Hunyuan3D 2.0: Scaling Diffusion Models for High Resolution Textured 3D Assets Generation (2025) 

### Hunyuan3D 2.0: Scaling Diffusion Models for High Resolution Textured 3D Assets Generation (Hunyuan3D Team, 2025) 


#### 3行要約
1. 📦 Hunyuan3D 2.0は、画像から高解像度なテクスチャ付き3Dアセットを生成するための、オープンソースの大規模3D合成システムです。
2. ⚙️ このシステムは、高精度な形状を生成するHunyuan3D-DiTと、メッシュに鮮やかなテクスチャマップを合成するHunyuan3D-Paintの二つの基盤モデルで構成されています。
3. ✨ Hunyuan3D 2.0は、既存の最先端モデルを形状、テクスチャ品質などで上回り、ユーザーフレンドリーな3D制作プラットフォームであるHunyuan3D-Studioも提供します。

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#### Q:この論文の概要を教えてください
#### A:
Hunyuan3D 2.0は、高解像度のテクスチャ付き3Dアセットを生成するための、大規模なオープンソース3D生成システムです。本システムは、大規模な形状生成モデルであるHunyuan3D-DiTと、大規模なテクスチャ合成モデルであるHunyuan3D-Paintという2つの基盤コンポーネントから構成されます。また、3Dアセットの生成および操作を容易にするための、多機能でユーザーフレンドリーなプラットフォームであるHunyuan3D-Studioも提供します。

Hunyuan3D 2.0は、画像からの3D生成パイプラインにおいて、まずHunyuan3D-DiTを用いて入力画像に整合する形状（メッシュ）を生成し、次にHunyuan3D-Paintを用いてそのメッシュに高解像度のテクスチャマップを合成するという2段階のアプローチを採用しています。この分離アプローチにより、形状とテクスチャ生成の難しさをデカップリングし、生成されたメッシュだけでなく手作業で作成されたメッシュに対してもテクスチャリングの柔軟性を提供します。

形状生成モデルであるHunyuan3D-DiTは、Latent Diffusion Modelアーキテクチャに基づいています。このモデルは、Hunyuan3D-ShapeVAEとHunyuan3D-DiT本体からなります。Hunyuan3D-ShapeVAEは、ポリゴンメッシュで表現される3D形状を、潜在空間における連続トークンシーケンスへと圧縮するVariational Autoencoderです。本モデルでは、メッシュ表面からサンプリングされた点群（3D座標と法線ベクトル）を入力としてエンコードします。特に、均一サンプリングに加えて、メッシュのエッジやコーナーなど詳細情報が多い領域からより多くの点をサンプリングする独自のImportance Sampling手法を採用しています。入力点群とPoint Queryは、Cross AttentionとSelf-attention層からなるエンコーダによって処理され、潜在形状埋め込みの平均と分散を予測します。デコーダは、潜在埋め込みから3D neural fieldを再構築し、Marching Cubeアルゴリズムを用いて三角形メッシュに変換可能なSDFを予測します。学習時には、予測SDFと真値SDFのMSE、およびKL-divergence loss $L_{KL}$ を含む複数のロスを組み合わせます。総学習ロスは $L_r = E_{x \in R^3} [MSE(D_s(x|Z_s), SDF(x))] + \gamma L_{KL}$ で与えられます。また、潜在トークンシーケンス長をランダムにサンプリングするMulti-resolution戦略も用います。Hunyuan3D-DiTは、ShapeVAEの潜在空間で学習されるフローベースのDiffusion Transformerです。ネットワーク構造には、FLUXに倣ったデュアルストリームとシングルストリームのTransformerブロックが使用されます。デュアルストリームブロックでは潜在トークンと条件トークンがアテンションで相互作用し、シングルストリームブロックでは連結されたトークンが処理されます。入力画像条件は、事前学習済みImage Encoder（DINOv2 Giant）を用いて抽出され、背景除去などの前処理が施されます。学習にはFlow Matching objectiveが用いられ、$L = E_{t,x_0,x_1} [\lVert u_{\theta}(x_t, c, t) - u_t \rVert_2^2]$ を最小化します。推論時には一次Euler ODEソルバーで形状を生成します。



