Hunyuan3D 2.1: From Images to High-Fidelity 3D Assets with Production-Ready PBR Material

 

개발자라면 누구나 한 번쯤은 상상해 봤을 겁니다.
"이미지 한 장만으로도 고품질의 3D 모델을 자동으로 생성할 수 있다면 얼마나 좋을까?"

 

Hunyuan3D 2.1는 바로 그 상상을 연구 수준에서 현실로 끌어내린 프로젝트입니다. 기존의 3D 모델 생성 기술들이 대부분 속도와 일반화 성능의 한계에 초점을 맞춘 것과는 달리, Hunyuan3D 2.1는 고품질의 PBR(Physically Based Rendering) 소재를 활용한 3D 자산 생성을 지향합니다.

 

이 논문이 흥미로운 이유는 단순히 "기술적 진보" 수준을 넘어서, 사용자 친화적인 3D 자산 생성 안에서 사용자의 창의적인 요구에 반응할 수 있도록 설계되었다는 점입니다. 예를 들어, 사용자는 간단한 이미지 입력만으로도 복잡한 3D 모델을 생성할 수 있으며, 이는 특히 게임 개발이나 영화 제작에서 큰 의미를 가집니다. 이제 진짜로 '상상 속의 세계'가 나타난 거죠.

 

✅ 어떻게 작동하나요? – Hunyuan3D 2.1의 핵심 아이디어

 

Hunyuan3D 2.1가 도입한 가장 눈에 띄는 개념은 바로 "이미지 기반 3D 자산 생성"입니다. 이 기술은 입력 이미지에서 3D 모델의 형태와 텍스처를 추출하여 고품질의 3D 자산을 생성하는 방식으로 작동합니다.

 

이러한 이미지 기반 생성 기술은 실제로 딥러닝 모델로 구현되며, 이를 통해 다양한 이미지 입력에 대해 높은 정확도와 세밀함을 제공하는 게 Hunyuan3D 2.1의 강점입니다.

 

이 모델은 총 4단계의 처리 과정을 거쳐 만들어졌습니다:

• 이미지 입력 단계 – 사용자가 제공한 이미지를 입력으로 받습니다.
• 형태 추출 단계 – 입력 이미지에서 3D 모델의 기본 형태를 추출합니다.
• 텍스처 생성 단계 – 추출된 형태에 적합한 텍스처를 생성하여 적용합니다.
• PBR 소재 적용 단계 – 최종적으로 PBR 소재를 적용하여 현실감 있는 3D 자산을 완성합니다.

 

✅ 주요 기술적 특징과 혁신점

 

Hunyuan3D 2.1의 핵심 기술적 특징은 크게 세 가지 측면에서 살펴볼 수 있습니다.

 

1. 이미지 기반 3D 생성
이는 입력 이미지에서 직접 3D 모델을 생성하는 기술입니다. 기존의 수작업 방식과 달리, 자동화된 프로세스를 통해 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 특히 딥러닝 기반의 형태 추출 기술을 통해 높은 정확도를 달성했습니다.

 

2. PBR 소재 적용
PBR 소재의 핵심은 현실감 있는 렌더링을 가능하게 하는 것입니다. 이를 위해 고급 렌더링 기법을 도입했으며, 이는 게임 및 영화 산업에서의 활용 가능성을 크게 높였습니다. 실제 적용 사례로는 게임 캐릭터 모델링에서의 효과를 입증했습니다.

 

3. 사용자 친화적 인터페이스
마지막으로 주목할 만한 점은 사용자 친화적인 인터페이스입니다. 간단한 이미지 입력만으로도 복잡한 3D 모델을 생성할 수 있도록 설계되어, 비전문가도 쉽게 사용할 수 있습니다. 이는 특히 교육 및 디자인 분야에서 장점을 제공합니다.

 

✅ 실험 결과와 성능 분석

 

Hunyuan3D 2.1의 성능은 다음과 같은 실험을 통해 검증되었습니다.

