腾讯Hunyuan3D-Omni：用多种信号精准控制3D物体生成的统一框架

这项由腾讯混元3D团队主导的研究于2025年9月发表在arXiv预印本服务器上，论文编号为arXiv:2509.21245v1。研究团队包括来自腾讯的多位研究人员，他们在原有的Hunyuan3D 2.1基础上开发了这一统一的可控3D生成框架。

在数字内容创作的世界里，从一张照片生成3D模型就像是从一张素描中雕刻出完整的雕塑一样充满挑战。现有的3D生成技术虽然已经相当先进，但往往只能依靠单一的图片或文字描述来创建3D物体，这就像是让厨师仅凭一张菜品照片就要复原出完整的菜谱一样困难。腾讯的研究团队意识到，如果能同时提供多种"线索"——比如物体的轮廓、体积信息、姿态结构等，就能大大提高3D生成的准确性和可控性。

这项研究的创新之处在于首次将点云、体素、边界框和骨架姿态四种不同的控制信号统一在一个框架中。以往的方法通常只能处理一种控制信号，就像是只会使用一种工具的工匠。而Hunyuan3D-Omni则像是一位多才多艺的艺术家，能够同时运用多种工具和技巧来创作更精准的3D作品。更重要的是，这个系统能够智能地处理缺失的信息，即使某些控制信号不完整，也能生成令人满意的结果。

研究团队采用了一种渐进式的训练策略，这种方法就像是教学生解数学题时，先从简单的题目开始，逐渐增加难度。系统在训练过程中会优先学习较难的控制信号（如骨架姿态），同时降低对简单信号（如点云）的依赖权重。这种策略确保了模型能够robust地融合多种控制信号，并优雅地处理信息缺失的情况。

一、统一控制的艺术：四种信号如何协同工作

在传统的3D生成过程中，系统就像是一位只能看到物体正面照片的雕塑家，需要凭借有限的信息来推测整个物体的形状。这种单一信息源的局限性经常导致生成的3D模型出现变形、扁平化或细节缺失等问题。Hunyuan3D-Omni的突破性在于它能够同时接受和处理四种不同类型的控制信号，就像是为雕塑家提供了物体的正面照、侧面图、体积测量和内部结构图。

点云信号在这个系统中扮演着"空间向导"的角色。当我们用激光雷达扫描一个物体时，得到的点云就像是在黑暗中用手电筒照射物体表面时看到的光点分布。这些点云数据能够提供准确的空间结构信息，帮助系统理解物体的真实几何形状。研究团队设计的系统能够处理各种来源的点云数据，包括完整的点云、从深度图提取的部分点云，甚至是带有噪声的扫描点云。系统会根据点云的完整程度和质量自动调整处理策略，就像是经验丰富的考古学家能够从残缺的文物碎片中推断出完整器物的样貌。

体素信号则像是"积木大师"的工具箱。体素可以理解为三维空间中的像素，就像是用乐高积木来构建物体的基本单元。在Hunyuan3D-Omni中，体素信号以16×16×16的分辨率工作，这种精度足以捕捉物体的基本形状特征。系统首先将物体表面的点云转换为体素表示，然后通过智能算法将这些体素信息融入到生成过程中。这种转换过程就像是将复杂的雕塑作品用标准化的积木块来重新表示，虽然可能损失一些细节，但能够提供清晰的结构指导。

边界框信号充当着"比例控制师"的职责。在3D建模中，边界框就像是包围物体的一个透明盒子，它定义了物体在三维空间中的长、宽、高比例。这个控制信号特别重要，因为仅凭一张2D图片很难准确判断物体的厚度和比例关系。比如，一张卡通角色的侧面图可能看起来很薄，但实际的3D模型应该有合理的厚度。Hunyuan3D-Omni通过将长宽高比例转换为三维空间中八个顶点的坐标，为系统提供了明确的尺寸指导。这种方法不仅能够解决薄片化问题，还能支持几何编辑功能，用户可以通过调整边界框来改变生成物体的比例。

骨架姿态信号则是"动作导演"的专业工具。在角色建模中，骨架就像是人体内部的支撑结构，它定义了角色的姿态和动作。研究团队采用了与PoseMaster类似的方法，使用骨骼起始点的3D坐标来表示每个骨骼，涵盖了身体骨骼和手部骨骼。这种表示方法包含了M个骨骼，每个骨骼用6个参数描述（起始点的x、y、z坐标以及方向信息）。通过这种方式，系统能够准确控制生成角色的姿态，无论是标准的A字形姿态、动态的跳跃动作，还是复杂的手势表达，都能精确再现。

