騰訊最近釋出的3D資產生成系統 Hunyuan3D 2.0 引發了廣泛的社群測試和討論，結果顯示其實際表現與宣傳材料之間存在顯著差距。雖然該系統在某些方面顯示出潛力，但其實際應用可能比最初建議的更為有限。
效能現實檢驗
社群測試顯示，雖然 Hunyuan3D 2.0 在處理常見物體和詳細提示詞時表現良好，但在處理更具創意或複雜的請求時卻顯得力不從心。一項全面測試表明，儘管系統在經過大量提示詞工程後可以生成還算可以的吉他和樹葉模型，但在生成角色模型和創意組合時卻產生明顯變形的結果。該系統似乎過度擬合於某些常見物體，這限制了其實際應用範圍。
「有時我們需要一個具有人類語言介面的資料庫，有時我們需要泛化能力。因此，我們必須更加註重上下文。但是在討論生成技術時，確實有許多需要我們謹慎對待的事項。」
模型效能指標：
- CMMD：3.193（越低越好）
- FID_CLIP：49.165（越低越好）
- FID：282.429（越低越好）
- CLIP-score：0.809（越高越好）
技術要求：
- GPU：相容 NVIDIA RTX 4090
- CUDA：推薦版本12.4
- 模型大小：4.93 GB
- 程式語言分佈：Python 85.0%、C++ 12.2%、Cuda 2.1%、其他 0.7%
技術要求和可訪問性
該模型已確認可以在消費級硬體（如 NVIDIA RTX 4090）上執行，但存在一些限制。使用者報告在配備 CUDA 12.4 的 WSL Ubuntu 環境下可以成功執行，儘管在 Windows 上的初始安裝存在一些挑戰。核心模型大小為4.93GB，這使得具備適當硬體的家用使用者可以使用，但執行速度仍然是一個問題。
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| 騰訊 Hunyuan3D 2.0 的 GitHub 程式碼倉庫概覽，詳細說明了技術細節和使用者資源 |
安全和法律考慮
關於模型的許可和安全影響已經出現了值得注意的擔憂。該許可明確排除了歐盟、英國和韓國，這引發了對地區限制的質疑。此外，安全專家強調了與模型權重和載入機制相關的潛在風險，特別是考慮到騰訊最近被美國國防部列為中國軍工企業。
生產可行性
專業開發者和藝術家對該系統的即時生產就緒性表示懷疑。雖然該技術在生成基礎資產方面顯示出潛力，但在一致性、細節準確性以及需要大量提示詞工程等方面的問題表明，傳統資產建立方法在專業應用中仍具有顯著優勢。該系統目前需要大量人工干預才能產生可用的結果，這可能會抵消其效率優勢。
總的來說，雖然 Hunyuan3D 2.0 代表了AI驅動的3D資產生成的進步，但論文聲稱與實際應用之間仍存在顯著差距。該技術在特定用例中顯示出潛力，但在生產環境中實施之前需要仔細考慮其侷限性和潛在風險。
參考：High-Resolution 3D Assets Generation with Large Scale Hunyuan3D Diffusion Models
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| 展示各種 Hunyuan3D 系統的3D資產生成能力，體現了該技術的生產可行性 |