tencent/HY3D-Bench
HY3D-Bench Project page | Paper | Code 🔥 News Feb 04, 2026: 🎉 We release HY3D-Bench - a comprehensive collection of high-quality 3D datasets with 3 DIFFERENT subsets! ✨ Full-level Dataset: 252K+ watertight meshes with multi-view renderings and sampled points ✨ Part-level Dataset: 240K+ objects with fine-grained part decomposition ✨ Synthetic Dataset: 125K+ AI-synthesized objects across 1,252 categories 🚀 Baseline Model:… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/tencent/HY3D-Bench.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🧊 HY3D-Bench: Bộ dữ liệu 3D đa dạng hơn 617K mẫu cho nghiên cứu thế hệ 3D
Bộ dữ liệu 3D toàn diện từ Tencent Hunyuan với ba tập con phục vụ nhiều nhiệm vụ khác nhau.
HY3D-Bench là một bộ sưu tập dữ liệu 3D chất lượng cao được thiết kế để khắc phục các hạn chế của các kho lưu trữ 3D hiện tại như nhiễu, hình học không đúng và thiếu cấu trúc. Dự án phát hành ba tập dữ liệu bổ sung nhau nhằm hỗ trợ nghiên cứu trong thị giác máy tính, mô hình sinh tạo và robot học.
✨ Điểm nổi bật
- Dữ liệu cấp độ toàn bộ: Hơn 252K lưới tam giác kín, không lỗ, kèm theo hình render đa góc và điểm mẫu.
- Dữ liệu cấp độ bộ phận: Hơn 240K đối tượng với phân chia bộ phận chi tiết và lưới tam giác riêng lẻ cho từng bộ phận.
- Dữ liệu t合成 AI: Hơn 125K đối tượng được tạo bởi AI phủ sóng các danh mục đa dạng.
- Chất lượng chuẩn sẵn huấn luyện: Tất cả lưới đều được chuẩn hóa, làm sạch và kín.
- Định dạng chuẩn hoá: Cấu trúc tệp và siêu dữ liệu nhất quán.
- Mô hình cơ sở: Hunyuan3D-Shape-v2-1 Small (0.8B DiT) được huấn luyện trên dữ liệu cấp độ toàn bộ.
💡 Vì sao đáng chú ý
HY3D-Bench cung cấp ba tập dữ liệu bổ sung nhau, từ cấp độ toàn bộ cho đến cấp độ bộ phận và dữ liệu t合成 AI, đáp ứng nhu cầu đa dạng trong nghiên cứu 3D. Dữ liệu được xử lý qua pipeline chuyên nghiệp, đảm bảo chất lượng ổn định cho huấn luyện mô hình sinh tạo 3D. Đặc biệt, tập dữ liệu t合nh bao phủ các danh mục hiếm và dài, phù hợp cho đánh giá khả năng tổng quát hóa bằng không giám sát.
#3DDataset #TextTo3D #ImageTo3D #SyntheticData #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Hunyuan3D-Omni: A Unified Framework for Controllable Generation of 3D Assets The model was presented in the paper Hunyuan3D-Omni: A Unified Framework for Controllable Generation of 3D Assets(https://huggingface.co/papers/2509.21245). Abstract Recent...
//: ( ) //: ( ) //: ( ) “ Living out everyone’s imagination on creating and manipulating 3D assets.” This repository contains the models of the paper Hunyuan3D 2.0: Scaling Diffusion Models for High Resolution Textured 3D Assets Generation(https://h...
🔗 BibTeX If you found this repository helpful, please cite our report: bibtex @misc{hunyuan3d2025hunyuan3d, title={Hunyuan3D 2.1: From Images to High-Fidelity 3D Assets with Production-Ready PBR Material}, author={Team Hunyuan3D and Shuhui Yang and...
Miro: Conversational and editable 3D asset generation from text and images Model Description Miro is an 3D model focused on transforming creative ideas into physical three-dimensional objects. Developed by the IntimeAI team, this model is fine-tuned...
!FLUX.1 dev Grid(./devgrid.jpg) FLUX.1 dev is a 12 billion parameter rectified flow transformer capable of generating images from text descriptions. For more information, please read our blog post(https://blackforestlabs.ai/announcing-black-forest-la...
MiniMax H3 Repackaged model files for ComfyUI. Original model repository: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3 Place the files in the following folders: 📂 ComfyUI/ ├── 📂 models/ │ ├── 📂 diffusionmodels/ │ │ ├── minimaxh3fl2vabf16.safetenso...
☯️ Hunyuan3D Part - Pipeline of our image to 3D part generation. It contains two key components, P3-SAM and X-Part. The holistic mesh is fed to part detection module P3-SAM to obtain the semantic features, part segmentations and part bounding boxes....
Zero-to-CAD 1M One million executable, interpretable CAD construction sequences synthesized entirely without real-world data. Zero-to-CAD: Agentic Synthesis of Interpretable CAD Programs at Million-Scale Without Real Data Mohammadmehdi Ataei, Farzaneh Askari, Kamal Rahimi Malekshan, Pradeep Kumar Jayaraman Autodesk Research Related Resources Resource Link 📄 Paper Zero-to-CAD: Agentic Synthesis of Interpretable CAD Programs at… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/ADSKAILab/Zero-To-CAD-1m.
This repository hosts data for Scalable 3D Captioning with Pretrained Models and View Selection for 3D Captioning via Diffusion Ranking, including descriptive captions for 3D objects in Objaverse, Objaverse-XL, ABO, and ShapeNet. This repo also includes point clouds and rendered images with camera, depth, and MatAlpha information of Objaverse objects, as well as their Shap-E latent codes. All the captions and data provided by our papers are released under ODC-By 1.0 license. Important… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/tiange/Cap3D.