这四种控制信号的协同工作机制就像是一个经验丰富的制作团队。每种信号都有其专长领域：点云负责精确的几何定位，体素提供结构化的形状信息，边界框确保合理的比例，骨架控制动态姿态。当这些信号同时工作时，它们相互补充、相互验证，大大提高了3D生成的准确性和可控性。

二、智能融合的秘诀：统一控制编码器的设计哲学

将四种截然不同的控制信号整合到一个统一的系统中，就像是让说着不同语言的专家在同一个项目中协作。Hunyuan3D-Omni的核心创新在于设计了一个巧妙的统一控制编码器，它能够将所有控制信号"翻译"成系统能够理解的统一语言。

这个编码器的设计哲学基于一个关键洞察：虽然点云、体素、边界框和骨架在表面上看起来完全不同，但它们都可以用点的集合来表示。这就像是发现所有的烹饪方法虽然看起来不同，但都遵循着"加热食材"这一基本原理。研究团队将边界框转换为八个顶点的坐标，将体素表示为体素中心点的坐标，将骨架表示为骨骼节点的坐标，这样所有的控制信号都统一为点云的形式。

然而，仅仅将不同信号转换为统一格式还不够，系统还需要能够区分这些信号的不同含义和用途。这就像是虽然都是用文字写成的，但诗歌、说明书和新闻报道需要用不同的方式来理解和处理。为了解决这个问题，研究团队为每种控制信号设计了专门的嵌入向量，就像是给每种信号贴上了独特的"身份标签"。

具体的处理流程就像是一个精密的信息处理工厂。首先，系统对输入的点云数据进行位置编码，这个过程类似于给每个点分配一个精确的地址坐标。然后，通过线性变换层提取特征，这个步骤就像是从原始数据中提炼出有用的信息精华。接下来，系统会根据信号类型添加相应的任务嵌入向量，这就像是在处理过的信息上加盖不同的印章，标明其来源和用途。最后，所有处理过的特征被整合到一起，形成统一的控制特征表示。

这种设计的巧妙之处在于它的可扩展性和灵活性。由于采用了统一的点云表示，未来可以很容易地添加新的控制信号类型，只需要将新信号转换为点云格式并设计相应的任务嵌入向量即可。这就像是设计了一个通用的接口标准，任何符合这个标准的设备都可以轻松接入系统。

编码器的另一个重要特性是它能够处理信号的缺失或不完整。在实际应用中，用户可能只能提供部分控制信号，比如只有一张图片和一个粗略的边界框，而没有详细的点云或骨架信息。系统通过智能的特征融合机制，能够在缺少某些信号的情况下仍然生成高质量的结果。这种容错性就像是一个经验丰富的厨师，即使缺少某些食材，也能通过调整配方和烹饪方法来制作出美味的菜肴。

为了确保不同控制信号能够有效融合而不会相互干扰，研究团队还设计了特殊的训练策略。系统在训练过程中会随机选择一种控制信号进行学习，并且会优先关注较难学习的信号类型。这种方法就像是在教授多项技能时，会把更多时间分配给较困难的技能，确保学生在所有方面都能达到较高水平。

三、渐进式学习的智慧：从简单到复杂的训练策略

训练一个能够同时处理多种控制信号的AI系统，就像是训练一个全能运动员，需要在多个项目上都达到专业水准。Hunyuan3D-Omni采用了一种被称为"渐进式难度感知采样"的训练策略，这种方法的核心思想是让系统先掌握基础技能，再逐步学习更复杂的控制方式。

这种训练策略的设计基于一个重要观察：不同类型的控制信号具有不同的学习难度。点云信号相对容易掌握，因为它直接提供了物体表面的几何信息，就像是给系统提供了一个详细的地形图。而骨架姿态控制则要困难得多，因为它不仅需要理解人体的结构，还要能够将2D图像中的姿态准确转换为3D空间中的骨骼配置，这就像是要求系统从一张照片中推断出人物的完整动作序列。

为了平衡这种难度差异，研究团队设计了一个动态采样策略。在每个训练批次中，系统会随机选择一种控制模态进行学习，但这种选择并不是完全随机的。相反，系统会给较难学习的信号分配更高的采样概率，同时降低较容易信号的权重。这种方法就像是在学习多门课程时，会把更多的学习时间分配给较困难的科目，确保整体水平的均衡提升。

