AI 工具集

Category: AI工具

AI工具集介绍和收录了当前最新的AI产品，紧跟最新AI领域的进展，介绍了AI产品的主要功能、如何使用和主要应用场景，快速了解最新AI产品发展趋势。

  • KAT-Dev-32B – 快手Kwaipilot推出的代码大模型

    KAT-Dev-32B是什么

    KAT-Dev-32B 是快手 Kwaipilot 团队发布的开源代码智能大模型，拥有 32 亿参数。在 SWE-Bench Verified 基准测试中取得了 62.4% 的解决率，排名第 5。模型经过多个阶段的训练，包括中期训练、监督微调（SFT）与强化微调（RFT）阶段，以及大规模智能体强化学习（RL）阶段，以提升其工具使用能力、多轮对话理解、指令遵循等核心能力。支持 Python、JavaScript、Java、C++、Go 等主流编程语言，在 Hugging Face 平台上线，方便开发者使用。

    KAT-Dev-32B

    KAT-Dev-32B的主要功能

    • 代码生成：根据用户需求描述生成相应代码，支持多种主流编程语言，如 Python、JavaScript、Java、C++、Go 等。
    • 代码理解：帮助开发者理解复杂代码逻辑，快速把握代码结构和功能。
    • Bug 修复：快速定位代码中的错误并提供修复建议，提高开发效率。
    • 性能优化：对代码进行优化，提升运行效率，改善软件性能。
    • 测试用例生成：自动生成测试用例，提高测试覆盖率，确保软件质量。
    • 多轮对话理解：能进行多轮对话，理解用户需求，提供更精准的代码解决方案。
    • 领域知识注入：结合特定领域的知识，生成更符合行业标准的代码。
    • 真实开发流程支持：模拟真实开发流程，帮助开发者更好地适应实际开发环境。

    KAT-Dev-32B的技术原理

    • 基于Transformer架构：采用Transformer架构，能处理长文本序列，捕捉代码中的长距离依赖关系，为代码生成和理解提供强大的基础能力。
    • 预训练与微调结合：先在大规模代码数据上进行预训练，学习通用的编程模式和语言特征；然后针对特定任务进行微调，更好地适应代码生成、理解等具体应用场景。
    • 强化学习优化：通过强化学习对模型进行优化，在生成代码时能更好地遵循编程规范和逻辑，提高代码质量和可用性。
    • 多任务学习：同时学习多种编程相关任务，如代码生成、代码补全、代码修复等，使模型能综合运用多种能力，更全面地理解和生成代码。
    • 上下文感知：能理解代码的上下文信息，包括变量定义、函数调用等，生成与上下文一致的代码片段，提高代码的准确性和可读性。
    • 领域知识融合：将特定领域的知识融入模型训练中，使模型在处理特定领域代码时能够生成更符合该领域规范和习惯的代码。

    KAT-Dev-32B的项目地址

    • HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Kwaipilot/KAT-Dev

    KAT-Dev-32B的应用场景

    • 代码理解：帮助开发者快速理解复杂代码的逻辑结构和功能，便于代码维护和重构。
    • Bug 修复：自动检测代码中的错误并提供修复建议，减少调试时间。
    • 性能优化：分析代码并提出性能优化方案，提升软件运行效率。
    • 测试用例生成：自动生成测试用例，提高测试覆盖率，确保软件质量。
    • 多语言支持：支持多种主流编程语言，满足不同开发场景的需求。
    • 开发辅助：在开发过程中提供实时代码建议和补全，提升开发体验。
    • 教育与学习：为编程学习者提供示例代码和解释，辅助编程教学。

  • Storyroll – AI视频创作平台，生成无限时长视频

    Storyroll是什么

    Storyroll 是基于前沿生成式影像引擎的 AI 视频创作平台。采用直观易用的界面设计，模块化功能分区让创作流程清晰明了，生成过程可视化，实时预览方便调整优化。用户只需输入一句话指令，可自动完成从剧本撰写、分镜设计到配音拍摄的全流程创作。支持无限时长视频生成，可连续创作情节连贯、主体一致的系列视频短剧集。提供无限视觉风格切换、多音色配音等功能，兼容主流基础模型。