テクスチャ合成モデルであるHunyuan3D-Paintは、テクスチャなしメッシュと画像プロンプトから高解像度でシームレスなテクスチャマップを生成します。このプロセスは、前処理、マルチビュー画像合成、テクスチャベイキングの3段階で行われます。前処理では、入力画像から照明効果を除去するImage Delighting Moduleと、ジオメトリ認識のView Selection戦略（最大12視点を選択）が含まれます。マルチビュー画像合成は、画像追従、ジオメトリ追従、マルチビュー一貫性を実現するために設計されています。Image Followingのために、参照画像の元のVAE特徴をノイズなしでReference Branchに直接入力するDouble-stream Image Conditioning Reference-Netを採用し、ベースモデルの重みを固定することで実世界画像条件付けの性能を向上させます。Multi-view Consistencyのために、Original Self-attentionに加えてReference AttentionとMulti-view Attentionを並列構造で導入します。出力特徴は $Z_{MVA} = Z_{SA} + \lambda_{ref} \cdot \text{Softmax}(\frac{Q_{ref}K_{ref}^T}{\sqrt{d}})V_{ref} + \lambda_{mv} \cdot \text{Softmax}(\frac{Q_{mv}K_{mv}^T}{\sqrt{d}})V_{mv}$ で計算されます。Geometry ConditioningにはCanonical Normal MapsとCCMをVAEで処理した特徴を潜在ノイズに連結して使用し、View ConditioningにはLearnable Camera Embeddingを用います。テクスチャベイキングでは、自己オクルージョンによる穴を減らすため、Dense-view Inference（View Dropout戦略で訓練されたモデルによる）を行い、Single Image Super-resolutionで品質を向上させます。未カバー領域はTexture Inpaintingで補間します。Hunyuan3D-Paintは、生成されたメッシュだけでなく、ControlNetやIP-Adapterを活用することで、テキストや画像プロンプトによる任意のジオメトリへのテクスチャ生成もサポートします。

Hunyuan3D 2.0の評価は、形状再構築、形状生成、テクスチャマップ合成、テクスチャ付き3Dアセット生成の観点から行われました。形状再構築では、Hunyuan3D-ShapeVAEがV-IoUやS-IoUにおいて既存手法を上回る性能を示し、Importance Samplingの有効性が確認されました。形状生成では、Hunyuan3D-DiTがULIP/Uni3D指標において他手法よりも高い条件追従性を達成し、視覚的にも詳細な形状を生成できることが示されました。テクスチャマップ合成では、Hunyuan3D-PaintがCMMD, FID_CLIP, CLIP-score, LPIPSなどの指標で最良の結果を示し、シームレスで忠実なテクスチャを生成する能力が実証されました。エンドツーエンドのテクスチャ付き3Dアセット生成においても、Hunyuan3D 2.0は競合手法を上回る品質と条件追従性を示しました。さらに、ユーザー調査でも、Hunyuan3D 2.0が他の手法よりも高い評価を得ました。

Hunyuan3D-Studioは、Sketch-to-3D（スケッチから3D生成）、Low-polygon Stylization（高密度メッシュの低ポリゴン化とテクスチャ保持）、3D Character Animation（生成キャラクターの駆動）などの機能を提供し、3D制作プロセスを効率化します。

Hunyuan3D 2.0はオープンソースとして公開され、大規模3D基盤生成モデルの分野における堅牢なベースラインとして、今後の研究の発展に貢献することが期待されます。


#### Q:提案手法の処理の流れを順序だてて説明してください
#### A:
Hunyuan3D 2.0 の処理の流れについて、順序立ててご説明しますね。このシステムは、大きく分けて形状生成とテクスチャ合成の2つの主要な段階から構成されるパイプラインを採用しています。

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全体的な流れは以下の通りです。

1.  **入力 (Input):**
    *   まず、システムは出発点として1枚の入力画像を受け取ります。

2.  **形状生成 (Shape Generation) - Hunyuan3D-DiT:**
    *   入力画像は、大規模な形状生成モデルである Hunyuan3D-DiT に渡されます。
    *   Hunyuan3D-DiT は、まず Hunyuan3D-ShapeVAE という autoencoder を用いて、3D 形状を効率的な Latent space の連続的なトークンシーケンスに圧縮します。Importance sampling といった技術で、形状の細部まで捉えられるように工夫されています。
    *   次に、Hunyuan3D-DiT 本体（flow-based diffusion transformer）が、入力画像を手がかりに、ShapeVAE の Latent space における目的の形状を表すトークンシーケンスを予測します。
    *   予測されたトークンシーケンスは、ShapeVAE の decoder によって polygon mesh へとデコードされます。
    *   この段階の出力は、高忠実度で詳細な、しかしテクスチャを持たない bare meshです。