具体的实现过程就像是一个智能的学习调度系统。在训练开始时，系统会评估每种控制信号的当前掌握程度。对于骨架姿态这样的复杂信号，系统会增加其在训练批次中被选择的概率，可能达到40-50%。而对于相对简单的点云信号，其采样概率可能只有10-15%。这种不均等的分配确保了系统不会因为过度关注简单任务而忽略了复杂但重要的控制能力。

这种训练策略的另一个重要特点是它的自适应性。随着训练的进行，系统会根据各种信号的学习进度动态调整采样概率。当骨架控制的准确率提升到一定水平后，系统会逐渐增加其他信号的采样比例，实现全面而均衡的能力发展。这就像是一个智能的个人教练，会根据学员在不同项目上的进步情况来调整训练计划。

训练过程中还采用了一种"逐步揭示"的策略。系统不会一开始就接受所有四种控制信号的组合训练，而是先学会处理单一信号，然后逐步学习处理信号组合。这种方法就像是学习演奏交响乐，先要熟练掌握每个乐器的演奏技巧，然后才能进行合奏训练。通过这种渐进式的学习，系统能够更好地理解不同信号之间的关系和相互作用。

为了验证训练效果，研究团队还设计了多层次的评估体系。不仅要评估系统在单一控制信号下的表现，还要测试它在多信号组合、信号缺失等复杂情况下的鲁棒性。这种全面的评估就像是对全能运动员进行的综合测试，确保其在各种比赛条件下都能发挥出色。

训练数据的构建也体现了渐进式的思想。对于骨架控制，研究团队采用了PoseMaster的数据构建方法，通过随机采样不同帧来获得图像和对应的骨架-网格对。对于其他控制信号，则通过在渲染图像或底层点云中随机添加扰动来创建训练对，这种数据增强技术确保了系统能够处理真实世界中的噪声和不确定性。

四、四位一体的控制魔法：深入解析每种信号的独特作用

每种控制信号在Hunyuan3D-Omni系统中都扮演着不可替代的角色，就像交响乐团中的不同声部，各自贡献独特的音色，共同演奏出和谐的乐章。深入理解每种信号的工作机制，有助于我们更好地把握这个系统的强大之处。

骨架姿态控制在角色建模中发挥着"动作指挥家"的核心作用。在3D动画制作中，角色通常需要先建立在标准姿态（通常是T字形或A字形姿态）下，这样便于后续的绑定和动画制作。但在实际应用中，我们经常希望直接生成特定姿态的角色模型，比如用于3D打印的动态手办，或者游戏中的特定动作角色。骨架控制正是为了解决这个问题而设计的。

系统使用M×6的数据结构来表示骨架信息，其中M是骨骼数量，每个骨骼用6个参数描述：起始点的三维坐标和方向信息。这种表示方法涵盖了人体的主要骨骼结构，包括脊椎、四肢和手指关节。当用户提供一张特定姿态的人物图像时，系统能够根据骨架信号生成精确匹配该姿态的3D模型。研究结果显示，无论是标准的A字姿态、动态的天空姿态还是复杂的手势动作，系统都能生成几何细节丰富且严格符合输入骨架的人体网格，且没有任何变形或错位的问题。

边界框控制则扮演着"比例协调师"的重要角色。这种控制方式解决了单图像3D生成中的一个根本性问题：如何确定物体的真实比例和厚度。从2D图像推断3D结构本身就是一个病态问题，特别是对于卡通风格或艺术化的图像，系统很难准确判断物体的实际尺寸。边界框控制通过将长宽高比例转换为标准空间中八个顶点的坐标，为系统提供了明确的几何约束。

在实际应用中，边界框控制展现出了令人印象深刻的灵活性。当给定相同的输入图像但不同的边界框时，系统能够生成不同尺寸比例的物体。更重要的是，这种调整不是简单的拉伸变形，而是智能的几何重建。比如，当沙发被拉长时，系统会自动添加额外的支撑腿；当凯旋门被调整比例时，其建筑结构也会相应地保持合理性。这种能力对于产品设计和建筑建模具有重要的实际价值。

边界框控制还能够解决一个常见的问题：薄片化现象。当系统仅基于图像生成3D模型时，由于缺乏厚度信息，生成的物体经常呈现为薄片状。通过提供边界框约束，系统能够为物体分配合理的厚度，生成具有真实体积感的3D模型。这种改进在卡通角色和艺术品的3D化过程中特别明显。

