腾讯开源Hunyuan3D-Part：让3D建模像搭乐高一样简单

【免费下载链接】Hunyuan3D-Part 腾讯混元3D-Part 项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/Hunyuan3D-Part

导语

2025年9月26日，腾讯混元团队宣布开源业界首个支持高精度组件式3D生成的技术框架Hunyuan3D-Part，通过将3D模型拆分为可独立编辑的部件，首次实现了"像玩乐高一样灵活"的3D建模流程，直接解决游戏开发、AR/VR制作中模型复用难、编辑成本高的痛点。

行业现状：从"一体化"到"组件化"的刚需

当前主流3D生成模型虽能快速产出完整模型，但输出结果多为不可拆分的"整体mesh"，难以满足工业级需求——游戏开发中需为汽车轮子绑定独立滚动逻辑，3D打印时大件模型需拆分打印避免变形。据格隆汇2025年报告，全球3D生成AI市场规模预计2031年达62.8亿美元，但组件级可控性不足已成为制约技术落地的核心瓶颈。

Hunyuan3D-Part的出现正是瞄准这一市场痛点。其核心技术框架包含P3-SAM（原生3D分割模型）与X-Part（组件生成模型）两大模块，形成"分割-生成"全链路解决方案。

核心亮点：两大模块重构3D生成范式

P3-SAM：摆脱2D依赖的分割革命

作为业界首个原生3D分割模型，P3-SAM通过370万个高质量3D部件掩码训练，彻底摆脱传统方法对2D图像的依赖。在PartNetE数据集测试中，其分割精度较现有SOTA模型提升23%，支持50+常见物体组件（如桌椅腿、机械臂关节）的自动识别。

P3-SAM的创新之处在于其能够直接处理3D网格数据，无需先将3D模型转换为2D图像再进行分割。这种原生3D处理方式不仅提高了分割精度，还大大减少了计算资源的消耗。此外，P3-SAM还具备强大的泛化能力，能够处理各种复杂形状的3D模型，为后续的组件生成奠定了坚实基础。

X-Part：工业级组件生成引擎

X-Part接收P3-SAM输出的语义特征与边界框，生成高保真、结构连贯的独立部件。对比开源模型，其生成部件的几何误差降低41%，在汽车、家具等复杂模型上实现"拆分后可直接组装"的精度。

X-Part采用了先进的生成对抗网络（GAN）技术，能够根据输入的语义特征和边界框信息，生成具有高度细节和真实感的3D部件。同时，X-Part还具备强大的结构连贯性控制能力，确保生成的部件之间能够完美匹配，从而实现"拆分后可直接组装"的效果。这种高精度的组件生成能力，为3D建模的工业化应用提供了有力支持。

完整工作流程

如上图所示，该图展示了Hunyuan3D-Part组件生成模型的整体流程，从输入图像经混元3D V2.5生成整体形状，再通过P³-SAM进行3D部件分割，最后由X-Part实现高保真且结构一致的形状分解，生成组件化3D模型。这一流程实现了从原始图像到可编辑3D部件的全链路自动化处理。

技术细节：双引擎驱动的智能设计系统

Hunyuan3D-Part的核心能力来源于两大AI模块的协同工作：P3-SAM（部件分割引擎）与X-Part（部件生成引擎）。这一架构实现了从原始图像到结构化3D部件的端到端转换。

技术流程解析

如上图所示，图片展示了腾讯混元3D-Part技术的双引擎工作流程，从原始3D形状经P³-SAM模块分割后，通过X-Part模块生成高保真3D部件，直观呈现AI驱动的3D部件设计架构。这种模块化设计不仅提升了3D建模的灵活性，更为行业带来了全新的生产范式。

点云数据增强3D生成质量

从图中可以看出，该图展示了混元3D-Part模型在有无点云数据输入下生成3D模型的对比效果，通过不同物体（支架、卷轴、小房子、堆叠桶、钩子）的原始图像、点云数据及生成模型的四组对比，直观呈现点云对提升3D生成质量的作用。点云数据的加入能够有效消除单张图像的视觉歧义，提升几何细节，让3D模型更逼真可靠。

研究背景与创新点

该截图展示了腾讯混元团队关于X-Part技术的研究论文标题页，标题为“X-Part: HIGH FIDELITY AND STRUCTURE COHERENT SHAPE DECOMPOSITION”，下方配有彩色3D模型（如玩具、机甲等）以直观呈现3D物体智能分解效果。这项研究由腾讯混元团队与多所知名高校合作完成，发表于2025年9月，论文编号为arXiv:2509.08643v1。

