好家伙，带3D controlnet的3D生成模型🥹：通过点云、体素、骨骼、包围盒等多模态条件实现更精细的 3D 建模控制。话说国内几个大厂感觉都进化成源神了😂
GitHub - Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Omni
🧐 腾讯混元团队推出的 Hunyuan3D-Omni 是一个统一的 可控 3D 资产生成框架，在继承 Hunyuan3D 2.1 的基础上，新增统一控制编码器，可通过点云、体素、骨骼、包围盒等多模态条件实现更精细的 3D 建模控制。
➡️链接：github.com
✨重点

● 🏗️ 统一框架：在 Hunyuan3D 2.1 的基础上升级，核心亮点是引入统一控制编码器，支持多模态约束生成。

● 📦 多模态控制：
Bounding Box Control：生成符合三维包围盒约束的 3D 模型；
Pose Control：根据骨骼姿态生成 3D 人体模型；
Point Cloud Control：用点云数据引导模型生成；
Voxel Control：通过体素输入生成 3D 形体。

● 🚀 推理与优化：提供 inference.py，支持 --control_type 指定控制方式，并可加 --use_ema 提升稳定性，--flashvdm 加速推理。

● 💻 硬件需求：生成一次需要约 10GB 显存，较为轻量。

● 🎁 模型 Zoo：已在 Hugging Face 提供 33 亿参数的 Image-to-Shape 多模态控制模型（2025-09-25 发布）。

● 🔗 技术依赖：参考了 TripoSG、Stable Diffusion、DINOv2、diffusers、CraftsMan3D 等开源项目。

● 📖 学术成果：对应论文已上传 arXiv（2509.21245），并在系列论文中延续 Hunyuan3D 1.0 → 2.0 → 2.1 → Omni 的发展脉络。

● 🛠️ 使用门槛低：基于 Python 3.10 和 PyTorch 2.5.1，安装简单。