    Storyroll

    Storyroll的主要功能

    • 自然语言创作：用户只需输入一句话指令，Storyroll 能自动完成从剧本撰写、分镜设计到配音拍摄的全流程。
    • 无限时长视频生成：在统一内容设定下，可连续生成无限时间情节连贯、主体一致的系列视频短剧集。
    • 多视觉风格切换：用户可以自由切换风格模板或自定义画风描述，实时渲染从简笔画到实拍电影的任意风格视频。
    • 多音色配音：提供丰富的 AI 声线，自动区分角色，实现多角色配音，让故事更具沉浸感。
    • 预览和编辑：在最终导出前，用户可以逐镜头预览并深度微调每一个细节，重新生成不满意的部分直到完美。

    Storyroll的官网地址

    • 官网地址：https://storyroll.xiaoyequ9.com/

    Storyroll的应用场景

    • 内容创作：帮助创作者快速生成创意视频，无论是短视频、动画还是微电影，能高效实现从构思到成片的转化，节省时间和精力，激发更多创意灵感。
    • 品牌营销：为品牌打造个性化、风格多样的视频内容，用于广告宣传、产品推广、品牌故事讲述等，提升品牌影响力和用户参与度。
    • 教育领域：制作生动有趣的教育视频，将抽象知识转化为直观易懂的影像，激发学生学习兴趣，辅助教学活动，提高教学效果。
    • 个人娱乐：个人用户可以轻松创作属于自己的故事视频，记录生活点滴、分享创意想法，享受创作乐趣。
    • 影视制作：为影视行业提供前期创意构思和样片制作的工具，快速生成剧本分镜、角色配音等，辅助影视项目策划和筹备。

  • Manzano – 苹果推出的图像理解和生成模型

    Manzano是什么

    Manzano是苹果公司推出的新型多模态大语言模型（LLM），能同时实现图像理解和图像生成的统一。模型通过混合视觉分词器（hybrid vision tokenizer）将图像转化为连续的嵌入向量用于理解任务，及离散的图像标记用在生成任务。Manzano的核心是自回归的LLM解码器，能预测文本和图像标记。Manzano配备一个扩散解码器（diffusion decoder），用在将生成的图像标记转化为像素级别的图像。使Manzano在理解任务和生成任务上都表现出色，同时在模型规模扩大时，性能会相应提升。

    Manzano

    Manzano的主要功能

    • 图像理解：模型能理解图像内容，回答与图像相关的问题。
    • 图像生成：根据文本提示生成高质量的图像。模型支持复杂的文本指令，能生成具有创意和细节的图像。
    • 图像编辑：支持基于文本指令的图像编辑，包括风格转换、局部修改、内容扩展等。
    • 多模态交互：结合文本和图像信息，支持复杂的多模态任务，如图文混合的问答和创作。

    Manzano的技术原理

    • 混合视觉分词器（Hybrid Vision Tokenizer）：
      • 连续嵌入：用在图像理解任务，将图像编码为连续的嵌入向量，保留丰富的语义信息。
      • 离散标记：用在图像生成任务，将图像编码为离散的标记，便于自回归生成。
    • 自回归LLM解码器（Autoregressive LLM Decoder）：统一处理文本和图像标记，预测下一个标记（无论是文本还是图像）。模型支持多模态任务的联合学习，能同时处理理解任务和生成任务。
    • 扩散解码器（Diffusion Decoder）：将生成的离散图像标记转化为像素级别的图像。用扩散模型的强大生成能力，确保生成图像的高质量和细节。
    • 统一训练框架（Unified Training Framework）：在大规模文本和图像数据上进行预训练，学习通用的语言和视觉表示。模型在高质量的数据子集上进一步训练，提升模型性能。在特定任务的数据上进行微调，增强模型在具体任务上的表现。

    Manzano的项目地址

    • arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2509.16197

    Manzano的应用场景

    • 图像理解：用在视觉问答（VQA）任务，帮助医生快速准确地理解图像内容、回答相关问题，辅助诊断。
    • 图像生成：在创意设计领域，根据设计师提供的文本描述生成高质量的图像，为广告设计、游戏美术等提供灵感和素材。
    • 图像编辑：对于内容创作者，模型基于文本指令对图像进行编辑，如风格转换、局部修改等，快速实现创意效果。
    • 文档理解：在文档处理场景中，模型能理解文档中的图像内容，辅助进行文档内容的提取、分析和问答，提高办公
    • 多模态交互：在智能教育场景中，结合文本和图像信息，为学生提供更直观、生动的学习体验，例如通过图像解释复杂的科学概念。