    ![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2981660/1a63f330-6edd-4080-8795-7c523d133440.png)
    ![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2981660/11536be4-cf26-4c73-b8cf-9a22816fa52a.png)

3.  **テクスチャ合成 (Texture Synthesis) - Hunyuan3D-Paint:**
    *   Shape Generation で生成された bare mesh と、元の入力画像が Hunyuan3D-Paint に入力されます。
    *   このモデルは、メッシュの幾何情報（normal maps や position maps など）と入力画像を条件として活用し、テクスチャマップを生成します。
    *   前処理として、入力画像に写り込んだ照明や影の影響を排除するため、Image Delighting Module を用いて画像を処理します。これにより、照明に依存しないテクスチャマップの生成を目指します。
    *   次に、Hunyuan3D-Paint が multi-task attention などの技術を用いて、入力画像の内容と幾何形状に沿った、自己矛盾のない multi-view images (マルチビュー画像) を複数生成します。
    *   最後に、生成された multi-view images は、Dense-view inference や Single Image Super-resolution などの技術を経て、bare mesh の UV space に texture map として焼き付け (baking) られます。自己オクルージョンによるテクスチャの穴は、Texture Inpainting で補完されます。
    *   この段階の出力は、高解像度で鮮やかな texture map です。

    ![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2981660/0e9d5c78-ad0a-404a-b2d8-a37704f986e0.png)

4.  **最終的なアセット (Final Asset):**
    *   Shape Generation で得られた bare mesh と、Texture Synthesis で生成された texture map を組み合わせることで、最終的な high-resolution textured 3D asset (テクスチャ付き3Dアセット) が完成します。

このように、Hunyuan3D 2.0 は形状とテクスチャの生成を分離した2段階のパイプラインにより、高品質な3Dアセットを効率的に生成しているのが特徴です。このモジュラーな設計は、生成された形状だけでなく、ユーザーが提供する既存のメッシュにもテクスチャを適用できる柔軟性をもたらしています。


#### Q:関連手法との比較について詳しく説明してください
#### A:
Hunyuan3D 2.0 は、その構成要素である Hunyuan3D-ShapeVAE、Hunyuan3D-DiT、Hunyuan3D-Paint、そしてシステム全体として、既存の関連手法と比較評価されています。論文の Evaluation (Section 5) で詳しく述べられている内容に基づいて、その比較を掘り下げて説明しますね。

比較は主に以下の3つの側面で行われています。

1.  **3D Shape Generation (形状生成)**
    *   これは、入力画像からテクスチャなしの bare mesh を生成する能力を評価します。
    *   **Shape Reconstruction (形状再構築):** まず、Hunyuan3D-ShapeVAE (VAE) の性能が評価されています。
        *   *比較対象:* 3DShape2VecSet [111]、Michelangelo [118]、Direct3D [98] と比較されています。これらは、異なる neural representation (Vector set, learnable query, triplane など) を使用する最先端の ShapeVAE アーキテクチャです。
        *   *評価方法:* VAE が元の3D形状をどの程度忠実に圧縮・再構築できるかを評価します。Volume IoU (V-IoU) と Surface IoU (S-IoU) というメトリックが使用されます。
        *   *結果:* Table 1 に示されているように、Hunyuan3D-ShapeVAE は V-IoU (93.6% 対 88.43% の最高ベースライン) と S-IoU (89.16% 対 81.55% の最高ベースライン) の両方で他のすべてのベースラインを大きく上回っています。Figure 6 のビジュアル比較でも、細部まで忠実に再現され、不必要な浮遊物 (floaters) が少ない「neat space」を生成できることが示されています。論文では、この優位性の主な理由として、**importance sampling** 戦略の有効性が挙げられています。これは、形状の複雑な領域（エッジやコーナー）により多くの点をサンプリングすることで、細部情報をより良く捉える手法です。
    *   **Shape Generation (形状生成):** 次に、Hunyuan3D-DiT による形状生成能力が評価されています。
        *   *比較対象:* オープンソースモデル (Michelangelo [118]、Craftsman 1.5 [49]、Trellis [100]) と、論文中で Shape Model 1, 2, 3 と呼ばれているクローズドソースモデルと比較されています。
        *   *評価方法:* 生成された mesh が入力画像にどれだけ忠実に合致しているかを評価します。ULIP [104] および Uni3D [121] というメトリック（生成された mesh と入力画像/合成された画像プロンプトとの類似度を測るもの）が使用されます。
        *   *結果:* Table 2 に示されている数値結果では、Hunyuan3D-DiT がほとんどのメトリックで最高のスコアを達成しており、「最も条件に追従した結果」を生成できることが示されています。Figure 7 のビジュアル比較では、Hunyuan3D-DiT が人間の顔、ピアノの鍵盤、ロゴテキストといった細かい表面の凹凸やレイアウトを正確に再現し、かつ穴のない完全な mesh を生成できることが強調されています。これは、下流のテクスチャリング作業にとって強固な基盤となります。