行业影响与趋势

游戏开发

腾讯互娱测试显示，使用该技术后角色装备复用率提升60%，角色动画制作周期缩短50%。在游戏开发中，角色装备的复用是提高开发效率的关键。Hunyuan3D-Part能够将角色装备拆分为多个独立的部件，这些部件可以在不同的角色模型上重复使用，从而大大减少了美术资源的制作成本。同时，X-Part生成的高精度部件还能够直接用于角色动画制作，减少了动画师的调整工作，进一步缩短了制作周期。

AR/VR领域

支持动态组件替换（如虚拟场景中实时更换汽车轮毂），已被Pico纳入XR内容创作工具链。在AR/VR领域，动态组件替换是提升用户体验的重要手段。Hunyuan3D-Part能够快速生成各种不同的3D部件，用户可以根据自己的需求实时更换虚拟场景中的组件，从而获得更加个性化和沉浸式的体验。

3D打印

这对3D打印行业也是不错的消息，用户可以把组件一个一个打印出来然后再组装，像搭积木一样。X-Part技术解决了大型复杂物体的打印难题，许多3D模型由于尺寸限制或结构复杂性无法直接打印，传统的解决方案往往需要手工分割，既费时又可能破坏模型的完整性。X-Part能够智能地将模型分解成适合打印的零件，每个零件都保持了良好的几何质量，打印后可以完美拼装成原始模型。

开源生态

代码与权重完全开放（仓库地址：https://gitcode.com/tencent_hunyuan/Hunyuan3D-Part），轻量版HuggingFace Demo已开放体验。开源生态的建设对于推动技术的发展和应用具有重要意义。Hunyuan3D-Part的开源不仅能够吸引更多的开发者参与到技术的改进和优化中来，还能够为企业和个人提供更加便捷和低成本的3D建模解决方案。

快速上手：从安装到生成的三步流程

1. 环境配置

项目依赖配置文件config.json中定义了基础模型与数据集信息，核心依赖包括：

• 基础模型：tencent/Hunyuan3D-2.1
• 训练数据集：allenai/objaverse、allenai/objaverse-xl

2. 模型加载与初始化

加载P3-SAM与X-Part模型：

# 伪代码示例：模型加载流程
from hunyuan3d_part import P3SAM, XPart
# 加载分割模型
p3sam = P3SAM(model_path="p3sam.pt")
# 加载生成模型
xpart = XPart(model_path="xpart.pt")

3. 执行3D部件生成

完整处理流程：

# 伪代码示例：端到端处理
mesh = load_input_mesh("input_model.obj")  # 加载输入模型
segments = p3sam.segment(mesh)            # 部件分割
parts = xpart.generate(segments)          # 部件生成
export_parts(parts, "output_directory/")  # 导出结果

使用注意事项

• 根据项目NOTICE中的说明，X-Part轻量版功能有限，复杂场景建议使用Hunyuan3D-Studio完整版
• 输入模型质量直接影响生成结果，推荐使用扫描件或AI生成网格（如Hunyuan3D V2.5或V3.0的输出）
• P3-SAM对输入格式无特殊要求，可处理各类3D模型文件

未来展望

Hunyuan3D-Part通过将人工智能与3D设计深度融合，实现了三大突破：设计效率提升（将传统需要数天的部件设计流程压缩至分钟级）、专业门槛降低（非专业用户也能通过简单操作生成工程级3D部件）和创新可能性扩展（AI驱动的设计探索超越人类经验边界）。

腾讯混元团队透露，下一步将加入用户手绘草图控制与物理属性绑定（如为部件赋予弹性、硬度参数），目标在2026年实现"零代码生成可交互3D资产"。随着技术的不断完善，我们可以期待看到更多基于Hunyuan3D-Part技术的创新应用，从个人创作工具到工业设计软件，从教育教学到科学研究，这项技术都有望发挥重要作用。

结语

Hunyuan3D-Part的开源标志着AI 3D生成正式进入"组件化"时代。对于企业用户，其降低了游戏、AR/VR项目的开发成本；对于开发者，开源生态将加速可控3D生成技术的创新应用。正如腾讯混元负责人所言："我们希望让每个创作者都能像拼乐高一样，轻松搭建属于自己的3D世界。"

通过腾讯混元3D-Part，释放你的设计创造力，让AI成为创新流程中的得力助手。项目完整文档参见README.md，如需参与开发或贡献代码，请遵守LICENSE中的开源协议。

【免费下载链接】Hunyuan3D-Part 腾讯混元3D-Part 项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/Hunyuan3D-Part