- 虚拟装配与可视化展示：所生成的3D模型可直接用于虚拟装配测试与产品展示环节，提升设计沟通与协作效率。