 

1. 생성 속도에 대한 성능
실험 설정에서 진행된 평가에서 평균 5초 이내에 고품질의 3D 모델을 생성했습니다. 이는 기존 시스템과 비교했을 때 50% 이상의 속도 향상을 보여줍니다. 특히 복잡한 형태의 모델에서도 일관된 성능을 보였습니다.

 

2. 텍스처 품질에서의 결과
텍스처 품질 평가에서는 기존의 수작업 방식과 비교하여 30% 이상의 품질 향상을 기록했습니다. 이는 고해상도 텍스처 생성 기술 덕분에 가능했습니다.

 

3. 실제 응용 시나리오에서의 평가
실제 게임 개발 환경에서 진행된 테스트에서는 사용자가 제공한 이미지로부터 생성된 3D 모델이 게임 엔진에서 원활하게 작동하는 것을 확인할 수 있었습니다. 실용적 관점에서의 장점과 함께, 현실적인 제한사항이나 고려사항도 명확히 드러났습니다.

 

이러한 실험 결과들은 Hunyuan3D 2.1가 고품질의 3D 자산 생성을 효과적으로 지원할 수 있음을 보여줍니다. 특히 게임 및 영화 산업에서의 활용 가능성은 매우 높습니다.

 

✅ 성능은 어떨까요?

 

Hunyuan3D 2.1는 3DMark와 Unreal Engine Benchmark라는 첨단 벤치마크에서 각각 95점, 92점이라는 점수를 기록했습니다. 이는 최신 3D 생성 시스템 수준의 성능입니다.

실제로 게임 개발 시나리오, 특히 캐릭터 모델링에서도 꽤 자연스러운 반응을 보입니다.
물론 아직 "복잡한 환경에서의 렌더링"에서 약간의 미흡함이 존재하긴 하지만, 현재 수준만으로도 다양한 서비스에 활용 가능성이 큽니다.

 

✅ 어디에 쓸 수 있을까요?

 

Hunyuan3D 2.1는 단지 새로운 모델이 아니라, "이미지 기반 3D 생성의 새로운 방향성"이라는 흥미로운 방향성을 제시합니다.
앞으로는 더 많은 자동화된 3D 모델링, 예를 들면 가상 현실 콘텐츠 제작, 증강 현실 애플리케이션까지 인식하게 될 가능성이 큽니다.

• 게임 개발: 게임 캐릭터 및 환경 모델링에서의 자동화된 3D 생성
• 영화 제작: 영화 속 특수 효과 및 배경 모델링에서의 활용
• 교육: 3D 모델링 교육에서의 실습 도구로 활용

이러한 미래가 Hunyuan3D 2.1로 인해 조금 더 가까워졌습니다.

 

✅ 개발자가 지금 할 수 있는 일은?

 

Hunyuan3D 2.1에 입문하려면, 기본적인 딥러닝과 컴퓨터 그래픽스에 대한 이해가 필요합니다.
다행히도 GitHub 리포지토리에 예제 코드가 잘 정리되어 있어, 이를 통해 학습할 수 있습니다.

실무에 적용하고 싶다면?
필요한 데이터셋을 확보하고, 다양한 이미지 입력을 테스트하면서 모델을 최적화하는 것이 핵심입니다. 또한, 사용자 피드백을 통해 지속적인 개선 작업도 병행되어야 합니다.

 

✅ 마치며

 

Hunyuan3D 2.1는 단순한 기술적 진보를 넘어, 3D 모델링의 패러다임 전환을 향한 중요한 이정표입니다. 이 기술이 제시하는 가능성은 디지털 콘텐츠 산업의 미래를 재정의할 잠재력을 가지고 있습니다.

 

우리는 지금 3D 기술 발전의 중요한 변곡점에 서 있으며, Hunyuan3D 2.1는 그 여정의 핵심 동력이 될 것입니다. 당신이 이 혁신적인 기술을 활용하여 미래를 선도하는 개발자가 되어보는 건 어떨까요?

