{"id":1473,"date":"2025-07-09T01:57:24","date_gmt":"2025-07-09T01:57:24","guid":{"rendered":"https:\/\/aicloud.mygptmeta.com\/archives\/1473"},"modified":"2025-07-09T01:57:24","modified_gmt":"2025-07-09T01:57:24","slug":"hunyuan3d-polygen%ef%bc%9a%e8%85%be%e8%ae%af%e6%8e%a8%e5%87%ba%e7%9a%84%e7%be%8e%e6%9c%af%e7%ba%a73d%e7%94%9f%e6%88%90%e6%96%b0%e7%aa%81%e7%a0%b4","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aicloud.mygptmeta.com\/es\/archives\/1473","title":{"rendered":"Hunyuan3D-PolyGen: Tencent presenta un nuevo avance en la generaci\u00f3n de 3D a nivel art\u00edstico"},"content":{"rendered":"<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-3d\u751f\u6210\u6280\u672f\u7684\u65b0\u91cc\u7a0b\u7891\">Un nuevo hito en la tecnolog\u00eda de generaci\u00f3n 3D<\/h2>\n\n\n\n<p>Recientemente, el equipo Mixed Yuan de Tencent ha vuelto a realizar un gran avance en el campo de la generaci\u00f3n 3D con el lanzamiento del nuevo modelo Hunyuan3D-PolyGen. Se trata del primer modelo de gran tama\u00f1o generado en 3D del sector que alcanza el nivel de las bellas artes y que no s\u00f3lo presenta una serie de innovaciones a nivel t\u00e9cnico, sino que, lo que es m\u00e1s importante, muestra un gran valor comercial en su aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica. Se tiene entendido que el modelo se ha puesto en uso en el equipo interno de desarrollo de juegos de Tencent, mejorando significativamente la eficiencia de los artistas.<\/p>\n\n\n\n<p>En comparaci\u00f3n con los modelos generados en 3D tradicionales, la mayor caracter\u00edstica de Hunyuan3D-PolyGen es su capacidad para generar modelos 3D que cumplen los est\u00e1ndares art\u00edsticos profesionales. Esto significa que los modelos generados no solo son visualmente agradables, sino que, lo que es m\u00e1s importante, las especificaciones t\u00e9cnicas pueden aplicarse directamente a escenarios profesionales como el desarrollo de juegos o la producci\u00f3n de cine y televisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-video\"><video controls src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/\u817e\u8baf\u6df7\u5143\u53d1\u5e03-Hunyuan3D-PolyGen\uff1a\u667a\u80fd\u91cd\u62d3\u6251\u6253\u9020\u4e13\u4e1a\u7ea7-3D-\u5efa\u6a21\u795e\u5668.mp4\"><\/video><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u7a81\u7834\u4f20\u7edf\u9650\u5236\u7684\u6280\u672f\u521b\u65b0\">Innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica que supera las limitaciones tradicionales<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u9762\u5411\u5b9e\u9645\u5e94\u7528\u7684\u8bbe\u8ba1\u7406\u5ff5\">Conceptos de dise\u00f1o para aplicaciones pr\u00e1cticas<\/h3>\n\n\n\n<p>Hunyuan3D-PolyGen se dise\u00f1\u00f3 con un objetivo claro: los modelos 3D generados deben poder utilizarse directamente en proyectos reales. Para ello, el equipo se centr\u00f3 en tres cuestiones clave:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><thead><tr><th>Indicadores t\u00e9cnicos<\/th><th>Problemas con los m\u00e9todos tradicionales<\/th><th>Soluciones PolyGen<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td>N\u00famero de superficies de control<\/td><td>Demasiadas caras, lo que afecta al renderizado en tiempo real<\/td><td>Control inteligente del n\u00famero de superficies para satisfacer las necesidades del juego<\/td><\/tr><tr><td>Calidad del cableado<\/td><td>El cableado es confuso y dif\u00edcil de editar en el post<\/td><td>Generar topolog\u00edas regulares y eficientes<\/td><\/tr><tr><td>modelizaci\u00f3n<\/td><td>Modelizaci\u00f3n integral, inconveniente para las modificaciones locales<\/td><td>Admite el dise\u00f1o arquitect\u00f3nico por componentes<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/eb9178f7e042c207feb81a23db94f236.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2270\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u6838\u5fc3\u6280\u672f\u7a81\u7834\">Principales avances tecnol\u00f3gicos<\/h3>\n\n\n\n<p>Las innovaciones tecnol\u00f3gicas m\u00e1s destacables del modelo se encuentran en dos \u00e1mbitos. La primera es la mejora significativa de la capacidad para modelar geometr\u00edas complejas; el modelo es capaz de manejar objetos complejos con m\u00e1s de 20.000 caras, algo dif\u00edcil de conseguir en los anteriores m\u00e9todos autorregresivos de generaci\u00f3n 3D. El segundo es la mejora de la estabilidad de la generaci\u00f3n, que reduce significativamente la probabilidad de fallos de generaci\u00f3n mediante la introducci\u00f3n de una estrategia de entrenamiento especializada.