在计算机视觉与图形学领域，如何从静态图像生成具有空间一致性的动态3D场景一直是业界攻关的核心难题。近日，腾讯优图实验室正式推出HunyuanWorld-Voyager视频扩散框架，通过创新的技术路径实现了从单张图像出发，结合用户自定义相机路径，生成具备世界一致性的3D点云序列。这一突破性成果不仅能够支持自定义视角的场景漫游视频创作，还可同步输出对齐的深度图与RGB视频流，为高效3D重建提供了全新解决方案。
【免费下载链接】HunyuanWorld-VoyagerHunyuanWorld-Voyager是腾讯开源的视频扩散框架，能从单张图像出发，结合用户自定义相机路径，生成具有世界一致性的3D点云序列。它可按自定义相机轨迹生成3D一致的场景视频用于世界探索，还能联合生成对齐的深度和RGB视频，实现高效直接的3D重建项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/HunyuanWorld-Voyager
技术架构：重构单图到动态3D的生成范式
HunyuanWorld-Voyager采用了分层扩散的创新架构，通过引入动态场景表征模块解决传统视频生成中普遍存在的空间漂移问题。该框架首先基于输入图像构建场景的三维隐式表示，随后通过相机轨迹编码器将用户定义的路径参数转化为连续的视角变换信号。在扩散过程中，系统创新性地融入了跨帧一致性约束损失，使生成的每一帧图像不仅保持视觉真实性，更能严格遵循物理空间的几何规律。
如上图所示，该示例清晰展示了从静态图像生成的动态3D点云序列在不同视角下的空间分布。这一可视化结果直观印证了HunyuanWorld-Voyager在保持场景结构一致性方面的技术突破，为开发者理解3D生成过程中的空间关系提供了重要参考。
相较于现有基于神经辐射场(NeRF)的方法，Voyager框架在生成效率上实现了数量级提升。通过引入预训练的图像理解模块与轻量化扩散解码器，系统可在普通GPU设备上完成复杂场景的实时渲染。特别值得关注的是其独创的深度-RGB联合生成机制，能够在保持视觉效果的同时，输出精确的几何深度信息，这为后续的3D建模、AR内容创作等下游任务提供了高质量数据基础。
核心能力：解锁场景漫游的无限可能
HunyuanWorld-Voyager的核心优势在于其强大的场景探索能力。用户只需提供单张场景图像和简单的相机运动参数（如平移轨迹、旋转角度、视场角变化等），系统即可自动生成符合物理规律的连续视角视频。这种创作模式彻底打破了传统3D内容生产对专业建模软件和复杂采集设备的依赖，使普通用户也能轻松创建具有沉浸感的虚拟漫游内容。
在文物数字保护领域，该技术展现出巨大应用潜力。通过对文物遗址的单张高清照片进行处理，Voyager能够生成可交互式的3D点云模型，研究者可通过自定义路径对虚拟遗址进行全方位观察，这不仅降低了文物数字化的门槛，更避免了实体接触可能带来的损害。在建筑设计行业，设计师可基于手绘草图快速生成动态漫游视频，实现设计方案的即时可视化呈现。
开放生态：构建3D生成的技术社区
为推动相关领域的技术创新，腾讯已公开HunyuanWorld-Voyager的技术资源。研究团队在Hugging Face平台发布了预训练模型权重与推理代码，开发者可通过简单调用API实现3D场景生成功能。项目技术报告已在arXiv平台公开，详细阐述了框架的设计原理、训练策略与性能评估结果。
项目开发过程中，研究团队借鉴了HunyuanWorld系列模型在图像理解方面的技术积累，同时吸收了VGGT、MoGE等开源项目在3D表征学习领域的先进经验。腾讯表示，将持续维护模型迭代，并计划在未来版本中加入多模态输入支持，允许用户通过文本描述控制场景生成效果。
学术引用与致谢
如果您的研究工作受益于HunyuanWorld-Voyager，请使用以下BibTeX格式引用：
@article{huang2025voyager, title={Voyager: Long-Range and World-Consistent Video Diffusion for Explorable 3D Scene Generation}, author={Huang, Tianyu and Zheng, Wangguandong and Wang, Tengfei and Liu, Yuhao and Wang, Zhenwei and Wu, Junta and Jiang, Jie and Li, Hui and Lau, Rynson WH and Zuo, Wangmeng and Guo, Chunchao}, journal={arXiv preprint arXiv:2506.04225}, year={2025} }项目团队特别感谢HunyuanWorld-1.0、Hunyuan3D-2和HunyuanVideo-I2V等内部项目提供的技术支撑，以及VGGT、MoGE、Metric3D等开源项目在3D视觉领域的探索贡献。这种开放协作的研发模式，正是推动人工智能技术快速发展的核心动力。
未来展望：迈向物理真实的数字孪生
HunyuanWorld-Voyager的推出标志着单目3D生成技术进入实用化阶段，但其发展仍面临诸多挑战。当前版本在处理高度动态场景（如运动人群、流体效果）时仍存在局限性，研究团队计划通过引入动态物体掩码与物理引擎约束来解决这一问题。在交互性方面，未来将支持用户在漫游过程中实时修改场景元素，实现真正意义上的沉浸式创作。
随着技术的不断成熟，我们有理由相信，单图生成3D场景将成为内容创作的基础能力，就像今天的图像编辑软件一样普及。HunyuanWorld-Voyager所开启的，不仅是一种新的技术可能性，更是人机协作创造的全新范式。通过持续的技术创新与生态建设，腾讯正推动着数字内容生产从2D平面迈向3D空间的历史性跨越。
【免费下载链接】HunyuanWorld-VoyagerHunyuanWorld-Voyager是腾讯开源的视频扩散框架，能从单张图像出发，结合用户自定义相机路径，生成具有世界一致性的3D点云序列。它可按自定义相机轨迹生成3D一致的场景视频用于世界探索，还能联合生成对齐的深度和RGB视频，实现高效直接的3D重建项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/HunyuanWorld-Voyager
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
