声明：本文源自微信公众号字母榜，作者李炤锋，经站长之家授权转载发布。在近日接受字母榜独家专访时，腾讯混元3D团队负责人郭春超深刻感慨：“如果没有开源，没有与社区深入交流，仅靠闭门造车，我们永远无法突破想象力的边界。”这一感悟源于国产模型在开源社区中的强势崛起，彻底搅动了整个大模型行业的开源生态格局。Hugging Face的模型热度榜单上，中国企业连续霸榜，最高时前10名中竟有9席被中国团队占据。在排名前列的模型中，除了常见的“文本生成”和“文生图”模态外，一款名为“Image to 3D”（图生3D）的创新模型跻身前三，榜单明确标注其为腾讯开发的“混元3D世界模型1.0”。
“混元3D世界模型1.0”是腾讯混元3D系列的最新力作，在不久前落幕的WAIC（世界人工智能大会）上正式发布并全面开源。该模型演示效果惊人——只需一句话或一张图，就能生成一个可自由漫游、可编辑的3D世界。尽管行业分析认为该模型尚处早期阶段，但其技术论文却迅速登顶Hugging Face的论文热度榜单。
近年来，腾讯在大模型领域的版图持续扩张，但在传统语言模型板块，旗下元宝等C端产品却陷入行业同类产品的高强度“内卷”。而在相对冷门的3D模型领域，腾讯却迅速在国内率先实现产品规模化。这背后的驱动力，源自腾讯最赚钱的业务场景。
“腾讯在游戏、影视、动漫等业务中广泛使用3D建模技术，为混元3D模型的发展提供了强大的需求场景。”郭春超向字母榜介绍，目前已有数十个游戏项目组在使用混元3D的模型能力。一位腾讯内部人士透露，这其中就包括《元梦之星》等核心产品。自2024年11月发布首代3D生成模型并开源以来，混元3D系列持续迭代升级。今年4月发布的2.5版本，在建模精细度上实现突破，有效面片数增加超10倍。同时，腾讯还推出了面向创作者的3D AI创作引擎，专门满足游戏开发、动画影视及3D打印等领域的专业需求。
相关数据显示，混元3D模型系列在Hugging Face平台的累计下载量已突破230万次。“越来越多的游戏开发者、3D打印企业和专业设计师选择混元3D模型来生成数字资产。”在刚刚发布的腾讯Q2财报中，公司特别提及混元3D系列获得的业内认可，对模型的技术水平评价为“领先行业的几何精度、纹理真实度、指令与3D对齐能力”。
另一方面，“3D世界模型”作为3D生成大模型的新兴领域，直到去年才在业内崭露头角。去年年底，被誉为“AI教母”的李飞飞创业公司World Labs展示了“一图生成3D世界”的AI系统；随后，谷歌DeepMind也发布了可通过单张图片或文字描述生成3D场景的大型基础世界模型Genie2，并上周更新至Genie3。Genie3能以每秒24帧的速度实时导航，并以720P分辨率保持几分钟的一致性。然而，与混元3D世界的技术路线不同，Genie3更侧重于构建动态、多帧一致的交互式模拟世界，可逐帧生成实时交互3D场景，但缺乏混元3D世界那样的导出mesh场景能力。
事实上，“世界模型”并非新概念，早在上世纪90年代就已应用于机器人导航工具领域。进入大模型时代后，由人工智能驱动的世界模型，逐渐在具身智能、AR/VR、游戏影视开发等领域发挥基础性作用。“它既能复刻虚拟世界，创造虚拟社交/游戏场景，也能模拟真实场景，如展览会等复现实态。”谈及3D世界模型的前景，郭春超畅想了无限可能。
为什么腾讯要瞄准3D模型赛道？3D世界模型能否为游戏/动画行业带来产业革命？在深圳一个炎热的午后，郭春超向字母榜回应了这些关键问题。“在这个行业，只要一中断，就在业界没有声音了。”郭春超认为，想要在新领域站稳脚跟，必须对新技术的持续跟进和投入。这一观点在业内不乏案例，Meta早在去年发布Meta3D Gen，一度处于行业领先水平，但随后因更新节奏中断，直到今年5月才推出Meta3D Gen2.0。“一个模型团队需要持续交付出优质成果，如果某个阶段没有交付，后面可能就要偿还‘技术债’。”郭春超总结道。