2.  **Texture Map Synthesis (テクスチャマップ合成)**
    *   これは、bare mesh と入力画像から高品質な texture map を生成する能力を評価します。
    *   *比較対象:* TEXTure [73]、Text2Tex [9]、SyncMVD [59]、Paint3D [110]、TexPainter [112] と比較されています。これらは、幾何学情報や diffusion prior を活用する既存のテクスチャ生成手法です。
    *   *評価方法:* 生成された texture map の rendering を画像レベルのメトリックで評価します。CMMD [38]、FIDCLIP [66] (Fréchet Inception Distance)、CLIP-score [71] (Semantic alignment を評価)、LPIPS [116] (Consistency を評価) が使用されています。
    *   *結果:* Table 3 の数値結果では、Hunyuan3D-Paint がすべてのメトリックで最良の結果を示しています。Figure 8 のビジュアル比較では、生成されたテクスチャがプロンプトに最も忠実に従っており（魚やウサギ）、サッカーボールのようにシームレスでクリアなテクスチャ、あるいは城やクマのように豊かなパターンを持つ複雑なテクスチャを生成できることが示されています。Figure 9 では、同じ形状に対して異なるテクスチャを適用する re-skinning の例が示され、その柔軟性がアピールされています。この高性能は、Image Delighting、double-stream image conditioning reference-net、**multi-task attention** (reference と multi-view consistency を並列で処理)、geometry および view conditioning、そして **dense-view inference** (dropout 訓練を含む) といった独自の技術設計に起因すると考えられます。特に、既存手法が持つ view bias や multi-view inconsistency の問題を克服するために、大規模な3Dデータセットでの直接的な訓練と、詳細な情報保持を目指した image injection が強調されています。

3.  **Textured 3D Assets Generation (テクスチャ付き3Dアセット生成)**
    *   これは、End-to-End のシステム（Hunyuan3D 2.0 全体）としての入力画像から最終的なテクスチャ付き3Dアセットを生成する能力を評価します。
    *   *比較対象:* オープンソースモデル (Trellis [100]) およびクローズドソースモデル (Model 1, 2, 3) と比較されています。
    *   *評価方法:* 生成されたテクスチャ付き3Dアセットの rendering を画像レベルのメトリック (CMMD, FIDCLIP, FIDIncept, CLIP-score) で評価する他、ユーザー調査も実施されています。
    *   *結果:* Table 4 の数値比較では、Hunyuan3D 2.0 が生成されるテクスチャ付き3Dアセットの品質と条件追従能力において、すべてのベースラインを凌駕しています。Figure 11 のビジュアル比較は、Hunyuan3D 2.0 が最も高品質なアセットを生成できることを視覚的に示しています。入力画像のテキストやロゴに対する正確な形状の凹凸、複雑なアクションを持つペンギン、精巧な構造を持つ山など、多様なケースで高い fidelity と condition following を実現しています。
    *   *ユーザー調査:* 50名の参加者による300件のテストケースでのユーザー調査結果が Figure 10 に示されています。ここでは、Hunyuan3D 2.0 が全体的な視覚品質、画像条件への準拠、全体的な満足度において、比較対象手法よりも大幅に高い評価を得ています。特に画像条件への準拠の項目で大きな差をつけています。

