【AI】從0開始玩轉混元3D?模型，如何讓一張靜態實物圖片一鍵轉為3D實物圖，大模型都表示服了，超級簡單易上手，快來試試！

HAI 與 NVIDIA ，為開發者提供一鍵部署及生圖的能力，讓開發者體驗3D 模型的同時，也了解云的便利性。
混元3D 2.0是騰訊推出的尖端3D?成模型，能夠創建帶有?分辨率紋理貼圖的?保真3D資產
參賽報名：https://marketing.csdn.net/questions/Q2503111509331158927?shareId=2244
活動時間：2025年5月13日 - 6月15日

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博主作品
- 創意賽道
- 3D表情包
- 場景創作賽道
- 經驗分享
混元3D?模型介紹
- 基本信息
- 服務介紹
- - 混元3D模型
  - ?性能應?服務HAI
- 環境準備
- - 開通HAI
  - 部署?模型
- ?成3D圖?
- 環境清理
輔助工具
- Blender
- DeepSeek+文心一言
編碼小技巧
- **一行代碼實現「列表元素頻率統計」**
- - **場景**：快速統計一個列表中各元素出現的次數（比如詞頻統計、數據分布分析）。
  - **傳統寫法**（手動循環 + 字典計數）：
  - **Pythonic 寫法**（用 `collections.Counter`）：
  - **進階技巧**（獲取最高頻的 N 個元素）：

博主作品

下面是博主提交的3D作品，都是通過一張靜態圖一鍵生成，非常簡單，大概一分鐘內都可以出來效果圖。
也歡迎大家的投票支持，感謝感謝，感興趣的也可以點擊報名和參賽，好玩有趣，至少都有參與獎~~~

創意賽道

投票地址：
https://marketing.csdn.net/voteDetail/949

作品描述：
這款 3D 手辦中的萌萌鎧甲小戰士超吸睛！身著精巧鎧甲，手持武器，圓溜溜眼睛透著機靈，模樣可愛又颯爽。
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3D表情包

投票地址：
https://marketing.csdn.net/voteDetail/950

作品描述：
3D 小恐龍超兇表情包！張大嘴露利齒，瞪圓眼怒目，前爪揮舞，尾巴擺動，氣勢洶洶。

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更換了表情圖

場景創作賽道

投票地址：
https://marketing.csdn.net/voteDetail/965

作品描述：
月光下，一只白色拖鞋孤零零地躺在角落，鞋面還留著半枚模糊的腳印。它始終保持著微微傾斜的弧度，仿佛下一秒就會等來那只熟悉的腳——卻永遠停在了抬腳瞬間的永恒里。

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經驗分享

在不進行任何參數精調的情況，要想輸出高質量3D實物圖，博主的建議是使用盡量簡單的靜態的3D圖，不要太復雜。
盡量不要調參數，否則會遠超出生成時間，畢竟部署的服務器資源有限。
在完成滿意作品且暫時不使用后，記得銷毀資源，否則會多扣費幾次的小時費用。
完成報名后，記得找小助手獲取優惠卷！

混元3D?模型介紹

基本信息

開發者在騰訊云?性能應?服務（HAI）上部署并使?混元3D 2.0?模型進?3D
資產?成。

利?先進的AI技術，只需簡單的圖?輸?或?本提示（暫時不支持文生圖，本次活動只支持圖生圖），即可快速創建?質量的3D模型和紋理。

混元3D 2.0是騰訊推出的尖端3D?成模型，能夠創建帶有?分辨率紋理貼圖的?保真3D資產。
結合騰訊云HAI提供的?性能GPU算?，開發者可以低成本地體驗專業級3D模型?成能?，?
幅降低3D內容創作?檻。

適合對3D資產?成感興趣的開發者、設計師、游戲開發?員以及希望探索AI輔助內容創
作的技術愛好者。
?需專業的3D建模經驗，任意開發者都可輕松完成從零到擁有???成的3D資產的全過程。

服務介紹

混元3D模型

混元 3D 2.0 是?款先進的?規模 3D 資產創作系統，它可以?于?成帶有?分辨率紋理貼圖的
?保真度3D模型。
該系統包含兩個基礎組件：?個?規模?何?成模型 — 混元 3D-DiT，以及?個?規模紋理?成模型 — 混元 3D-Paint。
?何?成模型基于流擴散的擴散模型構建，旨在?成與給定條件圖像精確匹配的?何模型，為下游應?奠定堅實基礎。紋理?成模型得益于強?的?何和擴散模型先驗知識，能夠為AI?成的或??制作的?格模型?成?分辨率且?動逼真的紋理貼圖。此外，我們打造了混元 3D 功能矩陣，?個功能多樣、易于使?的創作平臺，簡化了 3D 模型的制作以及修改過程。它使專業?戶和業余愛好者都能?效地對3D模型進?操
作，甚?制作動畫。

騰訊混元Hunyuan3D模型也已上架到騰訊云HAI，通過HAI上更?性價?的GPU算?、模型?鍵
部署能?和可視化圖形界?WebUI，有效降低模型開放和部署?檻。

附：騰訊3D模型訪問地址
Github 地址：
GitHub - Tencent/Hunyuan3D-2: High-Resolution 3D Assets Generation
with Large Scale Hunyuan3D Diffusion Models.
Hugging Face 模型地址：
https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-2

