Hi3D представила ИИ-платформу для генерации 3D-моделей с разрешением 2048³
Поводом для сравнения с большими языковыми моделями стал наглядный тест. Авторы взяли изображение персонажа из комиксов и предложили восстановить его в трёхмерном виде двум системам — флагманской GPT-6 Astra и собственной Hi3D. Результат Astra, по ироничному замечанию разработчиков, напоминал скорее древнего человека, тогда как Hi3D Agent выдал аккуратную модель, близкую к исходнику по силуэту, объёмам и мелким деталям. В компании подчёркивают: это не война моделей, а разделение труда. Языковая модель понимает замысел и планирует задачи, а специализированная 3D-модель отвечает за геометрию. Только связка даёт результат, который можно назвать произведением, а не наброском.
Hi3D Agent — это помощник для тех, кто создаёт трёхмерный контент. Он умеет принимать задачу на естественном языке, разбивать её на шаги, генерировать модель, а затем дорабатывать её по замечаниям пользователя. Например, если указать, что деталь висит в воздухе или руль повёрнут не туда, агент предложит план правок и внесёт изменения в форму, текстуры и сетку. Дальше результат можно выгрузить в Blender, игровой движок или отправить на 3D-печать. В сценариях для игр агент дополняет сцену персонажами и реквизитом, в анимации — облегчает модель, готовит скелет и мимику, а для физического производства помогает с разбивкой на детали, соединениями и подготовкой к печати.
Отдельного внимания заслуживает открытая версия Hi3D V1.0. Её архитектура восходит к исследованию Sparc3D, представленному на конференции NeurIPS 2025. Тогда авторы предложили framework для высокодетального трёхмерного моделирования, который лучше сохраняет сложные геометрические структуры и мелкие элементы поверхности. В V1.0 эту архитектуру расширили: модель обучили примерно на двух миллионах отобранных 3D-ассетов, что в четыре раза больше, чем в оригинальной работе. Логика проста: по одной фотографии невозможно узнать, как выглядит объект сзади, поэтому модель должна достраивать скрытые области, опираясь на закономерности, увиденные в обучающих данных.
Процесс генерации устроен поэтапно. Сначала создаётся грубая сетка с общим контуром и основными деталями. Затем модель уточняет геометрию, сверяясь с исходным изображением, и последовательно переходит на уровни 1024³ и 1536³. Чем выше разрешение, тем мельче детали, которые можно передать. Именно поэтому на примере с крылатой статуей удаётся разглядеть отдельные перья и то, как они перекрывают друг друга. В техническом отчёте приводятся и цифры: показатели многовидовой точности и насыщенности деталями у V1.0 составляют 0,75 и 0,841, что, по данным разработчиков, выше среди сравниваемых методов. Успешность нарезки модели для печати достигает 90 процентов, хотя финальный результат всё равно зависит от толщины стенок, поддержек и материала.
Код V1.0 опубликован на GitHub и Hugging Face, там же доступны веса и демонстрационное пространство, где можно бесплатно попробовать генерацию. Официальная страница проекта позволяет скачать код и использовать его бесплатно. Модель ориентирована на исследователей, разработчиков и компании: первые могут проверять на ней гипотезы о сложных структурах, вторые — встраивать геометрическое уточнение в свои инструменты, третьи — разворачивать решение внутри инфраструктуры и адаптировать под бизнес-задачи. Кроме того, платформа поддерживает подключение через протокол MCP, что позволяет внешним агентам и приложениям отправлять задания, отслеживать прогресс и забирать готовые модели.
Всё это укладывается в позицию Hi3D как инфраструктуры для трёхмерного ИИ и в лозунг «Creator First»: упростить вход в 3D для новичков, избавить профессионалов от рутины и оставить им больше времени на дизайн и правки. Пока конкуренты меряются параметрами языковых моделей, китайская команда напоминает, что для трёхмерного мира важны не только токены, но и точность геометрии. И если открытая V1.0 уже позволяет любому желающему пройти путь от картинки до печатной модели, то следующая версия обещает сделать этот путь ещё короче.
Источник: www.qbitai.com
Поделиться