Official Hi3D v1.0: high-resolution 3D geometry refinement built on Sparc3D. Inference code, model weights, and documentation.

Hi3D v1.0 — 功能介绍

Hi3D v1.0 是一款 3D 几何细化工具。你需要提供两样东西：

一个 粗糙 3D 网格（物体的简略、低细节 3D 模型）
该物体的 参考图像

它会生成一个 高分辨率、更精细的 3D 网格，增加诸如层叠浮雕、建筑线条、弯曲边界、鳞片、牙齿和同心凹槽等精细表面细节。

它基于早期系统 Sparc3D 构建，并保留了 Sparc3D 的内部名称（sparc3d、Sparc3DPipeline）以实现兼容性。

工作原理

该系统通过 阶段 (passes) 工作。每个阶段都会以更高的分辨率细化网格：

阶段	结构网格	提取网格
1	64³	512³
2	128³	1024³
3	192³	1536³

512³ 请求运行一个阶段。
1024³ 请求运行两个阶段。
1536³ 请求运行全部三个阶段。

每个阶段：采样稀疏数据点，使用神经网络解码，提取网格，然后对该网格进行重新体素化（重新网格化）以供下一阶段使用。参考图像在整个过程中引导细化。

你将获得什么

仅几何体。 不含纹理、材质或顶点颜色。
输出结果已 重新居中并归一化 至单位最大半径 — 原始世界坐标和比例未保留。
隐藏表面（图像中不可见的部分）是 合理的补全，而非精确重建。

系统要求

Linux, Python 3.10
NVIDIA GPU，计算能力 8.0 或更高（例如 H20, A100 级别）
CUDA toolkit 12.0–12.5
不存在 CPU 推理路径
1536³ 设置仅在 96 GB NVIDIA H20 上经过验证；较小 GPU 上的内存需求未知

包含与不包含的内容

包含：

推理代码（Python 包 + 命令行工具）
Hugging Face 上的模型制品（8 个文件：配置 + 模型权重）
可选的 Hunyuan3D-2 mini 适配器（第三方粗糙网格生成器）

不包含：

训练代码
论文的评估工具包
基准测试集或对比网格

如何使用

Python API：

from PIL import Image
import trimesh
from sparc3d import Sparc3DPipeline

pipeline = Sparc3DPipeline.from_pretrained(
    "hi3d-official/Hi3Dv1.0",
).to("cuda")

result = pipeline(
    Image.open("input.png"),
    trimesh.load("coarse.glb", force="mesh", process=False),
    resolution=1024,
    num_inference_steps=25,
    seed=0,
)
result.mesh.export("refined.glb")

支持的分辨率：512, 1024, 1536。默认：每阶段 25 次调度器更新。

命令行：

python demo/refine_mesh.py \
  --model hi3d-official/Hi3Dv1.0 \
  --image input.png --coarse-mesh coarse.glb --output refined.glb \
  --resolution 1024 --num-inference-steps 25 --seed 0

主要限制与注意事项

粗糙结构很重要。 输入粗糙网格中的严重错误可能会保留在输出中。
种子不保证结果。 GPU 操作不是按位确定性的；相同的种子 + 相同的输入可能会产生略有不同的网格。
必须使用 GPU 内核。 flash-attn 没有回退方案；它必须成功编译。
分辨率是请求，而非承诺。 如果无法达到目标分辨率，代码会报错，而不是静默返回较低质量的结果。
背景移除是可选的（需要安装 demo 额外依赖）。

许可与商业条款

受 Hi3D Open License Agreement Version 1.0 管辖：

允许商业用途。
如果使用该工具的产品超过 200,000 月活跃用户 或 1,000,000 美元月收入，你必须通知许可方并在 60 天内 申请单独的书面许可。
商业集成必须显示 "Powered by Hi3D 1.0" 并链接到官方网站。
独立输出（不包含 Hi3D 材质或模型衍生品的网格）不触发品牌标识或规模许可义务。
现有的 Apache-2.0 和 MIT 条款仍适用于原始/第三方部分。
第三方组件（Hunyuan3D-2, DINOv2, CLIP）保留其各自的许可。

快速事实

发布日期： 2026 年 10 月 23 日
训练数据： 约 200 万个精选 3D 资产（根据技术报告）
在线演示： 可在 Hugging Face Spaces 上使用
联系方式： contact@hi3d.ai

hi3d-official/Hi3Dv1.0