  • CoF – DeepMind推出的视觉模型思维链

    CoF是什么

    CoF（Chain-of-Frames，帧链）是DeepMind推出的新概念，类比于语言模型中的“链式思维”（Chain-of-Thought，CoT）。CoF使视频模型能在时间和空间上进行推理，通过逐帧生成视频解决复杂的视觉任务。例如，Veo 3模型用CoF解决迷宫问题、完成对称性任务或进行简单的视觉类比推理，能力类似于语言模型通过符号推理解决问题，CoF是通过生成连贯的视频帧实现视觉推理，展示了视频模型在通用视觉理解方面的潜力。

    CoF

    CoF的主要功能

    • 视觉推理：通过逐帧生成视频，CoF能逐步解决问题，例如在迷宫中找到路径、完成对称性任务或进行视觉类比推理。
    • 跨时空操作：对视频中的对象进行操作，例如移动、变形或改变对象的属性，同时保持视频的连贯性。
    • 通用视觉理解：CoF帮助视频模型理解物理规则、抽象关系及视觉世界的动态变化，实现通用视觉任务的零样本学习。
    • 生成连贯视频：CoF确保生成的视频在时间和空间上是连贯的，使模型能生成符合逻辑和物理规则的视频内容。

    CoF的技术原理

    • 生成模型：CoF依赖大规模的生成模型，模型通过海量数据进行训练，学习视频的时空结构和动态变化。
    • 提示驱动：通过自然语言提示（prompt）和初始图像，模型被引导生成符合任务要求的视频。提示帮助模型理解任务目标，初始图像提供视频的第一帧。
    • 逐帧推理：模型逐帧生成视频，每一步都基于前一帧的状态和提示进行推理。逐帧生成的方式类似于语言模型中的链式思维（CoT）。
    • 物理和逻辑约束：CoF生成的视频需要符合物理规则和逻辑一致性。例如，物体的运动需要符合物理定律，视频中的对象不能违反现实世界的约束。
    • 优化和反馈：通过多次尝试和优化，模型能生成更准确的视频。例如，通过多次生成、选择最优结果，提高任务的成功率。

    CoF的项目地址

    • 技术论文：https://papers-pdfs.assets.alphaxiv.org/2509.20328v1.pdf

    CoF的应用场景

    • 迷宫求解：CoF能生成视频，展示一个物体如何在迷宫中找到从起点到终点的路径，逐帧规划最优路线。
    • 视觉对称性任务：CoF能生成对称的图案或图像，通过逐帧填充空白部分，完成对称图形的绘制。
    • 物理模拟：模拟物理现象，如物体的运动、碰撞和浮力等，生成符合物理规律的视频。
    • 图像编辑：用在图像编辑任务，例如背景移除、风格转换、颜色化等，通过逐帧生成视频逐步完成编辑。
    • 视觉类比：解决视觉类比问题，例如生成缺失的部分完成一个视觉类比，通过逐帧推理找到正确的解决方案。

  • 混元图像3.0 – 腾讯开源的原生多模态图像生成模型

    混元图像3.0是什么

    混元图像3.0（HunyuanImage 3.0）是腾讯发布并开源的原生多模态图像生成模型。模型参数规模达80B，是目前测评效果最好、参数量最大的开源生图模型。具备原生多模态能力，可同时处理文字、图片、视频与音频等多种模态的输入与输出，无需多个模型组合。混元图像3.0拥有强大的语义理解与推理能力，能解析千字级别的复杂语义，生成长文本内容，可生成真实的高质感图片。混元图像3.0支持实时生图功能，用户可边打字边出图，毫秒级响应，超写实画质。支持复杂文本生成，如海报、漫画等，以及多种风格的图像生成，如实物摄影、科普插画等。用户可通过腾讯混元官网体验模型。