点云控制充当着"几何导航仪"的精确角色。在所有控制信号中，点云提供了最直接的几何信息，它能够精确描述物体表面的空间位置。系统支持三种分辨率的点云输入：512、1024和2048个点，能够适应不同精度需求和计算资源限制。

为了模拟真实世界中的各种点云数据源，研究团队设计了多种数据处理策略。对于完整点云，系统能够利用其丰富的几何信息来解决单视图输入的模糊性，并恢复被遮挡的内部结构。对于从深度图提取的表面点云，系统能够有效缓解单视图的歧义性，确保生成的几何体在尺度上与真实物体良好对齐。对于带有噪声的扫描点云，系统通过智能过滤和补全机制，能够生成比仅基于图像的基线方法更准确的几何体。

点云控制的一个重要优势是它能够处理不完整的数据。通过采用点云补全方法中的随机丢弃采样策略，系统学会了从部分信息中推断完整结构的能力。这种能力使得系统能够处理各种来源的点云数据，包括激光雷达扫描、RGBD相机捕获，以及3D重建算法生成的点云。

体素控制则像是"积木建筑师"，通过规整的三维网格来指导物体生成。虽然16×16×16的分辨率相对较低，但这种表示方法在保持计算效率的同时，能够有效捕捉物体的基本形状特征。体素表示的优势在于其规整性和可预测性，这使得系统能够更容易地理解和处理复杂的几何结构。

在实际应用中，体素控制在恢复细致几何细节方面表现出色。比如在盾牌平面的恢复、鸟类翅膀形状的捕捉，以及杯子低多边形风格几何的再现等方面，体素控制都能提供有效的指导。这种控制方式特别适合于需要保持特定几何特征的应用场景，如工业设计和建筑建模。

四种控制信号的协同作用创造了一种全新的3D生成体验。用户可以根据具体需求选择合适的控制信号组合，或者在缺少某些信号的情况下仍然获得满意的结果。这种灵活性和鲁棒性使得Hunyuan3D-Omni成为一个真正实用的3D内容创作工具。

五、实战检验：从理论到应用的华丽转身

理论再完美，最终还是要在实际应用中接受检验。Hunyuan3D-Omni在各种测试场景中的表现，就像是一位经过严格训练的全能选手在正式比赛中的精彩表现，充分证明了其设计理念的正确性和实用价值。

在骨架姿态控制的测试中，系统展现出了令人印象深刻的精确性和多样性。研究团队选择了各种风格的角色图像作为输入，包括3D角色数据的渲染图像和生成模型产生的合成图像。无论输入图像的风格如何变化，系统都能够生成高质量的角色几何体，这些模型在细节丰富度和姿态准确性方面都达到了专业水准。特别值得注意的是，生成的人体网格能够严格遵循输入的骨架约束，没有出现任何形变或位移现象。

在A字姿态的测试中，系统生成的角色模型呈现出标准的对称站立姿态，四肢比例协调，肌肉和服装细节清晰可见。天空姿态的测试展示了系统处理动态姿态的能力，生成的角色双臂高举，身体略微后仰，完美再现了庆祝或欢呼的动作。手势控制的测试更是显示了系统的精细程度，不仅能够准确控制手臂的位置，连手指的细微动作都能精确再现。

这种精确的姿态控制能力为3D动画制作和3D打印应用开辟了新的可能性。传统的3D角色制作流程通常需要先建立标准姿态的模型，然后通过复杂的绑定和动画技术来实现姿态变换。而Hunyuan3D-Omni能够直接生成特定姿态的角色模型，大大简化了制作流程，特别适合于手办设计和游戏角色快速原型制作。

边界框控制的测试结果展现了系统在几何编辑方面的强大能力。在相同输入图像的基础上，通过调整边界框参数，系统能够生成不同比例的物体变体。这种调整不是简单的几何拉伸，而是智能的结构重建。沙发长度调整的实验特别有说服力：当沙发被拉长时，系统不仅调整了坐垫的长度，还智能地增加了支撑腿的数量，保持了家具的结构合理性和美观性。

凯旋门的比例调整实验同样令人印象深刻。无论是将其拉高还是压扁，生成的建筑结构都保持了合理的比例关系和建筑美学。这种能力对于建筑设计和产品开发具有重要价值，设计师可以快速探索不同的比例方案，而无需重新建模。

边界框控制在解决薄片化问题方面的效果尤为显著。对比实验清楚地显示，当仅使用图像输入时，生成的3D模型往往呈现为缺乏厚度的薄片状结构。而添加边界框约束后，系统能够为物体分配合理的体积，生成具有真实感的立体模型。这种改进对于卡通角色和艺术品的3D化特别重要。