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/640-1.gif\" alt=\"\" class=\"wp-image-2278\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u6280\u672f\u67b6\u6784\u89e3\u6790\">An\u00e1lisis de la arquitectura t\u00e9cnica<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u81ea\u56de\u5f52\u7f51\u683c\u751f\u6210\u6846\u67b6\">Marco autorregresivo de generaci\u00f3n de redes<\/h3>\n\n\n\n<p>Hunyuan3D-PolyGen utiliza un proceso de generaci\u00f3n autorregresivo completo, y todo el proceso puede dividirse en tres etapas clave:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Fase de tokenizaci\u00f3n de la red<\/strong>Convierte la informaci\u00f3n de v\u00e9rtices y caras de una malla 3D en una secuencia de fichas comprensible para el modelo.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fase de generaci\u00f3n inteligente<\/strong>Generaci\u00f3n paso a paso de secuencias Token de celos\u00eda completa a partir de datos de entrada de nubes de puntos mediante modelos autorregresivos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fase de reconstrucci\u00f3n estructural<\/strong>: vuelve a decodificar la secuencia Token generada en una estructura de malla 3D est\u00e1ndar<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/f736939fd3ae68af89373911e3365ccb.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2271\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-bpt\u538b\u7f29\u6280\u672f\u7684\u9769\u65b0\">Innovaciones en la tecnolog\u00eda de compresi\u00f3n BPT<\/h3>\n\n\n\n<p>Para resolver el problema de la elevada redundancia de tokens en los m\u00e9todos tradicionales, el equipo desarroll\u00f3 una t\u00e9cnica de compresi\u00f3n denominada BPT (Blocked and Patchified Tokenization). Esta t\u00e9cnica consigue una compresi\u00f3n significativa mediante dos estrategias:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/bb23827ba2edc2ee12c4256fdde503b9.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2272\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Optimizaci\u00f3n del \u00edndice de bloques<\/strong>El n\u00famero de tokens se reduce directamente en unos 33%: al dividir el espacio 3D en una estructura de bloques regular y convertir la representaci\u00f3n de coordenadas original (x,y,z) en la forma (ID de bloque, desplazamiento), el n\u00famero de tokens se reduce directamente en unos 33%.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Compresi\u00f3n combinada de l\u00e1minas de pasta<\/strong>El sistema de representaci\u00f3n de facetas: Al identificar los v\u00e9rtices compartidos de las facetas vecinas, se combinan m\u00faltiples facetas en una estructura de parches para su representaci\u00f3n, lo que comprime a\u00fan m\u00e1s el Token de unos 41%.<\/p>\n\n\n\n<p>Combinando estas dos t\u00e9cnicas, BPT consigui\u00f3 reducir en 74% el n\u00famero de Token necesarios para representar la misma malla, lo que permiti\u00f3 al modelo manejar geometr\u00edas m\u00e1s complejas.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/f512467ea192b65f97271e89d587cff8.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2273\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u5f3a\u5316\u5b66\u4e60\u4f18\u5316\u7b56\u7565\">Estrategias de optimizaci\u00f3n del aprendizaje mejorado<\/h3>\n\n\n\n<p>Para resolver el problema de la baja tolerancia a fallos y la escasa estabilidad en la generaci\u00f3n de mallas 3D, el equipo introdujo un marco de postentrenamiento de aprendizaje por refuerzo especialmente dise\u00f1ado. Este marco utiliza m\u00faltiples m\u00e9tricas de calidad art\u00edstica como se\u00f1ales de recompensa, entre ellas:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Evaluaci\u00f3n de la regularidad del cableado<\/li>\n\n\n\n<li>Comprobaci\u00f3n de la coherencia geom\u00e9trica<\/li>\n\n\n\n<li>Verificaci\u00f3n de la integridad de la placa frontal<\/li>\n\n\n\n<li>Racionalidad topol\u00f3gica<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>De este modo, el modelo aprende a generar no s\u00f3lo estructuras en 3D, sino, lo que es m\u00e1s importante, estructuras de alta calidad que cumplen las normas profesionales.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/cf3ab7265561d08e4133204b5289b265.