Tencent Hunyuan3d-Polygen：“艺术级” 3D资产的模型

已经发布了一个模型，对于开发人员如何创建3D资产可能会改变游戏规则。新的Hunyuan3D-Polygen模型是Tencent的首次尝试，即提供他们所谓的艺术级3D代表，专门为制作我们播放的数字世界的专业人员而建。

创建高质量的3D资产一直是游戏开发人员的瓶颈，艺术家花费了无数小时完善的线框，并用复杂的几何形状摔跤。

Tencent认为，他们找到了一种方法，可以正面应对这些头痛，有可能改变工作室如何完全创造资产。

升级生成3D资产

Hunyuan3D-Polygen背后的秘密调味料在于腾讯所谓的BPT技术。用外行的术语，这意味着他们想出了如何压缩大量3D数据而不会失去重要的细节。在实践中，这意味着有可能用成千上万的多边形生产3D资产，这些多边形实际上看起来足够专业，可以在商业游戏中发货。

特别聪明的是系统如何处理三角形和四边形面孔。如果您曾经尝试在不同的软件包之间移动3D资产，那么您将知道为什么这很重要。不同的引擎和工具具有他们的喜好，并且兼容性问题历来是试图简化工作流程的工作室的噩梦。

根据技术文档，该系统采用自回归网格生成框架，该框架通过显式和离散的顶点和补丁建模来执行空间推断。这种方法可确保生产高质量的3D模型，这些模型符合商业游戏开发要求的严格艺术规格。

Hunyuan3D-Polygen通过本质上的三步舞蹈工作。首先，它采用现有的3D网格，并将它们转换为AI可以理解的语言。

然后使用点云数据作为起点，然后使用从自然语言处理中借用的技术生成新的网格指令。这就像教AI以3D几何形状说话，预测基于已经创建的内容应该会发生什么。

最后，系统将这些说明重新转换为实际的3D网格，并配有构成最终模型的所有顶点和面。整个过程保持几何完整性，同时产生结果，这将使任何技术艺术家都点头批准。

腾讯不是在谈论在真实工作室测试时崩溃的理论改进。他们认为这项技术在自己的游戏开发工作室中工作。结果？艺术家声称报告效率增长超过70％。

该系统已被烘烤到Tencent的Hunyuan 3D AI创建引擎中，并且已经在多个游戏开发管道上运行。这意味着它被用来创建玩家最终与之互动的实际3D游戏资产。

教AI像艺术家一样思考

Hunyuan3D-Polygen最令人印象深刻的方面之一是Tencent如何接近质量控制。他们开发了一种强化学习系统，该系统本质上教会AI从不良工作中认识出良好的工作，就像导师如何指导初级艺术家一样。

该系统从反馈中学习，逐渐提高了其生成符合专业标准的3D资产的能力。这意味着较少的傻瓜和更可用的结果直接开箱即用。对于已经在资源上延长的工作室而言，这种可靠性可能具有变革性。

多年来，游戏行业一直在努力解决一个基本问题。尽管AI在生成3D型号方面取得了令人印象深刻的进步，但坦率地说，大多数输出​​都不足以用于商业用途。在演示中看起来令人印象深刻的差距和为AAA游戏做好了巨大的差距。

Tencent与Hunyuan3D-Polygen的方法不同，因为它显然是由了解实际游戏开发的人设计的。他们没有追求浮华的示威活动，而是专注于解决数十年来一直令人沮丧的开发人员的真实工作流问题。

随着开发成本继续播放，时间表变得越来越压缩，可以加速资产创造而不会损害质量的工具变得非常有价值。

Hunyuan3D-Polygen的发布暗示了人类创造力与AI援助之间的关系变得更加细微的未来。这项技术并没有取代艺术家，而是旨在处理创建3D资产的贪婪工作，释放有才华的创作者，专注于人类擅长的概念和创造性挑战。

这代表了创意产业中AI集成的成熟方法。我们看到的是增强人类能力而不是试图完全复制它们的工具，而不是通常的AI取代每个人的叙述。腾讯团队报告的70％的效率提高表明，这种理念正在实践中起作用。

更广泛的含义令人着迷。随着这些系统变得越来越复杂和可靠，我们可能会看到游戏开发工作室的结构以及项目的范围如何进行的基本转变。该技术可以使高质量的资产创造民主化，有可能使较小的工作室与传统上具有资源优势的较大运营竞争。

Hunyuan3D-Polygen的成功很可能会鼓励其他主要参与者加速自己的AI辅助创意工具，而不是产生3D资产，这可能会导致整个行业的新生产率提高。对于那些一直以兴奋和怀疑的混合观看人工智能开发的游戏开发人员来说，这可能是技术最终兑现其承诺的时刻。

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