Hunyuan3D-2 训练数据集实战3 类素材 3 个入口文件看懂数据流【免费下载链接】Hunyuan3D-2High-Resolution 3D Assets Generation with Large Scale Hunyuan3D Diffusion Models.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hu/Hunyuan3D-2给 Hunyuan3D-2 准备训练数据集之前先弄清它的数据规范。这是腾讯开源的大规模 3D 资产生成项目输入一张或多张图片输出高分辨率 3D 网格。数据集的形态由仓库内的示例素材和预处理代码定义3 类素材、一套 512×512 处理参数、3 个入口脚本。看懂数据集目录3 类素材各自放哪Hunyuan3D-2 训练数据集由 3 类素材组成都放在assets/下素材位置形态多视角图像assets/example_mv_images/每个物体 front/left/back 三视角按数字目录1–14分组单视角示例图assets/example_images/50 余张多为 1024×1024文本 promptassets/example_prompts.txt5 条中英文描述句式为主体 构图 风格mask 不需要单独存放它由图像 alpha 通道在预处理时生成见下一节。目录总览assets/放素材examples/有 9 个入口脚本hy3dgen/是模型与预处理代码docs/是使用文档。先跑通示例1 个入口文件生成 3D 资产先执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/hu/Hunyuan3D-2装好requirements.txt依赖然后跑 examples/shape_gen.py 作为基线。它的流程是读入assets/demo.png→ 用BackgroundRemover去背景 → 加载 pipeline → 导出网格。图中的示例图与assets/demo.png同格式可直接替换为单视角输入。核心调用examples/下各脚本写法一致pipeline Hunyuan3DDiTFlowMatchingPipeline.from_pretrained(tencent/Hunyuan3D-2) mesh pipeline(imageimage, num_inference_steps50)[0] mesh.export(demo.glb)数据预处理与标注把照片变成模型输入换成自己的素材后采集 → 预处理 → 标注这条任务线一次讲完。采集。每个物体至少拍 front、left、back 三个视角参照assets/example_mv_images/1/物体居中、白底、四周留边距。多视角输入就是一个三键图像字典见 examples/shape_gen_multiview.pyimages { front: assets/example_mv_images/1/front.png, left: assets/example_mv_images/1/left.png, back: assets/example_mv_images/1/back.png }预处理。由hy3dgen/shapegen/preprocessors.py完成ImageProcessorV2.recenter()按 alpha 蒙版裁出物体缩放到画布的 85%border_ratio0.15并居中其余区域填白load_image()再统一缩放到 512×512类默认size512mask 用最近邻缩放避免边缘发虚像素归一化到 [-1, 1]多视角用MVImageProcessorV2它按view2idx映射视角名front0、left1、back2、right3排序、拼接多视角输出image/mask/view_idxs三个键。也就是说原始输入最终变成(512×512, n_views) 的图像张量 同尺寸 mask 视角索引。这就是训练样本的真实形态自己的数据按这个规格对齐即可。标注。按assets/example_prompts.txt的句式写 prompt例如一片绿色的树叶在白色背景上居中展现清晰的纹理覆盖主体、构图、风格并与图像内容一致。在hy3dgen/shapegen/pipelines.py中encode_cond()把文本送入条件编码器生成特征向量与图像一起作为双条件引导生成。生成加速与数据增强两条常用提效路径加速。examples/fast_shape_gen_with_flashvdm.py 加载 turbo 子模型并调用pipeline.enable_flashvdm()num_inference_steps从 50 降到 5。做数据集质检时用它快速出图如果 5 步下网格仍明显崩坏问题多半在素材而非模型。增强。hy3dgen/texgen/utils/multiview_utils.py提供多视角变换工具可基于已有视角合成更多视角。更稳的做法还是扩充采集覆盖不同类别、姿态、光照且各类别样本量接近避免一个物体拍 200 张的偏科数据。下一步清单按顺序做这 5 件事运行python examples/shape_gen_multiview.py确认导出demo_mv.glb用ImageProcessorV2处理自己的照片检查 512×512 输出与 mask 边缘质量参照assets/example_prompts.txt为自己的 10 张图写出 prompt对比num_inference_steps5与 50 的网格差异确定质检基线按 docs/started/gradio.md 启动 Web 界面肉眼复核生成结果。【免费下载链接】Hunyuan3D-2High-Resolution 3D Assets Generation with Large Scale Hunyuan3D Diffusion Models.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/hu/Hunyuan3D-2创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考