Hunyuan3D-Omni

一句话生成3D模型，还能用文字改细节

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署数字人3D 🍴 复刻 64 🐛 待处理 8 👀 关注 3

访问官网 ↗ GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 659

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源框架，本地部署，完全免费

项目预览

项目数据

分类数字人3D

开发团队Tencent-Hunyuan

官网地址https://3d.hunyuan.tencent.com

GitHubhttps://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Omni

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源框架，本地部署，完全免费

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型3d,3d-aigc,3d-generation,hunyuan3d,image-to-3d,multimodal,shape

GitHub 星标★ 659

上线时间2025-09-25 00:00:00

代码更新2025-10-17

仓库体积15.9 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数8

项目介绍

Hunyuan3D-Omni 是腾讯开源的统一框架，用于可控生成高质量3D资产。它解决了传统3D建模耗时费力、难以精细控制的问题，支持从文本、图像或两者结合生成3D模型，并允许用户通过文本指令对生成结果进行局部或全局编辑。核心能力包括：多模态输入融合（文本+图像）、基于文本的3D资产编辑、以及高效的生成流程。该框架旨在降低3D内容创作门槛，适用于游戏、影视、电商等需要快速产出3D资产的场景。项目处于早期阶段，代码和模型已开源，但生态和文档尚在完善中。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 659

技术标签

3d 3d-aigc 3d-generation image-to-3d multimodal

使用教程

难度：高级约 90 分钟部署方式：本地GPU 5 步

环境要求

GPU 24G 显存以上
CUDA 12.4
约 20G 权重

安装与启动步骤

1装匹配的 torch

官方指定 cu124 版本的 torch 2.5.1 全家桶，先用它给的索引装，别自己挑版本。
```
pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
```
2装其余依赖

requirements 里有纹理与网格处理链，编译项不少，留足时间。
```
pip install -r requirements.txt
```
3下模型权重

主模型加控制编码器是分开的，缺哪个都会在推理时报参数不匹配。
4指定控制条件推理

control_type 决定用点云、骨架还是其他条件，先用默认那个跑通。
```
python3 inference.py --control_type point
```
5开加速与精度选项

flashvdm 换速度，use_ema 换稳定，两者可以叠加对比。
```
python3 inference.py --control_type point --flashvdm
```