| 对话 | 3D大模型，正在前半程奔跑 |
字母榜：与其他类型的大模型不同，3D生成模型是大众用户感知相对较弱的领域。作为资深从业者，你能简单总结一下目前3D生成所处的阶段吗？
郭春超：3D模型是一个发展较晚的领域，大约在2024年业界才开始加大投入，今年才看到商业拐点并爆发。相比之下，LLM（大语言模型）从2022年就出现了比较成熟的产品，如GPT3.5的出现。现在所处的阶段，可以类比LLM中GPT2-GPT3之间并接近GPT3的状态。
字母榜：你是说，3D生成模型还在一个比较早期的阶段？
郭春超：是的。现在属于前半段赛程，在3D资产生成领域，希望到年底能做到类比LLM中GPT3.5的水平。
字母榜：在3D模型领域，腾讯是国内走得最快、做得最多的一家企业，而其他国内头部企业似乎没有将3D模型作为主要方向。为什么腾讯会瞄准3D模型赛道，这背后有怎样的战略考量？是否有来自公司内部的场景或需求，在驱动你们做这个事情？
郭春超：我们主要围绕两个大方向进行布局。一个是业界的技术发展趋势，另一个是我们腾讯的业务需求。在技术发展趋势上，过去一年中，国外企业如Meta、Google都在3D模型领域重点投入，3D模态对我们理解三维物理世界必不可少。从自身业务布局角度而言，腾讯在游戏、影视、动漫等业务都会用到3D建模，为混元3D模型的发展提供了需求场景。至于国内其他企业，在这方面可能也有布局，但不一定像腾讯投入这么大。
字母榜：有没有混元3D团队与上述内部业务合作的具体案例？哪些团队和混元3D业务的关联是最紧密的？
郭春超：比如在游戏板块，我们已经合作了多个团队，但由于保密原因不能公开。不过，已有数十个游戏项目组在使用混元3D的模型能力。另一方面，我们与腾讯云是内部合作关系，腾讯云会把混元3D的一些能力赋能到外部。比如设计Agent Lovart，以及3D打印品牌拓竹科技、创想三维等。
字母榜：在迭代模型能力的时候，你们会参考内部团队的意见或需求吗？
郭春超：肯定会。基本上我们会把很多业务共性的需求汇总起来，作为后续研发方向的指导。
AI“造”世界的抽卡难题
字母榜：今年1月，3D AI创作引擎2.0上线时，你曾表示：“3D模型生产的视觉合格率，仅用一年时间就从20%提升到60%的水平。”而混元3D世界模型的生成场景要更复杂，目前该模型生成质量符合你的预期吗？
郭春超：世界模型目前还处于早期阶段，可能比混元3D1.0当时所处的阶段还要早。单个物体生成，模型输出的就是单个资产，如一个人、一张桌子，可约束的条件相对较多。但世界模型是一整个开放3D世界的生成，有真实的、有虚拟的；有自然的、也有室内的。所以它的生成难度较高，涉及空间稳定性、物理规律等影响因素更多，因此它的发展可能需要更长时间。
字母榜：如果要量化混元3D世界模型的合格率，你认为能达到多少？
郭春超：不同的任务不一样。如果是简单的一个展厅，只是进入这个场景浏览一下，目前能做到30%-40%的合格率。如果有更高品质的要求，比如在自动驾驶场景，或者高品质游戏的搭建，那以目前的模型能力，可能连10%的合格率都做不到。
字母榜：说起合格率的问题，背后其实有一个可控性的因素。相比物体3D模型，3D世界模型的生成任务更复杂，对可控性要求是否会更高？
郭春超：关于可控性问题，本质上是模型能力能不能稳定激发出来。很多时候大模型在使用中需要“抽卡”（多次生成），通过强化学习等手段，我们希望把“抽卡”的能力稳定下来，大幅提高了可控性。而对于3D世界模型而言，提高生成的稳定性是更复杂的工程，我们需要从数据端、模型架构、预训练策略、后训方法（包括SFT、强化训练等环节），系统性地都“加固”一遍，最终才能逐步提升。此外，在产品层面，我们后续也会逐渐降低用户使用门槛，比如帮助用户做更多的prompt改写，或者提供更多模态的输入，如“文+图”或“文+多张图”，使其可控性能更契合用户的想法。