    HunyuanImage 3.0

    混元图像3.0的主要功能

    • 多模态融合：原生支持文字、图片、视频与音频等多种模态的输入与输出，无需多个模型组合。
    • 实时生图：具备实时生图功能，用户可边打字边出图，毫秒级响应，生成超写实画质的图像。
    • 复杂文本生成：能生成包含复杂文字的图像，如海报、漫画等，满足多样化的内容创作需求。
    • 多风格图像生成：支持多种风格的图像生成，包括实物摄影、科普插画、艺术风格等，适应不同应用场景。
    • 语义理解与推理：具备强大的语义理解和推理能力，可解析千字级别的复杂语义，生成长文本内容。
    • 高质感图像生成：生成的图像具有真实、高质感的特点，整体图像生成效果在业界领先。
    • 开源与免费使用：模型权重和加速版本已在开源社区发布，用户可直接下载并免费使用。
    • 广泛的应用场景：可应用于内容创作、科普教育、广告设计、社交媒体等多个领域，大幅提升创作效率。

    混元图像3.0的技术原理

    • 大参数规模：混元图像3.0拥有80B的参数规模，这使其具备强大的表征能力和生成能力，能够处理更复杂的语义和生成更精细的图像。
    • 原生多模态架构：该模型通过一个统一的架构处理文字、图片、视频与音频等多种模态数据，避免了多模型组合带来的复杂性和性能损失，增强了模态间的融合与协同。
    • 知识驱动的语义理解：模型在训练过程中融入了大量知识数据，能够进行推理和语义解析，从而更好地理解复杂的提示词，生成更符合用户意图的图像。
    • 混合训练数据：使用了50亿量级的图文对、视频帧等多模态数据进行混合训练，这种丰富多样的数据使得模型能够学习到不同模态之间的关联，提升生成效果。
    • 实时生成技术：通过优化算法和架构设计，实现了毫秒级的实时图像生成，用户可以即时看到生成结果，大大提高了交互性和创作效率。
    • 多任务学习：模型在训练时融合了多种任务，如图像生成、文本生成、图文对齐等，这使得模型在不同任务上都能表现出色，具备更强的泛化能力。

    混元图像3.0的项目地址

    • 项目官网：腾讯混元
    • Github仓库：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanImage-3.0
    • Hugging Face模型库：https://huggingface.co/tencent/HunyuanImage-3.0

    如何使用混元图像3.0

    • 访问官网体验：用户可访问腾讯混元官网进行在线体验，直接输入提示词并生成图像。
    • 下载开源模型：模型权重和加速版本已在Github仓库和HuggingFace模型库发布，用户可下载并本地部署使用。

    混元图像3.0的应用场景

    • 内容创作：帮助插画师、设计师等快速生成高质量图像，提升创作效率。
    • 科普教育：生成科普漫画等视觉内容，辅助教学和知识传播。
    • 广告设计：制作具有高品质拍摄质感的广告海报，吸引用户注意力。
    • 社交媒体：为博主和内容创作者生成吸引人的封面图片和表情包。
    • 产品设计：快速生成产品概念图和设计草图，加速产品开发流程。
    • 游戏开发：生成游戏中的角色、场景和道具等图像资源。

  • Paraflow – AI产品设计工具，将创意转为前端代码

    Paraflow是什么

    Paraflow是创新的AI产品设计工具，基于人工智能技术将创意转化为详细的前端代码。用户能在一个统一的画布上定义、设计和开发产品，简化从想法到实现的整个流程。Paraflow通过AI生成产品需求文档、用户流程图、界面布局和高保真原型，帮助设计师和开发者提高效率，确保设计和开发的一致性。Paraflow支持将设计同步到IDE，使从概念到产品的转变更加流畅和高效。

    Paraflow

    Paraflow的主要功能

    • 定义阶段（Define）：用户能描述自己的想法并绘制用户流程图，为产品开发奠定基础。
    • 范围规划（Scoping）：AI自动生成包含详细规格的产品需求文档（PRD），节省手动编写的时间。
    • 映射（Mapping）：AI快速映射出每个屏幕及其连接，帮助用户理解整个应用的流程。
    • 组织（Organizing）：AI帮助用户规划屏幕布局，为实际的UI设计打下基础。
    • 设计（Design）：提供可定制的设计风格和高保真用户界面设计，用户能选择自己喜欢的风格，由AI生成一致性的风格指南。
    • 开发（Develop）：将UI前端代码和设计规格同步到集成开发环境（IDE），以便开发者直接开始编码。
    • 原型制作（Prototype）：创建可点击的原型，以便在实际开发前测试和展示设计。