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2274\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u6548\u679c\u5bf9\u6bd4\">Comparaci\u00f3n de efectos<\/h2>\n\n\n\n<p>Introduzca el diagrama:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/0ab2a4e058febfb92c15c3265aa508e0.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2279\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Efecto:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/640-1-1.gif\" alt=\"\" class=\"wp-image-2280\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Introduzca el diagrama:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/aebd228065a4c88b6d0acbafffff927d.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2281\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Efecto:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/640-2.gif\" alt=\"\" class=\"wp-image-2283\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Introduzca el diagrama:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/af19b4a1ebb12451b3223587095db458.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2284\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Efecto:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/640-3.gif\" alt=\"\" class=\"wp-image-2285\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u5b9e\u9645\u5e94\u7528\u6548\u679c\u9a8c\u8bc1\">Verificaci\u00f3n del efecto de la aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u4e13\u4e1a\u56e2\u961f\u7684\u771f\u5b9e\u53cd\u9988\">Comentarios aut\u00e9nticos de un equipo de profesionales<\/h3>\n\n\n\n<p>Seg\u00fan los comentarios del equipo interno de desarrollo de juegos de Tencent, Hunyuan3D-PolyGen funciona bien en proyectos reales. Los artistas informaron de que su eficiencia de modelado aument\u00f3 en m\u00e1s de 70% despu\u00e9s de utilizar el modelo.Esta mejora de la eficiencia se refleja principalmente en dos aspectos: en primer lugar, un aumento significativo de la velocidad de generaci\u00f3n del modelo inicial, y en segundo lugar, una reducci\u00f3n significativa de la carga de trabajo de edici\u00f3n y ajustes de postproducci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/4c8f186c6ad10e7f87cef0feff29fe85.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2276\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u591a\u6837\u5316\u7684\u8f93\u5165\u652f\u6301\">Soporte de entrada vers\u00e1til<\/h3>\n\n\n\n<p>El modelo muestra una excelente adaptabilidad y es capaz de manejar muchos tipos de insumos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Foto \u00fanica<\/strong>Generar un modelo 3D completo directamente a partir de una imagen<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Im\u00e1genes multivista<\/strong>: Admite hasta cuatro im\u00e1genes de referencia desde distintos \u00e1ngulos<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Entrada de l\u00ednea<\/strong>generar estructuras 3D detalladas incluso a partir de simples dibujos lineales<\/li>\n\n\n\n<li><strong>descripci\u00f3n textual<\/strong>Generaci\u00f3n de los modelos 3D correspondientes directamente a partir de descripciones en lenguaje natural<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u8d28\u91cf\u5bf9\u6bd4\u4f18\u52bf\">Ventaja de la comparaci\u00f3n de calidad<\/h3>\n\n\n\n<p>En comparaci\u00f3n con los m\u00e9todos existentes de retopolog\u00eda y topolog\u00eda de IA, Hunyuan3D-PolyGen muestra claras ventajas. En particular, en t\u00e9rminos de control de facetas, el modelo es capaz de conservar m\u00e1s detalles del modelo utilizando menos facetas, lo que es especialmente importante para el desarrollo de juegos que requieren un equilibrio entre rendimiento y calidad.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/8041d18c8b9dc69912022df9a6ed5569.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2275\"\/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-\u6280\u672f\u610f\u4e49\u4e0e\u672a\u6765\u5c55\u671b\">Importancia t\u00e9cnica y perspectivas de futuro<\/h2>\n\n\n\n<p>Desde la perspectiva del desarrollo tecnol\u00f3gico, el \u00e9xito de este modelo aporta nuevas ideas para toda la industria. En particular, su innovaci\u00f3n en algoritmos de compresi\u00f3n y aplicaciones de aprendizaje por refuerzo sienta las bases para posteriores trabajos de investigaci\u00f3n. Al mismo tiempo, el \u00e9xito de este modelo en la aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica tambi\u00e9n constituye una prueba fehaciente de la profunda aplicaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda de IA en la industria creativa.