まとめると、Hunyuan3D 2.0 は、ShapeVAE における importance sampling、DiT における強力な画像条件付けとモデルアーキテクチャ、Paint における画像 delighting、multi-task attention、精密な image injection、dense-view inference といった複数の革新的な技術によって、形状生成、テクスチャ合成、そして最終的なテクスチャ付き3Dアセット生成の各段階で、既存のオープンソースおよびクローズドソースの最先端モデルに対して優れた性能を発揮していることが、数値評価と視覚評価、ユーザー調査の両面から示されています。

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#### Q:Hunyuan3D 1.0 とはどのような点が異なるのかまとめてください
#### A:
Hunyuan3D 1.0 [106] が参考文献として挙げられていますが、Hunyuan3D 1.0 の詳細なアーキテクチャや性能評価の結果は含まれていません。しかし、Hunyuan3D 2.0 の紹介や特徴から、1.0 からの主な発展点や違いをいくつか推測することができます。

考えられる主な違いは以下の通りです。

1.  **モデルのアーキテクチャと構成:**
    *   Hunyuan3D 1.0 の論文タイトルは「A unified framework for text-to-3d and image-to-3d generation」です。これは、テキスト入力と画像入力の両方に対応する**統合されたフレームワーク**であったことを示唆しています。
    *   一方、Hunyuan3D 2.0 は、**形状生成モデル (Hunyuan3D-DiT)** と**テクスチャ合成モデル (Hunyuan3D-Paint)** という、機能を分離した2つの強力な基盤モデルから構成される**2段階パイプライン**を採用しています。この分離により、形状とテクスチャの生成それぞれに特化した技術（例: ShapeVAE の importance sampling、Paint の multi-task attention など）を深く追求し、性能を向上させることが可能になったと考えられます。

2.  **生成されるアセットの品質と解像度:**
    *   Hunyuan3D 2.0 は、「High Resolution Textured 3D Assets Generation」を特に謳っており、形状の「fine-grained details」やテクスチャの「high-resolution and vibrant texture maps」を強調しています。ShapeVAE の詳細表現能力の向上や、Paint モデルでの dense-view inference と super-resolution の活用などが、この高解像度・高品質化に貢献していると考えられます。
    *   Hunyuan3D 2.0 の評価結果が示すように、形状の詳細さやテクスチャの鮮明さにおいて、既存の多くの手法（おそらく 1.0 の時点で達成されていた品質レベルよりも高い）を凌駕しています。

3.  **基盤モデルとしての強化とオープンソース化への注力:**
    *   Hunyuan3D 2.0 は、「large-scale foundation generative models」としての位置づけを明確にし、オープンソースコミュニティへの貢献を目的として公開されています。Hunyuan3D-DiT と Hunyuan3D-Paint は「two strong open-sourced 3D foundation models」と紹介されており、基盤モデルとしての汎用性と性能が特に強化されていることが示唆されます。1.0 もオープンな取り組みだった可能性はありますが、2.0 では基盤モデルとしての完成度とオープン性への意欲がより強く前面に出ています。

4.  **ユーザー向けプラットフォーム/機能 (Hunyuan3D-Studio):**
    *   Hunyuan3D 2.0 は、生成された3Dアセットをさらに活用・編集するためのプラットフォーム「Hunyuan3D-Studio」を併設しています。Sketch-to-3D、Low-polygon Stylization、Animation といった機能は、生成後のワークフローを支援し、ユーザー体験を向上させるためのものです。これは、単なる生成モデルに留まらず、より広範な3D制作パイプラインへの統合を目指している点で、1.0 からの重要な拡張と考えられます。

5.  **特定の技術の導入:**
    *   Hunyuan3D 2.0 の論文で詳細に説明されている、ShapeVAE における importance sampling、Hunyuan3D-DiT における flow-based diffusion transformer や large image encoder (DINOv2 Gaint) の活用、Hunyuan3D-Paint における image delighting、double-stream reference-net、multi-task attention、dense-view inference といった個別の革新的な技術は、Hunyuan3D 2.0 で導入または大幅に強化された点である可能性が高いです。これらの技術が、2.0 の性能向上や特徴的な生成結果（例: 条件への高い追従性、multi-view consistency）に繋がっています。