    Paraflow的官网地址

    • 官网地址：https://paraflow.com/

    Paraflow的产品定价

    • 免费计划：包含免费每月400积分。
    • 专业计划：$25/月，包含2,500每月积分 + 400免费每月积分。

    Paraflow的应用场景

    • 产品原型设计：设计师用Paraflow快速创建产品原型，直观展示设计概念。
    • 用户体验优化：通过AI辅助的用户流程图和界面布局，Paraflow帮助提升产品的用户体验。
    • 团队协作：Paraflow支持多人协作，使团队成员能共同参与产品设计和开发过程。
    • 快速迭代：团队能迅速迭代设计，快速响应市场变化。
    • 代码生成：设计师能直接从设计中生成前端代码，加速产品开发周期。

  • StableAvatar – 复旦推出的音频驱动视频生成模型

    StableAvatar是什么

    StableAvatar 是复旦大学、微软亚洲研究院等推出的创新音频驱动虚拟形象视频生成模型。模型通过端到端的视频扩散变换器，结合时间步感知音频适配器、音频原生引导机制和动态加权滑动窗口策略，能生成无限长度的高质量虚拟形象视频。模型解决了现有模型在长视频生成中出现的身份一致性、音频同步和视频平滑性问题，显著提升生成视频的自然度和连贯性，适用虚拟现实、数字人创建等场景。

    StableAvatar

    StableAvatar的主要功能

    • 高质量长视频生成：支持生成超过3分钟的高质量虚拟形象视频，保持身份一致性和音频同步。
    • 无需后处理：直接生成视频，无需使用任何后处理工具（如换脸工具或面部修复模型）。
    • 多样化应用：支持全半身、多人物、卡通形象等多种虚拟形象的动画生成，适用虚拟现实、数字人创建、虚拟助手等场景。

    StableAvatar的技术原理

    • 时间步感知音频适配器：通过时间步感知调制和交叉注意力机制，将音频嵌入与潜在表示和时间步嵌入进行交互，减少潜在分布的误差累积。使扩散模型能够更有效地捕捉音频和潜在特征的联合分布。
    • 音频原生引导机制：替代传统的分类自由引导（CFG），直接操纵扩散模型的采样分布，将生成过程引导至联合音频-潜在分布。用扩散模型自身在去噪过程中不断演化的联合音频-潜在预测作为动态引导信号，增强音频同步和面部表情的自然性。
    • 动态加权滑动窗口策略：在生成长视频时，通过动态加权滑动窗口策略融合潜在表示，用对数插值动态分配权重，减少视频片段之间的过渡不连续性，提高视频的平滑性。

    StableAvatar的项目地址

    • 项目官网：https://francis-rings.github.io/StableAvatar/
    • GitHub仓库：https://github.com/Francis-Rings/StableAvatar
    • HuggingFace模型库：https://huggingface.co/FrancisRing/StableAvatar
    • arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2508.08248

    StableAvatar的应用场景

    • 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：通过生成高质量的虚拟形象视频，为用户提供更加逼真和自然的虚拟现实和增强现实体验，增强用户的沉浸感。
    • 虚拟助手和客服：为虚拟助手和客服生成自然的面部表情和动作，根据语音指令进行实时动画响应，提升用户体验。
    • 数字人创建：快速生成具有高度一致性和自然动作的数字人视频，支持全半身、多人物和卡通形象等多种形式，满足不同场景的需求。
    • 影视制作：用于生成高质量的虚拟角色动画，减少特效制作的时间和成本，提升影视制作的效率和质量。
    • 在线教育和培训：为在线教育平台生成虚拟教师或培训师的动画视频，根据语音内容进行自然的表情和动作展示，增强教学的互动性和趣味性。

  • Qoder CLI – Qoder团队推出的AI命令行工具

    Qoder CLI是什么

    Qoder CLI 是 Qoder 团队推出的 AI 驱动的命令行工具，为开发者提供高效、智能的编码体验。专为偏好终端工作流程的开发者设计，能无缝集成到现有的开发环境中。Qoder CLI 采用了轻量级且可扩展的架构，启动迅速，资源消耗低，响应时间快。支持自定义指令和子代理机制，可以从小型脚本扩展到复杂的多代理系统。核心特性包括零配置启动、简洁的终端交互、精准的上下文感知以及内置的 Quest 和 CodeReview 能力。Qoder CLI 支持“无头模式”，可被 CI/CD 流水线或其他自动化脚本调用，实现无缝的生态集成。与 Qoder IDE 深度集成，共享账号体系、云端服务额度与配置信息，为开发者提供了极致的体验。