字母榜：在今年早些时候，腾讯的游戏制作人王智刚老师曾表示，面数控制能力对游戏研发来说是至关重要的，某些游戏项目需要的3D模型可能只有几千面，但一些大模型上来就是几万面。而相比3D物体生成，3D世界生成的复杂性会更高，针对这一问题你们是否有进展？
郭春超：针对如何控制3D世界模型的生成文件大小，我们一直在优化。最开始使用了3D高斯泼溅技术，但那会导致文件很大，后面我们将其转成了面片的形式，压缩了几十倍的大小。未来，随着业界基建的发展，更好的渲染方式、更好的引擎出现，以及伴随着模型层面的迭代，能把这个问题更好地解决。
字母榜：目前，网页版的混元3D世界模型包含两种生成模式，前一种是基于文本/图像，生成一个全景图式的Skybox，后一种则是基于全景图去生成3D世界。不过，目前在网页端，即使生成了一个3D网格世界，能够探索的范围也很小，为什么要做这样的限制？
郭春超：这是因为在纯3D的场景里面，如果想要大范围探索，会涉及到很多参数的设置，比如哪里该有空气墙，哪里能进去，还是需要有专业人士进行进一步的调整。目前，无论是创作3D单体还是3D场景，要打包到引擎当中去开发成一款游戏，还是有一定的专业性。在3D世界模型的1.0阶段，我们更多的是帮助创作者，去降低制作这些场景资产的门槛，但还不能100%替代人工。
下一代3D模型：交互性+真实性
字母榜：行业也有类似的产品，宣称可以实时生成游戏世界。这是某个海外团队的产品demo，和混元3D世界模型对比的话，你认为这两个产品的技术路线有什么差异？
郭春超：看了一下演示，他们可能采用的是视频生成的模式，本质上是预测画面的下一帧。演示中的人物形象是一直往前走的，如果走了一会再回头，会发现后面的山或者其他素材会消失。事实上，因为视频生成数据量非常大，目前视频生成技术还不能彻底进入游戏的管线。
字母榜：不过实时生成游戏世界的理念，最近在业内热度还蛮高，混元下一步会有这种想法吗？
郭春超：下一步，我们探索会结合3D和2D场景下的几种模态，推出一个World Play的交互模型，预计在今年下半年推出。这个版本有望既解决了2D稳定性的不足，又解决了3D生成多样性的不足，把两者的优点结合起来。
图注：混元世界模型1.0应用概览图
字母榜：此前你曾表示，3D生成模型的发展还面临一些挑战。其中之一是数据的不足，在3D模型领域只有千万量级的数据，并且没有被充分利用。目前你们在数据利用层面是否有新的进展？
郭春超：是的。我们目前用了大量的图和视频的场景，用来缓解3D素材产能不足。尤其是大量的视频场景，可以转化为3D信息，进而指导我们去做三维世界的生成。而且最终生成的3D世界，既可以以3D的形式保存，也可以渲染成视频，得到一个视频或某一帧图像。当然，在纯3D文件领域，我们基于很多游戏资产等内容，半自动化搭建了很多3D场景。所以，在混元3D场景（世界）训练中，既用到了图像、视频，也用到了很多原生3D场景。相比此前的3D物体模型，在数据的丰富度有了较大提升。
字母榜：我们也留意到了前段时间发布的“混元游戏视觉的生成平台”。混元3D系列该平台上也扮演了比较重要的角色，这是混元3D业务在应用层面规划的一部分吗？
郭春超：那个游戏平台更多的是我们针对游戏行业做的第一步的解决方案，它会持续迭代，后面我们也会有更多的游戏相关的功能加入到里面，形成一个更完整的游戏Paas（平台及服务）解决方案。我们会把游戏管线里面达标的、能够符合工业化生产标准的能力，集成到游戏平台里面去。但如果是还处于前期探索阶段的能力，我们会先研发一段时间，达到工业化水准时再搬进去。