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?性能應?服務HAI

?性能應?服務（Hyper Application Inventor，HAI）是?款?向 AI 和科學計算的 GPU/NPU 應?服務產品，提供即插即?的強?算?和常?環境。
它可以幫助中?企業和開發者快速部署語?模型（LLM）、AI 繪圖、數據科學等?性能應?，原?集成配套的開發?具和組件，??提升應?層的開發?產效率。
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環境準備

開通HAI

進?HAI官?：?性能應?服務HAI_GPU云服務器_騰訊云

點擊圖?中的 ?即使?
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如未登錄騰訊云賬號，選擇合適的?式進?賬號登錄

如未注冊請點擊注冊按鈕，按照流程進?信息填寫即可

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登錄后會先進?優惠券兌換，?于后續實驗，聯系?助?后進?鏈接：
https://console.cloud.tencent.com/expense/voucher
點擊兌換優惠券，輸?券碼即可在這里插入圖片描述
兌換成功后進? ?性能應?服務的控制臺??：
https://console.cloud.tencent.com/hai/instance?rid=8

如果是第?次使? ?性能應?服務會出現開通該服務的提示，點擊開通即可
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部署?模型

點擊??中的新建按鈕在這里插入圖片描述

進?資源創建??后完成下列動作

在選擇應? tab 欄?中點擊 社區應?
在社區應?中選擇 混元Hunyuan3D-2
在點擊?即購買后會提示勾選協議，勾選后再次點擊?即購買即可

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完成購買后會?動跳轉回控制臺??，看到如下情況即表示混元3D?成?模型正在部署中

等待實例部署完成，看到如下狀態即部署完成

溫馨提示：請耐?等待?分鐘

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連接到混元3D?成?模型的 Gradio WebUI ，點擊算?連接，選中Gradio WebUI
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看到如下界?即可進? 混元3D WebUI 界?
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?成3D圖?

溫馨提示：請在?成可共享GIF?件之前驗證3D資產是否符合預期，因為GIF渲染?常慢。

在新窗?中，在 Image Prompt 處拖拽或點擊上傳圖?。?透明背景的圖?建議勾選 Remove
Background。
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根據需求完成3D資產的?成
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Generate Shape Only：僅?成形狀
Generate Shape and Texture：?成形狀和紋理
Generate GIF：?成 GIF 動圖

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下載對應的 GLB 格式?件以及 GIF ?件即可到對應賽道進??件上傳完成提交

HAI 驗證截圖需要全屏截圖，瀏覽器窗?需要露出作品
GIF圖以及 IP端? 例如：
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環境清理

完成作品生成后，即可第一時間清理服務器，為避免不必要的資源占?和費?產?。

請按照以下步驟銷毀已創建的混元3D實例：

返回騰訊云?性能應?服務HAI控制臺
在實例列表中找到您部署的混元3D模型實例
點擊實例右側的【更多】→【銷毀】
在彈出的確認窗?中，閱讀提示信息后點擊【銷毀資源】

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整體操作下來是不是很簡單，博主還嘗試問過，生成的3D作品是完全可以轉為STL格式進行3D實物手辦打印的。

輔助工具

Blender

Blender是一款免費開源三維圖形圖像軟件，提供從建模、動畫、材質、渲染、到音頻處理、視頻剪輯等一系列動畫短片制作解決方案。

Blender擁有方便在不同工作下使用的多種用戶界面，內置綠屏摳像、攝像機反向跟蹤、遮罩處理、后期結點合成等高級影視解決方案。Blender內置有Cycles渲染器與實時渲染引擎EEVEE。同時還支持多種第三方渲染器。

Blender為全世界的媒體工作者和藝術家而設計，可以被用來進行三維可視化，同時也可以創作廣播和電影級品質的視頻，另外內置的實時三維游戲引擎，讓制作獨立回放的三維互動內容成為可能（游戲引擎在2.8版本被移除）。

DeepSeek+文心一言

如果不知道用什么圖片，那么博主的建議是先用DeepSeek簡單描述你的目標圖片，發揮你的腦洞和想象力，讓DeepSeek給你出一些生成你目標圖片的提示詞。

經過多輪詢問和測試，得到還算滿意的提示詞
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將你覺得滿意的提示詞貼到文心一樣里，讓它輸出圖片（博主覺得還算滿意，不要復雜的圖片內容）
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發現生成出來的3D效果不太理想，就進一步詢問

編碼小技巧

學習AI，自然少不了掌握Python這門編程語言。

一行代碼實現「列表元素頻率統計」

場景：快速統計一個列表中各元素出現的次數（比如詞頻統計、數據分布分析）。

傳統寫法（手動循環 + 字典計數）：

words = ["apple", "banana", "apple", "orange", "banana", "apple"]
freq = {}
for word in words:if word not in freq:freq[word] = 0freq[word] += 1

Pythonic 寫法（用 `collections.Counter`）：

from collections import Counterwords = ["apple", "banana", "apple", "orange", "banana", "apple"]
freq = Counter(words)  # 一行搞定！

輸出：
Counter({'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1})

進階技巧（獲取最高頻的 N 個元素）：

top_2 = freq.most_common(2)  # 直接輸出頻率最高的2個

結果：
[('apple', 3), ('banana', 2)]

🌟 優勢：

代碼極簡：無需手動處理字典和循環
高性能：Counter 底層優化過，比純字典操作更快
功能豐富：支持直接排序、數學運算（如 freq1 + freq2）

適用于 NLP 詞頻統計、數據分析、日志聚合等場景！ 🚀