    Qoder CLI

    Qoder CLI的主要功能

    • 轻量启动与快速响应：启动迅速，资源消耗低，常见命令响应时间不到 200 毫秒，几乎无感。
    • 简洁交互与精准感知：专为终端设计，简洁输入，精准感知上下文，无需复杂配置。
    • 内置强大功能：提供 Quest 与 CodeReview 能力，支持 Spec 驱动的任务委派和代码审查。
    • 无缝生态集成：与 Qoder IDE 深度集成，共享账号体系、云端服务额度与配置信息；支持“无头模式”，可被 CI/CD 流水线或其他自动化脚本调用。

    如何使用Qoder CLI

    • 安装：通过Qoder 官方提供的安装包或命令进行安装。
    • 配置：首次使用时，按照提示进行简单配置，如登录账号、设置偏好等。
    • 启动：在终端中输入启动命令，快速进入 Qoder CLI 环境。
    • 输入指令：直接在终端输入自然语言指令，如“生成一个 Python 脚本”或“审查这段代码”。
    • 交互反馈：Qoder CLI 会根据指令生成代码、提供解决方案或执行相应操作，并在终端中显示结果。
    • 自定义指令：用户可以根据需求创建自定义指令，扩展工具的功能。
    • 集成使用：在 CI/CD 流水线或其他自动化脚本中调用 Qoder CLI，实现自动化任务处理。
    • 退出：完成操作后，输入退出命令，退出 Qoder CLI 环境。

    Qoder CLI的应用场景

    • 快速代码生成：快速生成代码片段或脚本，节省手动编写的时间。
    • 代码审查：对代码进行快速审查，提供改进建议。
    • 自动化任务处理：在 CI/CD 流水线中集成，自动化执行代码生成、审查等任务。
    • 远程协作：远程环境中快速验证代码或处理任务，提升协作效率。
    • 多 IDE 环境协作：搭配不同 IDE 使用，作为轻量级交互工具，快速完成任务。
    • 脚本自动化：处理日常重复性脚本任务，提高工作效率。

  • 混元3D-Part – 腾讯推出的组件式3D生成模型

    混元3D-Part是什么

    混元3D-Part是腾讯推出的3D生成模型，由P3 – SAM和X – Part组成，首次实现高精度、可控的组件式3D生成，支持50 + 组件自动生成。用户可先用混元3D 2.5或3.0生成整体Mesh，再由P3 – SAM进行自动、精确的组件分割，X – Part将其分解为独立部件，输出高保真、结构一致的部件几何体，同时保持灵活可控性。在游戏建模、3D打印等领域有广泛应用，如将汽车模型拆分车身和轮子，便于游戏绑定滚动逻辑或3D打印分步制作。混元3D – Part生成的模型精度高、可编辑、结构合理，让模型更易编辑、生产和应用。可通过腾讯混元3D创作引擎免费使用。

    混元3D-Part

    混元3D-Part的主要功能

    • 组件式3D生成：支持50+组件自动生成，可将复杂3D模型分解为独立部件，实现高精度、可控的组件式生成。
    • 自动组件分割：通过P3-SAM模型，自动、精确地对3D模型进行语义分割，获取组件的语义特征和边界框。
    • 高保真部件输出：X-Part模型将整体Mesh分解为独立部件，输出高保真、结构一致的部件几何体，保持灵活可控性。
    • 多领域应用支持：适用于游戏建模、3D打印等领域，如游戏中的组件绑定逻辑优化和3D打印的分步制作。

    混元3D-Part的技术原理

    • 整体Mesh生成：利用混元3D 2.5或3.0模型，根据用户输入生成整体的3D模型Mesh。
    • 组件分割：通过P3 – SAM模型，对生成的整体Mesh进行语义分割，自动识别并提取出各个组件的语义特征和边界框，实现组件的精确分割。
    • 部件几何体生成：X – Part模型基于分割结果，将整体Mesh分解为独立的部件几何体，输出高保真、结构一致的部件，同时保持模型的灵活可控性。

    混元3D-Part的项目地址

    • 官网免费使用：腾讯混元3D
    • Github仓库：https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Part
    • HuggingFace模型库：https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-Part
    • 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/tencent/Hunyuan3D-Part