まとめると、Hunyuan3D 2.0 は、Hunyuan3D 1.0 の「統合フレームワーク」としての基礎を元に、モデルアーキテクチャを機能分離した2段階パイプラインへと進化させ、個々のモデルに最先端の技術（importance sampling, flow-based diffusion, multi-task attentionなど）を導入することで、生成品質（解像度、詳細、忠実度）を大幅に向上させたバージョンと言えます。また、生成されたアセットの活用を支援する Studio 機能や、基盤モデルとしてのオープンソース化にもより力を入れている点が 1.0 とは異なります。


#### Q:TripoSR, TripoSGとの比較について言及されていましたか？
#### A:
Hunyuan3D 2.0 の論文では、直接的に "TripoSR" や "TripoSG" という名前を挙げての比較は**言及されていませんでした**。

論文で比較対象として挙げられているのは、以下のモデルです。

*   **Shape Reconstruction (ShapeVAE)** の比較対象: 3DShape2VecSet [111]、Michelangelo [118]、Direct3D [98]。
*   **Shape Generation (Hunyuan3D-DiT)** の比較対象: Michelangelo [118]、Craftsman 1.5 [49]、Trellis [100]、Shape Model 1/2/3 (クローズドソース)。
*   **Texture Map Synthesis (Hunyuan3D-Paint)** の比較対象: TEXTure [73]、Text2Tex [9]、SyncMVD [59]、Paint3D [110]、TexPainter [112]。
*   **Textured 3D Assets Generation (Hunyuan3D 2.0 全体)** の比較対象: Trellis [100]、Model 1/2/3 (クローズドソース)。

TripoSR は単一画像からの高速な3D再構築モデルとして知られており、TripoSG はより広範な3D生成タスク（形状、テクスチャ、シーンなど）を目指していると考えられます。これらは比較的新しいモデルであるため、Hunyuan3D 2.0 の開発・評価時点で、比較可能な公開情報やモデルが十分に利用可能でなかった可能性があります。あるいは、評価基準やタスク設定（例：Hunyuan3D 2.0 は高解像度、詳細、条件追従性を特に重視）が、Tripo シリーズの公開されている特徴とはやや異なっていたのかもしれません。

しかし、TripoSR や TripoSG も含めた最新の3D生成モデル全体の中で、Hunyuan3D 2.0 がどのような位置づけになるかを議論するのは非常に興味深いです。例えば、TripoSR の再構築に特化した高速アプローチと、Hunyuan3D 2.0 の生成に重点を置いた2段階パイプラインは、それぞれ異なる強みを持っています。


#### Q:提案手法の限界と今後の課題はなんですか？
#### A:

Hunyuan3D 2.0 に関する論文は、その優れた性能と先進性を強調することに重点を置いていますが、技術論文として、その設計や評価結果から読み取れる限界や、今後の研究開発で取り組むべき課題も存在します。論文中で明示的に「限界」として章立てて議論されているわけではありませんが、以下の点が今後の課題となり得ると考えられます。

**提案手法の限界（現状で完全に解決されていない可能性のある課題）:**

1.  **パイプラインの2段階構造の限界:**
    *   Hunyuan3D 2.0 は、形状生成とテクスチャ合成を分離した2段階パイプラインを採用しています。これは柔軟性と個別の性能向上には寄与しますが、形状とテクスチャが密接に関連するオブジェクト（例：毛皮のある動物、布地の服など）の場合、この分離が最適な結果を妨げる可能性があります。形状とテクスチャを jointly に生成するエンドツーエンドのアプローチの方が、より有機的で写実的な結果を生む可能性もあります。
    *   また、形状生成が失敗した場合、テクスチャ合成はその失敗した形状に基づかざるを得ません。

