摘要：Hi3DGen模型现已正式上线模力方舟在线体验，为广大开发者、设计师、3D 爱好者带来了前沿的单图高保真 3D 生成能力，前往模力方舟在线体验：https://ai.gitee.com/serverless-api?model=Hi3DGen

Hi3DGen模型现已正式上线模力方舟在线体验，为广大开发者、设计师、3D 爱好者带来了前沿的单图高保真 3D 生成能力，前往模力方舟在线体验：https://ai.gitee.com/serverless-api?model=Hi3DGen

Hi3DGen由香港中文大学（深圳）、字节跳动、清华大学团队联合研发，专注解决当前 2D 到 3D 转换中面临的关键痛点：细节还原不足、几何信息模糊、训练数据受限等问题。

传统从单张图片生成 3D 模型的方法，往往直接将 RGB 图像映射到 3D 几何空间，但由于 RGB 本身存在光照、纹理、角度等多重模糊因素，导致生成出的 3D 模型缺乏锐利细节、形状容易失真。

Hi3DGen首次提出**「法线桥接」**框架，将 RGB 图像先转化为法线图，再通过法线图驱动 3D 生成，相当于引入了一个 2.5D 中间层，让模型在重建时获得了更清晰的几何线索，大幅提升生成质量。

具体来说，Hi3DGen包含三大技术核心：

1️⃣ 双流法线估计器（NiRNE）：创新地在回归网络中引入噪声注入机制，用一条干净流捕捉低频信息（保证整体结构），另一条带噪声流捕捉高频信息（保证细节锐度），两者结合获得既稳定又锐利的法线图。

2️⃣ 法线正则化潜变量扩散（NoRLD）：基于潜变量扩散框架，通过在线法线监督，直接在扩散过程中注入几何一致性约束，使生成出的 3D 模型在细节和整体形状上与输入图像高度匹配。

3️⃣ DetailVerse 数据集：自建 70 万个合成 3D 资产，结合精心设计的 prompt 和严格筛选机制，确保模型训练时能接触到大量复杂几何和丰富表面细节，打破现有数据集质量不足的限制。

Hi3DGen 的效果在多项测试中全面领先，包括正常角度误差、锐利区域误差等指标都显著优于当前主流方法（如 CraftsMan、Hunyuan3D、Trellis、Clay、Dora 等）。

从模力方舟的在线体验中可以看到，除了生成速度很快外，生成的模型精度十分令人满意，并且支持直接下载GLB文件：

来源：码云Gitee