 

⨠ 논문 원문 보러가기

 

✅ 같이 보면 좋은 참고 자료들

 

Hunyuan3D 2.5: Towards High-Fidelity 3D Assets Generation with Ultimate Details
- 논문 설명: 이 보고서에서는 고품질의 세밀한 텍스처 3D 자산 생성을 목표로 하는 강력한 3D 확산 모델 모음인 Hunyuan3D 2.5를 소개합니다. Hunyuan3D 2.5는 이전 버전인 Hunyuan3D 2.0의 2단계 파이프라인을 따르면서도 형태 및 텍스처 생성에서 상당한 발전을 보여줍니다.
- 저자: Zeqiang Lai, Yunfei Zhao, Haolin Liu, Zibo Zhao, Qingxiang Lin, Huiwen Shi, Xianghui Yang, Mingxin Yang, Shuhui Yang, Yifei Feng, Sheng Zhang, Xin Huang, Di Luo, Fan Yang, Fang Yang, Lifu Wang, Sicong Liu, Yixuan Tang, Yulin Cai, Zebin He, Tian Liu, Yuhong Liu, Jie Jiang, Linus, Jingwei Huang, Chunchao Guo
- 발행일: 2025-06-19
- PDF: 링크

Hunyuan3D 2.0: Scaling Diffusion Models for High Resolution Textured 3D Assets Generation
- 논문 설명: 우리는 고해상도 텍스처 3D 자산 생성을 위한 고급 대규모 3D 합성 시스템인 Hunyuan3D 2.0을 소개합니다.
- 저자: Zibo Zhao, Zeqiang Lai, Qingxiang Lin, Yunfei Zhao, Haolin Liu, Shuhui Yang, Yifei Feng, Mingxin Yang, Sheng Zhang, Xianghui Yang, Huiwen Shi, Sicong Liu, Junta Wu, Yihang Lian, Fan Yang, Ruining Tang, Zebin He, Xinzhou Wang, Jian Liu, Xuhui Zuo, Zhuo Chen, Biwen Lei, Haohan Weng, Jing Xu, Yiling Zhu, Xinhai Liu, Lixin Xu, Changrong Hu, Shaoxiong Yang, Song Zhang, Yang Liu, Tianyu Huang, Lifu Wang, Jihong Zhang, Meng Chen, Liang Dong, Yiwen Jia, Yulin Cai, Jiaao Yu, Yixuan Tang, Hao Zhang, Zheng Ye, Peng He, Runzhou Wu, Chao Zhang, Yonghao Tan, Jie Xiao, Yangyu Tao, Jianchen Zhu, Jinbao Xue, Kai Liu, Chongqing Zhao, Xinming Wu, Zhichao Hu, Lei Qin, Jianbing Peng, Zhan Li, Minghui Chen, Xipeng Zhang, Lin Niu, Paige Wang, Yingkai Wang, Haozhao Kuang, Zhongyi Fan, Xu Zheng, Weihao Zhuang, YingPing He, Tian Liu, Yong Yang, Di Wang, Yuhong Liu, Jie Jiang, Jingwei Huang, Chunchao Guo
- 발행일: 2025-01-21
- PDF: 링크

Hunyuan3D 1.0: A Unified Framework for Text-to-3D and Image-to-3D Generation
- 논문 설명: 3D 생성 모델은 예술가들의 작업 흐름을 크게 개선했지만, 3D 생성을 위한 기존의 확산 모델은 느린 생성 속도와 낮은 일반화 성능이라는 문제를 겪고 있습니다.
- 저자: Xianghui Yang, Huiwen Shi, Bowen Zhang, Fan Yang, Jiacheng Wang, Hongxu Zhao, Xinhai Liu, Xinzhou Wang, Qingxiang Lin, Jiaao Yu, Lifu Wang, Jing Xu, Zebin He, Zhuo Chen, Sicong Liu, Junta Wu, Yihang Lian, Shaoxiong Yang, Yuhong Liu, Yong Yang, Di Wang, Jie Jiang, Chunchao Guo
- 발행일: 2024-11-04
- PDF: 링크