【ComfyUI】混元3D 2.0 多视图生成模型
今天给大家演示一个基于 Hunyuan3D v2 的 ComfyUI 多视角三维重建工作流。该流程通过加载前、后、左、右四个不同角度的输入图像，结合多视角条件编码与潜空间采样机制，实现从二维输入到三维模型的自动化生成。整个过程涵盖模型加载、特征提取、条件融合、潜变量采样、体素解码、网格提取与三维文件导出，帮助用户直观理解如何快速从静态图像生成可交互的三维可视化成果。
文章目录
- 工作流介绍
- 核心模型
- Node节点
- 工作流程
- 应用场景
- 开发与应用
工作流介绍
该工作流的核心是 hunyuan3d-dit-v2-mv 模型，它在潜空间中处理多视角输入，保证生成结果既有几何一致性又具备丰富的细节表现。结合 CLIPVision 的图像特征提取与多视角条件融合节点，工作流实现了从图像输入到三维输出的完整闭环，适用于多样化的三维重建需求。
核心模型
在核心模型部分，工作流以 Hunyuan3D v2 为基础，该模型能够将不同视角的输入图像整合为一致的潜空间表达，进而在三维生成中保持几何与纹理的准确性。通过与 VAE 和采样器的配合，模型确保输出的三维结果具有良好的细节和稳定性。
| 模型名称 | 说明 |
|---|---|
| hunyuan3d-dit-v2-mv_fp16.safetensors | Hunyuan3D v2 多视角预训练模型，支持多张图像输入，生成高质量 3D 潜空间表示，用于体素生成与解码。 |
Node节点
节点的使用形成了从模型加载到三维模型导出的完整链路。首先通过 ImageOnlyCheckpointLoader 加载模型与必要组件，再利用 CLIPVisionEncode 节点对前后左右视角的图像进行特征提取，随后交由 Hunyuan3Dv2ConditioningMultiView 整合条件信息。KSampler 负责潜空间采样，VAEDecodeHunyuan3D 将其解码为体素，VoxelToMesh 完成体素到网格的转换，最终 SaveGLB 导出为可用的三维文件。
| 节点名称 | 说明 |
|---|---|
| ImageOnlyCheckpointLoader | 加载核心模型、CLIP Vision 编码器和 VAE 组件 |
| CLIPVisionEncode | 对输入的多视角图像进行视觉特征编码 |
| Hunyuan3Dv2ConditioningMultiView | 融合前后左右多视角编码，生成正负条件输入 |
| KSampler | 在条件约束下生成潜空间特征 |
| VAEDecodeHunyuan3D | 将潜变量解码为三维体素表示 |
| VoxelToMesh | 将体素数据转换为网格数据 |
| SaveGLB | 导出最终三维模型为 GLB 格式文件 |
工作流程
该工作流的执行过程从加载模型与输入图像开始，通过多视角条件融合与潜空间采样生成三维体素，最终转化为网格并导出文件。首先使用 ImageOnlyCheckpointLoader 加载 Hunyuan3D 模型和对应的 VAE 与 CLIP 模块，再通过 LoadImage 节点分别导入前、后、左、右视角的图像，并经由 CLIPVisionEncode 转换为视觉特征向量。随后，Hunyuan3Dv2ConditioningMultiView 将这些特征统一融合，生成正负条件输入给 KSampler，同时利用 EmptyLatentHunyuan3Dv2 提供初始潜空间作为生成基础。接下来，ModelSamplingAuraFlow 与采样器协同作用，完成三维潜空间数据的迭代采样与优化。采样得到的潜空间通过 VAEDecodeHunyuan3D 解码为三维体素，再利用 VoxelToMesh 将体素转换为网格结构，最后通过 SaveGLB 节点导出标准 GLB 文件，实现从图像到三维模型的完整生产流程。
| 流程序号 | 流程阶段 | 工作描述 | 使用节点 |
|---|---|---|---|
| 1 | 模型加载 | 加载 Hunyuan3D 模型、CLIP 模块与 VAE | ImageOnlyCheckpointLoader |
| 2 | 图像输入 | 导入前、后、左、右四视角图像 | LoadImage |
| 3 | 特征提取 | 将图像转化为视觉特征向量 | CLIPVisionEncode |
| 4 | 条件融合 | 融合多视角特征生成正负条件控制 | Hunyuan3Dv2ConditioningMultiView |
| 5 | 潜空间初始化 | 生成初始潜空间输入 | EmptyLatentHunyuan3Dv2 |
| 6 | 采样生成 | 在潜空间中完成三维生成采样 | KSampler + ModelSamplingAuraFlow |
| 7 | 体素解码 | 将潜空间结果解码为三维体素 | VAEDecodeHunyuan3D |
| 8 | 网格生成 | 将体素转换为三维网格结构 | VoxelToMesh |
| 9 | 文件导出 | 导出 GLB 格式的三维文件 | SaveGLB |
应用场景
该工作流能够实现从多视角二维图像生成高质量三维模型，应用场景十分广泛。在数字孪生中，它可以用于快速构建真实物体的三维数字化模型；在游戏与影视制作中，开发者能够直接将拍摄或参考图像转化为 3D 素材，提高建模效率；在虚拟现实和增强现实领域，该流程能够为虚拟空间快速提供精准的 3D 资源。同时，对于设计师和研究人员来说，该工作流也能作为原型验证的高效工具，使他们无需复杂的建模过程即可获得可用的三维结果。通过标准的 GLB 文件导出，生成的模型可直接应用于主流三维引擎和可视化平台，极大地提升了跨平台的兼容性与应用灵活性。
| 应用场景 | 使用目标 | 典型用户 | 展示内容 | 实现效果 |
|---|---|---|---|---|
| 数字孪生 | 构建真实物体的三维数字模型 | 工业企业、工程人员 | 物体三维重建结果 | 快速完成数字化还原 |
| 游戏与影视 | 生成可直接使用的 3D 素材 | 游戏开发者、影视工作者 | 三维角色与道具 | 提升建模与制作效率 |
| VR/AR 内容 | 提供虚拟环境的三维资产 | VR/AR 开发人员 | 场景与交互模型 | 增强沉浸式体验 |
| 设计与科研 | 辅助原型构建与实验验证 | 设计师、研究人员 | 三维原型与实验模型 | 降低建模门槛，提高实验效率 |
开发与应用
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