    混元3D-Part的应用场景

    • 游戏建模：将复杂模型如汽车拆分成车身和独立轮子，便于绑定滚动逻辑，提升游戏性能。
    • 3D打印：像搭积木一样逐个组件打印，避免大件变形风险，提高打印成功率。
    • 工业设计：可对机械零部件进行精确建模和拆分，便于设计优化和装配模拟。
    • 影视特效：用于创建复杂的3D场景和道具，支持快速拆分和修改，提升制作效率。
    • 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：生成高精度的3D模型组件，增强沉浸感和交互性。

  • 混元3D-Omni – 腾讯混元推出的3D资产生成框架

    混元3D-Omni是什么

    混元3D-Omni（Hunyuan3D-Omni）是腾讯混元3D团队提出的3D资产生成框架，通过多种控制信号实现精准的3D模型生成。基于Hunyuan3D 2.1架构，引入了统一的控制编码器，可处理点云、骨骼姿态、边界框等多种控制信号，避免信号混淆。框架采用渐进式、难度感知的采样策略进行训练，优先采样难度较高的信号，提升模型对缺失输入的鲁棒性。Hunyuan3D-Omni支持边界框、骨骼姿态、点云、体素等多种控制方式，可生成具有特定姿态的人物模型、符合边界框约束的模型等，有效解决了传统3D生成中的扭曲、细节缺失等问题。

    混元3D-Omni

    混元3D-Omni的主要功能

    • 多模态控制信号输入：支持点云、骨骼姿态、边界框、体素等多种控制信号输入，通过统一的控制编码器将这些信号转化为模型生成的引导条件，实现精准的3D模型生成。
    • 高精度3D模型生成：能够生成高精度的3D模型，有效解决传统3D生成中的扭曲、平面化、细节缺失和比例失调等问题，提升生成模型的质量。
    • 几何感知变换：具备几何感知能力，可以对3D模型进行符合几何逻辑的变换，使模型在形状和结构上更加合理和自然。
    • 增强生产流程鲁棒性：通过渐进式、难度感知的采样策略训练，增强了模型在面对不同输入条件时的鲁棒性，即使在部分控制信号缺失的情况下也能稳定生成高质量的3D模型。
    • 标准化和风格化输出：有助于标准化角色姿态，同时为生成的3D模型提供风格化选项，满足不同场景和需求下的多样化风格要求。

    混元3D-Omni的技术原理

    • 统一控制编码器：构建统一的控制编码器，将点云、骨骼姿态、边界框、体素等多种控制信号统一表示为点云形式，通过轻量化编码器提取特征，避免控制目标混淆，实现多模态信号的有效融合。
    • 渐进式训练策略：采用渐进式、难度感知的采样策略进行训练，为每个样本选取一种控制模态，优先采样难度较高的信号，降低对较易信号的权重，促进稳健的多模态融合，提升模型对缺失输入的鲁棒性。
    • 几何感知生成：模型在生成过程中具备几何感知能力，能够理解输入信号的几何特性，从而生成符合几何逻辑的3D模型，避免生成扭曲、平面化或比例失调的模型，提升生成精度。
    • 基于扩散模型的生成机制：利用扩散模型的原理，通过逐步去除噪声来生成3D模型。在生成过程中，控制信号作为条件引导模型生成符合要求的3D资产，实现可控的3D生成。
    • 模型架构扩展：继承并扩展了Hunyuan3D 2.1的架构，在保留原有优势的基础上，增加了对多种控制信号的处理能力，提升了模型的整体性能和生成质量。

    混元3D-Omni的项目地址

    • GitHub仓库：https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Omni
    • HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-Omni
    • arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2509.21245

    混元3D-Omni的应用场景

    • 游戏开发：快速生成高质量的3D角色、道具和场景，提升开发效率，降低制作成本。
    • 影视制作：用于创建逼真的3D特效和动画，加速制作流程，提高视觉效果质量。
    • 建筑设计：生成建筑模型和室内设计的3D资产，辅助设计和可视化。
    • 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：创建沉浸式的3D环境和交互对象，提升用户体验。
    • 工业设计：生成产品原型和零部件的3D模型，用于设计验证和展示。
    • 教育与培训：创建3D教学资源，如虚拟实验室、历史场景重现等，增强学习效果。