手脚 AI 视频之后最被看好的 AIGC 哄骗规模之一，对比 2024 年九游体育官网登录入口，2025 年AI 3D 生成的质料还是进化成了这么：

△图源：Meshy

跟着模子智力的束缚进化，在评估层面，新的挑战也在出现：

传统 3D 生成评测常常停留在对象级的鄙俚评估，主要温柔"合座质料"，短少对局部结构和材质的系统化分析。

为了管制这个问题，上海东说念主工智能实验室连合复旦大学、清华大学、香港汉文大学等高校发布了Hi3DEval——一套面向 3D 试验生成的全新脉络化自动评测体系。

团队通过联想对象级、部件级与材质主题三层评测公约，扫尾从合座形态到局部结构再到材质真是性的多粒度分析，全场地揭示模子的生成智力。

在此基础上，首期3D 生成榜单已在 HuggingFace 同步发布，涵盖30 个主流与前沿模子，覆盖Text ‑ to ‑ 3D与Image ‑ to ‑ 3D两大中枢任务。

预见团队暗意，该榜单不错直不雅呈现各模子的总数表现，但愿以此为学术界与产业界提供可跟踪、可复现的对标基准，推进 3D 生成技能向更高质料与更高透明度发展。

三层评测公约：从合座到细节，全面解析 3D 生成质料

Hi3DEval 基于三层评测公约的脉络化评测体系，旨在提供更细粒度的质料解析，还能揭示具体的优舛误，为模子校阅与优化提供明确场地。

对象级（object-level）

对象级评估温柔生成物体的宏不雅表现，涵盖"几何合感性"、"几何雅致度"、"纹理质料"、"几何 - 纹理一致性"、"Prompt-3D 一致性"五个维度。

"几何合感性"侧重的结构圆善性、保真性，不存在多头、塌陷、浮空等不平物理规定。

"几何雅致度"则侧重名义雅致度，包括边际敏感度、轻微部件的圆善性等。

"纹理质料"试验纹理贴图的明晰度、细节保真度以及好意思学水平。

"几何 - 纹理一致性"搜检纹理与几何结构的对王人进程，举例斑纹是否除名物体名义详细。

" Prompt-3D 一致性"则评估生成 3D 钞票与输入文本或图像辅导的匹配度，包括类别、属性和身份特征等，确保效力适合用户需求。

部件级（part-level）

现存的大大都 3D 生成评测体系都停留在对象级评估，只可给出合座质料的迟滞评分，难以揭示模子在局部结构上的优劣。

Hi3DEval 引入部件级评测，将温柔点精准落在诸如椅子腿、扶手、背板等细分部位，大略直不雅定位残障发生的区域。

这种粒度更细的评测不仅有助于会诊生成过程中的局部几何问题，还能在模子优化时提供有针对性的校阅信号。评测维度包括局部几何合感性（保证局部结构适合现什物理与联想逻辑）和局部几何雅致度（量度细节描述的明晰度与丰富进程）。

材质主题（material-subject）

传统的材质评估仍停留在图片质料和主不雅审好意思层面，常用的策画如 FID、KID、好意思学评分等。

为了弥补这块的空白，Hi3DEval 联想材质主题的评估公约，聚焦名义视觉与物理属性，借助物体在不同光照条目下的反射信息，从"细节与复杂性"、"色调与足够度"、"一致性与伪影"、"材质合感性"四个维度进行全场地评估。

其中前两个维度聚焦名义视觉，"细节与复杂度"温柔材质纹理的视觉丰富度和好意思学合营度，"色调与足够度"则评估材质神采的散布是否当然以及足够度是否合理。后两个维度则聚焦物理属性，"一致性与伪影"搜检材质纹理在不同光照或视角下的一致性，幸免接缝、错位、荒谬暗影等视觉伪影， "材质合感性"评估反射率、鄙俚度等物理特质是否适合现实材料表现。

首期评测榜单：直不雅呈现模子实力，推进行业对标

Hi3DEval 在 HuggingFace 平台发布了首期 3D 生成榜单，涵盖 30 余款 Text-to-3D 与 Image-to-3D 模子。

榜单在长入的评测确立下对系数模子进行测评，包括疏导的输入辅导、渲染视角、光照条目及输出格局。这种圭臬化经由不仅放置了实验环境互异带来的偏差，还保险了榜单的评分效力的自制性和可参考性。

榜单效力不仅直不雅呈现总分排行，还提供各个维度的单项得分，匡助预见者、迷惑者快速定位模子上风与短板。同期，它也为学术界与工业界提供了可跟踪的对标参考，推进 3D 生成技能向高质料、透明化发展。

圆善榜单可点击文末教化稽查。

自动化评测管线：混杂 3D 表征，增强 3D 感知智力

过往大都评测格局依赖静态渲染图像，难以泄漏动态不一致（如跨视角形变、细节抖动等）和真是几何残障（如多头问题、局部塌陷等），评测论断与模子在真是三维使用场景中的可用性存在偏差。

为了缓解 2D 表征的局限性，Hi3DEval 使用多视角环绕视频 + 原生网格（mesh）构建了基于混杂 3D 表征的自动化评测管线。

视频表征能直不雅揭示跨视角 / 时序的结构阐发性与纹理漂移，大略分别"静帧面子、动掸即崩"的模子，使其相等得当用于对象级和材质主题的评估。而关于部件级评测，由于视频表征庸俗出现对部件主体的遮盖进而影响评估质料，是以采取了原生 3D 表征营救几何关系维度的自动化评测。

通过长入的模子确立与对比实验，Hi3DEval 在东说念主类偏好一致性上的表现优胜，越过了现存主流自动评测策画，为 3D 试验生陈规模提供了更可靠、更全面的评测器具。

在生成 3D 技能高速迭代确当下，固然不同模子在功能和表现体式上的差距正在迟缓收缩，但在试验雅致度、真是感、结构一致性等质料维度上，互异依旧权贵。

夙昔，由于清寒一套科学、长入且可推广的评价体系，行业扣问常常停留在"谁的 demo 更吸睛"这种主不雅印象层面，难以全面量度格局的真是水平。

Hi3DEval 这么的基准推出，旨在冲突这一局限——不仅提供了面向畴昔的、系统化的 3D 试验质料评价圭臬，也为学术界和产业界带来了更透明、更公说念的对比依据。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/2508.05609

花式主页：

https://zyh482.github.io/Hi3DEval/

评测榜单：

https://huggingface.co/spaces/3DTopia/3DGen-Leaderboard

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—  完  —

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