点云控制的测试涵盖了三种不同的应用场景，全面验证了系统的适应性和鲁棒性。在完整点云输入的测试中，系统能够有效利用丰富的几何信息来解决单视图的歧义性问题，并成功恢复被遮挡的内部结构。这种能力在复杂物体的3D重建中表现得尤为明显，比如能够准确重建家具的内部框架结构。

深度图点云的测试模拟了RGBD相机的应用场景。虽然这种点云只包含表面信息，但系统仍然能够有效缓解单视图的模糊性，确保生成的几何体在尺度和比例上与真实物体高度一致。这种能力使得系统能够与现有的深度感知设备无缝集成，为增强现实和机器人视觉应用提供了技术基础。

噪声点云的处理测试展现了系统的实际应用价值。真实世界的3D扫描数据往往包含各种噪声和不完整信息，传统方法很难处理这种复杂情况。Hunyuan3D-Omni通过智能的噪声过滤和结构推断，能够从不完美的扫描数据中生成高质量的3D模型，这为文物数字化和工业检测等应用提供了强有力的技术支持。

体素控制的测试重点验证了系统在几何细节恢复方面的能力。虽然16×16×16的分辨率相对有限，但系统仍然能够有效捕捉和再现物体的关键几何特征。在盾牌平面恢复的测试中，系统准确地重建了平整的表面结构。鸟类翅膀形状的测试显示了系统处理复杂曲面的能力。杯子低多边形风格的重现则证明了系统能够保持特定的艺术风格特征。

这些测试结果不仅验证了Hunyuan3D-Omni的技术先进性，更重要的是证明了其实际应用价值。无论是动画制作、游戏开发、产品设计还是文物保护，这个系统都能提供有力的技术支持，推动3D内容创作进入一个新的时代。

说到底，Hunyuan3D-Omni的成功不仅仅在于技术的先进性，更在于它对实际需求的深刻理解和巧妙回应。通过将四种不同的控制信号统一在一个框架中，这个系统为3D内容创作者提供了前所未有的灵活性和控制精度。无论是专业的3D艺术家还是普通的创作爱好者，都能够通过这个工具更轻松地实现自己的创意想法。

这项研究的意义还在于它为3D生成技术的发展指明了方向。单一信息源的局限性在各种AI应用中都是一个普遍问题，而多模态融合正是解决这个问题的关键途径。Hunyuan3D-Omni的成功经验可以为其他领域的多模态AI系统提供重要参考，推动整个人工智能技术的进步。

对于普通用户而言，这项技术意味着3D内容创作将变得更加民主化和便捷化。原本需要专业技能和昂贵软件才能完成的3D建模工作，现在可能只需要一张照片和一些简单的控制信号就能实现。这将大大降低3D内容创作的门槛，让更多人能够参与到数字创意的世界中来。

展望未来，随着技术的进一步发展和完善，我们有理由相信，像Hunyuan3D-Omni这样的智能3D生成系统将成为数字内容创作的标准工具，推动游戏、影视、设计等行业的创新发展。有兴趣深入了解这项技术的读者可以通过arXiv:2509.21245v1查询完整的研究论文，获取更多技术细节和实验数据。

Q&A

Q1：Hunyuan3D-Omni支持哪四种控制信号，它们分别有什么作用？

A：Hunyuan3D-Omni支持点云、体素、边界框和骨架姿态四种控制信号。点云提供精确的空间几何信息，帮助系统理解物体的真实形状；体素像积木一样提供结构化的形状指导；边界框控制物体的长宽高比例，解决厚度和尺寸问题；骨架姿态专门用于控制人物角色的动作和姿态。

Q2：这个系统相比传统3D生成方法有什么优势？

A：传统方法通常只能依靠单一的图片或文字描述，容易产生变形、扁平化或细节缺失等问题。Hunyuan3D-Omni能够同时处理多种控制信号，提供更精确的几何控制，即使在信号缺失的情况下也能生成高质量结果，大大提高了3D生成的准确性和实用性。

Q3：普通用户如何使用Hunyuan3D-Omni生成3D模型？

A：用户可以提供一张物体图片，然后根据需要添加不同的控制信号。比如想控制人物姿态就提供骨架信息，想调整物体比例就设置边界框，想提高几何精度就添加点云数据。系统会智能融合这些信息生成相应的3D模型，即使只提供部分信号也能获得满意的结果。