2.  **ShapeVAE の表現能力の限界:**
    *   論文では importance sampling を導入して細部再現性を高めていますが、ShapeVAE が圧縮できる潜在トークンの長さには上限があります (最大 3072 トークン)。極めて複雑な形状や、非常に微細な凹凸を持つ形状の場合、この潜在空間の容量が形状の全ての詳細を完全に捉えきれない可能性があります。
    *   Vector set という1次元の潜在表現が、3次元空間の複雑なトポロジーや構造を常に効率的に表現できるかという根本的な課題も存在します。

3.  **Texture Baking プロセスの課題:**
    *   Multi-view images を UV map に焼き付ける (baking) プロセスでは、どうしても seam artifacts や、view consistency が完璧でない場合の不整合が発生する可能性があります。論文では dense-view inference や inpainting でこれを軽減しようとしていますが、完全にゼロにすることは難しい場合が多いです。
    *   Image Delighting Module も、理想的な「unlit」状態への変換が常に完璧とは限らず、元の画像に特異な照明条件が含まれる場合、テクスチャに影響を与える可能性が完全に排除されるわけではありません。

4.  **入力条件の複雑性への対応:**
    *   Hunyuan3D 2.0 は主に単一の入力画像からの生成に焦点を当てています。複数のオブジェクトを含むシーン、複雑な背景、あるいは抽象的なコンセプトなど、より複雑な条件からの3D生成には、さらなる課題が存在する可能性があります。

5.  **形状やテクスチャの編集性・制御性:**
    *   Studio 機能で後処理的な編集やスタイル適用は可能ですが、生成の過程で形状の特定の部位を細かく制御したり、特定のテクスチャパターンを強制的に特定の領域に適用したりといった、高度なインタラクティブな制御は、現状のパイプラインだけでは難しいかもしれません。

**今後の課題（さらなる研究の方向性）:**

1.  **形状とテクスチャの統合的生成 (Joint Generation):**
    *   前述の限界を克服するため、形状とテクスチャ、あるいはマテリアル情報を含めた3Dアセット全体を、より密接に連携させる、あるいは同時に生成するモデルやパイプラインの研究。これにより、より自然で写実的なアセット生成が期待できます。

2.  **より多様な入力モダリティへの対応強化:**
    *   テキストのみ、複数の画像、3D スキャンデータの一部、ラフなスケッチ（Sketch-to-3D はありますが、コア生成モデルへの直接的な影響を深める）、さらには音声や動画といった、多様な入力から3Dアセットを生成する能力の拡張。

3.  **大規模かつ高品質な3Dデータセットの構築と活用:**
    *   Hunyuan3D 2.0 は Objaverse などの大規模データセットを活用していますが、現実世界にはさらに膨大で多様な3Dオブジェクトが存在します。より大規模で、高品質な幾何情報、詳細なテクスチャ、マテリアル情報、そしてセマンティクス情報が付与されたデータセットの構築は、3D基盤モデルの性能を飛躍的に向上させる鍵となります。特に、アニメーション可能なリグ情報や、物理特性に関するデータも含まれると、生成できるアセットの種類や活用範囲が広がります。

4.  **高精度な制御とインタラクティブな編集機能の統合:**
    *   生成プロセス中に、ユーザーが形状の特定の部位を調整したり、テクスチャのスタイルやパターンを細かく指示したりできるような、よりきめ細やかな制御メカニズムの開発。これは、プロのクリエイターが自身の創造性をより反映させるために不可欠です。

5.  **多様な表現形式への対応:**
    *   現在の mesh 表現だけでなく、Gaussian Splatting、Neural Radiance Fields (NeRFs) といった他の3D表現形式との連携や、それらを直接生成するモデルの研究。特にリアルタイムレンダリングや、よりフォトリアルな表現にはこれらの形式が有効な場合があります。

6.  **効率性とスケーラビリティの追求:**
    *   生成時間や計算リソースのさらなる削減、および超高解像度（例：8K テクスチャ、数百万ポリゴンの形状）のアセット生成への対応。これは、産業応用やコンシューマー向けの利用拡大に不可欠です。

7.  **静的オブジェクトを超えた生成:**
    *   単一の静的なオブジェクトだけでなく、複数のオブジェクトで構成されるシーン、アニメーション可能なキャラクター（Studio 機能はありますが、生成モデル自体がアニメーションに適した形状やリグ情報を生成するなど）、環境、あるいはインタラクティブな要素を持つ3Dコンテンツ全体の生成能力の開発。