字母榜：按照你之前的评价，混元3D世界模型似乎是你说的后者，离工业化还有些距离。
郭春超：距离游戏管线是这样，还需要一段时间。如果只是用在一些VR的观看场景，可能已经部分可用了。
字母榜：混元3D世界模型2.0的一些优化方向，能不能透露一下？
郭春超：我们的2.0会在真实世界场景呈现上进行比较大的投入。因为目前的1.0更多聚焦在虚拟世界生成上，但是现实中也有很多应用场景是需要真实感的，比如做一个线上的展览会，想让人有身临其境的感觉，那就需要提升模型搭建真实场景的能力。
字母榜：近期WAIC上腾讯也同步了一些具身智能的进展，其中有提到“多模态感知”这个板块，这一部分会有混元3D能力的介入吗。
郭春超：新推出的混元3D世界模型暂时没有在具身智能里面应用，但是我希望后面能提供3D的场景或者是世界生成的能力，包括刚刚提到的世界模型2.0，能够更多地去赋能具身智能场景。
开源拥抱未来，思考星辰大海
字母榜：回顾过去9个月，混元3D系列陆续发布并开源了多款模型，此前还更新了一个面向专业设计领域的Hunyuan3D-PolyGen。在规划这些细分模型场景，或者说模型产品矩阵时，你们考虑的因素有哪些？
郭春超：我们就主要考虑的是两个大的方向。第一个大的方向，是怎么做好当下。第二个大的方向，是怎么根据技术发展去拓展未来。像我们现在做的3D资产的生成，更多的是服务于当下的业务需求。而着眼于未来，像近期推出的混元3D世界模型，可能短期内无法带来天翻地覆的变化，但随着技术的完善和成熟，未来它一定能“革命”掉很多东西。从创作方式到工业流程生产的方式，都是可能被“革命”掉的，我们发布开源就是围绕这两个思路来做的。
字母榜：3D世界模型1.0，目前看起来还是有点投石问路的意思。
郭春超：目前还处于比较早期，它会在部分场景，在VR或者是一些大家做原型场景的验证有用。但是很多事情是需要大家先把这个生态给做起来，让开源社区活跃起来，才会有更多研究者进入到这个领域里面。
字母榜：说到开源，混元3D系列模型的在Hugging Face的下载量突破了230万。您怎么理解开源社区中，广大开发者给你们的反馈？
郭春超：我们开发团队和社区是一个双向奔赴、互帮互助的状态，社区里的开发者能够基于我们发布的技术成果进行改进，降低他们的研发门槛。比如说一个开发者是研究世界模型领域的，或者是做自动驾驶领域的人，就能比较轻松把这个用起来。如果没有开源，没有去和社区交流，我们靠闭门造车是空想不出来的。他们也给了我们非常多的信息输入，因此我觉得开源社区是一个双向共赢的事情。
字母榜：所以其实大家都非常渴望拥抱新业态，哪怕面对的是一个还不够成熟的产品。
郭春超：是的，如果一个事情已经到了商业化的拐点……字母榜：那就该闭源了？
郭春超：（笑）这个问题我就不多做评论，但如果到了100%商业化拐点，可能业界研究的人就比较少了。举个例子，就像手机的人脸识别已经非常成熟，可用率也很高，再做这个算法研发ROI就十分有限。所以整个大模型界研究这个领域的人就比较少了，研究者的热情更多是探索AGI怎么实现，思考一些星辰大海的领域。
字母榜：回顾过去9个月，虽然时间不长，但不管是在模型数量还是生成质量上，混元3D系列迭代得非常快，这背后的原因是什么？
郭春超：核心是做大模型三要素：算力、数据、人才，我们在这三个方面都相对做的比较好。同时依托混元大模型这个平台，包括公司层面上也给了混元特别大的支持。把三要素凑齐，是我认为能做成的第一个原因。第二个原因是团队组织形式，我们团队非常年轻且国际化，团队博士比例大约占2/3，基本上都来自于海内外名校。此外，我们团队一直坚持工业化的打法，在团队组织和运作上都是保持非常“卷”的状态。我认为以上两个方面是能够让这个模型技术快速迭代的最大原因。
