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Hi3D v1.0 開源：先有粗略模型，再逐步修出細節
官方 GitHub 發佈日期係 2026 年 10 月 23 日；10 月 28 日係其後報道日期。程式碼、模型檔案及線上示範分別可經 GitHub、Hugging Face 等渠道取得。[8][11][13][44] Hi3D v1.0 要輸入同一物件的粗略網格及參考圖片，再逐步提升幾何細節；唔會由零開始完成整個圖像轉 3D 流程。[8][18] 最高 1536³ 精修流程只在 96 GB NVIDIA H20 上經過驗證；商用前亦要睇清楚授權中的用量及營業額門檻。[17][30][43]
發布者使用 GPT-6 Luna 編輯圖片由 GPT Image 2 生成
研究答案
重點
- 官方 GitHub 發佈日期係 2026 年 10 月 23 日；10 月 28 日係其後報道日期。程式碼、模型檔案及線上示範分別可經 GitHub、Hugging Face 等渠道取得。[8][11][13][44]
- Hi3D v1.0 要輸入同一物件的粗略網格及參考圖片，再逐步提升幾何細節；唔會由零開始完成整個圖像轉 3D 流程。[8][18]
- 最高 1536³ 精修流程只在 96 GB NVIDIA H20 上經過驗證；商用前亦要睇清楚授權中的用量及營業額門檻。[17][30][43]
AI 提示
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Chinese 3D generation company Hi3D open-source in its October 28, 2026 release of Hi3D v1.0, including the availability of inferenc. Article summary: Hi3D released Hi3D v1.0 as a developer-facing, image-conditioned 3D geometry-refinement package, with inference code on GitHub, model weights on Hugging Face and an online demo—not simply an object generator that starts . Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clic
Hi3D v1.0 開源了推理程式、模型檔案和文件，開發者可到 GitHub 查看專案，到 Hugging Face 下載模型權重和設定，亦可試用網上示範。Hi3D 的公告稱示範可免費使用。8
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先講清楚定位：Hi3D v1.0 係一個配合圖片使用的 3D 幾何精修工具，唔係由一張圖片直接由零生成完整模型。它需要一個粗略網格，以及同一物件的參考圖片；製作初始網格屬於另一個步驟。8
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網格點樣逐步精修？
Hi3D v1.0 沿用 Sparc3D 的表示方式和精修架構。每一輪會在已佔用的 voxel 位置抽取稀疏潛在表示，再透過自剪枝稀疏 VAE 解碼成幾何，並抽取出網格。之後，系統可再利用該網格提供稀疏支援，進行下一輪精修。3
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官方列出的精修階段如下：
| 精修輪數 | 名義稀疏抽取網格解析度 |
|---|---|
| 1 輪 | 512³ |
| 2 輪 | 1024³ |
| 3 輪 | 1536³ |
以上係網格抽取解析度的名義數值，唔代表輸出模型有固定數目的三角面。專案文件指，第三輪會將精修延伸至名義 1536³ 的稀疏抽取網格。8
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專案 README 表示，模型以約 200 萬個經整理的 3D 資產訓練；呢個數字來自專案方，並非獨立核實的數據集審核結果。3
硬件要求要留意
安裝文件列明需要 Python 3.10、支援 compute capability 8.0 或以上的 NVIDIA GPU，以及相容的 CUDA Toolkit 12.0 至 12.5 版本。17
文件亦表示，1536³ 精修流程只在 96 GB NVIDIA H20 上完成驗證；較細顯示卡的峰值記憶體用量和可行性尚未確定。因此，96 GB 係已公開的驗證配置，唔應直接當成所有解析度都適用的最低硬件要求。17
商用前先睇授權條款
Hi3D 自有或獲授權材料受《Hi3D Open License Agreement Version 1.0》規管。條款在符合協議要求的前提下，授予使用、複製、修改、微調及改編等權利；第三方元件原有的授權條款和署名要求仍然有效。6
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授權文件列出規模門檻：相關產品或服務的每月活躍用戶超過 200,000，或每月收入達到 100 萬美元，便可能觸發額外要求。協議副本亦寫明，觸發門檻後 60 日內須通知授權方並申請獨立授權。正式整合到商業產品前，應先核對現行協議及其適用範圍。30
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人們還問
「Hi3D v1.0 開源：先有粗略模型，再逐步修出細節」的簡短答案是什麼？
官方 GitHub 發佈日期係 2026 年 10 月 23 日；10 月 28 日係其後報道日期。程式碼、模型檔案及線上示範分別可經 GitHub、Hugging Face 等渠道取得。[8][11][13][44]
首先要驗證的關鍵點是什麼？
官方 GitHub 發佈日期係 2026 年 10 月 23 日；10 月 28 日係其後報道日期。程式碼、模型檔案及線上示範分別可經 GitHub、Hugging Face 等渠道取得。[8][11][13][44] Hi3D v1.0 要輸入同一物件的粗略網格及參考圖片，再逐步提升幾何細節；唔會由零開始完成整個圖像轉 3D 流程。[8][18]
接下來在實務上我該做什麼？
最高 1536³ 精修流程只在 96 GB NVIDIA H20 上經過驗證；商用前亦要睇清楚授權中的用量及營業額門檻。[17][30][43]
來源
github.comReleases: hi3d-official/Hi3Dv1.0 - GitHub
huggingface.cohi3d-official/Hi3Dv1.0 at main - Hugging Face
prnasia.comHi3D V1.0 Goes Open Source: The First Production-Validated Open-Source AI 3D Model