<\/p>\n\n\n\n<p>Actualmente, los usuarios pueden experimentar esta tecnolog\u00eda a trav\u00e9s de la plataforma Hunyuan3D de Tencent, que ofrece 20 usos gratuitos al d\u00eda. Con la mejora continua de la tecnolog\u00eda y la ampliaci\u00f3n de los escenarios de aplicaci\u00f3n, tenemos motivos para creer que herramientas de IA como Hunyuan3D-PolyGen desempe\u00f1ar\u00e1n un papel cada vez m\u00e1s importante en la futura creaci\u00f3n de contenidos digitales, aportando cambios revolucionarios a toda la industria creativa.<\/p>\n\n\n\n<p><em>Direcci\u00f3n de la experiencia:<a href=\"http:\/\/3d.hunyuan.tencent.com\">3d.hunyuan.tencent.com<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/school.myshirtai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/image-40.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-2289\"\/><\/figure>\n\n\n\n<table style=\"width: 100%;border-collapse: collapse;border: 1px solid #ddd\">\n<thead>\n<tr style=\"height: 48px;background-color: #f5f5f5\">\n<th style=\"width: 50%;height: 48px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\">\n<h4 style=\"margin: 0\">Para m\u00e1s productos, visite<\/h4>\n<\/th>\n<th style=\"width: 50%;height: 48px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\">\n<h4 style=\"margin: 0\">M\u00e1s informaci\u00f3n en<\/h4>\n<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr style=\"height: 63px\">\n<td style=\"width: 50%;height: 63px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/\" data-linktype=\"2\">ShirtAI - Inteligencia penetrante<\/a><\/td>\n<td style=\"width: 50%;height: 63px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/archives\/4425\" data-linktype=\"2\">El Gran Modelo AIGC: el comienzo de una era de doble revoluci\u00f3n en ingenier\u00eda y ciencia - Inteligencia Penetrante<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 61px\">\n<td style=\"width: 50%;height: 61px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.myshirtai.com\/\" data-linktype=\"2\">Restauraci\u00f3n 1:1 de Claude y GPT Sitio web oficial - AI Cloud Native<\/a><\/td>\n<td style=\"width: 50%;height: 61px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.bluelsqkj.com\/archives\/2876\" data-linktype=\"2\">Live Match App Global HD Sports Viewing Player (Recomendado) - Blueshirt Technology<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 54px\">\n<td style=\"width: 50%;height: 54px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/api.mygptmeta.com\/\" data-linktype=\"2\">Servicio de tr\u00e1nsito basado en la API oficial - GPTMeta API<\/a><\/td>\n<td style=\"width: 50%;height: 54px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.zhihu.com\/question\/621055223\/answer\/3633615705\" data-linktype=\"2\">Ayuda, \u00bfalguien de ustedes puede proporcionar algunos consejos sobre c\u00f3mo hacer preguntas en GPT? - Conocimientos<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<tr style=\"height: 70px\">\n<td style=\"width: 50%;height: 70px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/shop.blueshirtmap.com\/\" data-linktype=\"2\">Tienda digital global de bienes virtuales - Global SmarTone (Feng Ling Ge)<\/a><\/td>\n<td style=\"width: 50%;height: 70px;border: 1px solid #ddd;padding: 8px\"><a href=\"https:\/\/www.bilibili.com\/video\/BV1efpneYE54\/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click\" data-linktype=\"2\">\u00bfQu\u00e9 tan poderoso es Claude airtfacts caracter\u00edstica que GPT al instante no huele bien? -BeepBeep<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El equipo h\u00edbrido de Tencent ha lanzado Hunyuan3D-PolyGen, el primer gran modelo generativo 3D de la industria que cumple los est\u00e1ndares de grado art\u00edstico, capaz de generar modelos 3D profesionales que pueden utilizarse en el desarrollo de juegos y la producci\u00f3n de cine y TV, mejorando significativamente la eficiencia de los artistas. El modelo presenta importantes avances tecnol\u00f3gicos en cuanto a capacidad de modelado de geometr\u00edas complejas y estabilidad de generaci\u00f3n, admite m\u00faltiples m\u00e9todos de entrada y reduce significativamente el n\u00famero de fichas y mejora la calidad del modelado mediante estrategias de compresi\u00f3n BPT y optimizaci\u00f3n del aprendizaje por refuerzo. 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