news 2026/10/2 11:58:28

HY-World 2.0 模型库Model Zoo完整指南:快速下载与配置WorldMirror/Pano/WorldStereo权重

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张小明

前端开发工程师

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HY-World 2.0 模型库Model Zoo完整指南:快速下载与配置WorldMirror/Pano/WorldStereo权重

HY-World 2.0 模型库Model Zoo完整指南:快速下载与配置WorldMirror/Pano/WorldStereo权重

【免费下载链接】HY-World-2.0HY-World 2.0: A Multi-Modal World Model for Reconstructing, Generating, and Simulating 3D Worlds项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hy/HY-World-2.0

HY-World 2.0是一个多模态 3D 世界模型,可以从文本、单图、多视角图片或视频生成/重建可交互的 3D 世界(3DGS 网格与高斯点云)。它的模型库(Model Zoo)包含WorldMirror、HY-Pano、WorldStereo三大系列权重。本文将用一篇完整指南,带你快速完成 HY-World 2.0 权重的下载、加载与配置,零基础上手世界模型推理。

🧩 先看懂:HY-World 2.0 的模型家族

HY-World 2.0 由四大阶段串联而成:全景生成(HY-Pano 2.0)→ 轨迹规划(WorldNav)→ 世界扩展(WorldStereo 2.0)→ 世界组合(WorldMirror 2.0 + 3DGS 训练)。三大权重各自负责其中一个核心环节:

📦 模型权重清单:一文看全三大系列

官方模型库汇总了以下权重(来源:README.md 的 Model Zoo 章节):

系列模型用途参数量说明
世界重建WorldMirror-2多视角图片/视频 → 3D 重建~1.2B单次前向预测深度、法线、相机、点云与 3DGS
世界重建WorldMirror-1多视角图片/视频 → 3D 重建(旧版)~1.2B兼容旧任务可继续用
全景生成HY-Pano-2文本/图片 → 360° 全景图~80BHunyuanImage-3 完整推理管线
全景生成HY-Pano-2-Qwen文本/图片 → 360° 全景图~425M轻量 LoRA,基于 Qwen-Image-Edit
世界扩展WorldStereo-2全景图 → 3DGS 世界~17B扩散式关键帧生成,带内存一致性

💡好消息:大部分权重托管在同一个 Hugging Face 仓库tencent/HY-World-2.0中,按子文件夹组织;WorldStereo-2 独立托管在hanshanxue/WorldStereo仓库。推理代码会在首次运行时自动下载权重,无需手动配置环境变量。

🎯 第一步:克隆仓库并安装环境

所有权重配置都建立在代码环境之上。推荐CUDA 12.8 + Python 3.11+,官方建议先用一个共享环境把 WorldMirror 跑通,再补装 World Generation 的额外依赖(详见 README.md 的 Get Started 章节):

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/hy/HY-World-2.0 cd HY-World-2.0 pip install -r requirements.txt

🪞 WorldMirror 2.0:世界重建权重加载配置

WorldMirror 2.0 是统一的前馈式重建模型,一次前向推理同时输出:3D 点云、逐视角深度图、表面法线、相机位姿与内参、以及 3D Gaussian Splatting 属性(均值、尺度、旋转、不透明度、SH 系数)。

方式一:在线自动下载(最简单)

权重位于 HF 仓库的HY-WorldMirror-2.0子文件夹(model.safetensors+ 配置文件),默认自动拉取,只需一行加载:

from hyworld2.worldrecon.pipeline import WorldMirrorPipeline pipeline = WorldMirrorPipeline.from_pretrained('tencent/HY-World-2.0') result = pipeline('path/to/images') # 图片目录或视频文件

加载逻辑在 hyworld2/worldrecon/pipeline.py,它会自动识别本地目录中的model.safetensors+ config,否则从 HF 下载。

方式二:本地 checkpoint 手动配置

已手动下载权重时,通过ckpt_path+config_path指到本地文件,跳过任何网络请求:

pipeline = WorldMirrorPipeline.from_pretrained( pretrained_model_name_or_path='tencent/HY-World-2.0', ckpt_path='/path/to/checkpoint.safetensors', config_path='/path/to/config.yaml', )

命令行同样支持--ckpt_path/--config_path参数(见 DOCUMENTATION.md 的 CLI Reference)。用本地样例场景试跑效果,可以直接使用仓库自带的 examples/worldrecon 数据集,例如:

进阶配置:省显存与多卡

  • 禁用不需要的预测头省显存(最多释放约 200M 参数):disable_heads=["normal", "points"],可选"camera" / "depth" / "normal" / "points" / "gs"
  • 多卡 FSDP + bf16推理(注意:输入图片数 ≥ GPU 数):
torchrun --nproc_per_node=2 -m hyworld2.worldrecon.pipeline \ --input_path path/to/images --use_fsdp --enable_bf16

🌐 HY-Pano 2.0:全景生成权重的两种后端

HY-Pano 2.0 把单张透视照片(或文本)扩展为 360° 等距柱状全景图,提供两种权重方案:

后端脚本权重形态特点
HunyuanImage-3(~80B)hyworld2/panogen/pipeline.py完整模型(HY-Pano-2.0子文件夹)带"思考→改写→扩散"推理链,质量更高
Qwen-Image-Edit + LoRA(~425M)hyworld2/panogen/pipeline_with_qwen_image.py轻量 LoRA(pytorch_lora_weights.safetensors)加载快、易集成,GPU 门槛低

后端一(HunyuanImage-3):默认模型 ID 为tencent/HY-World-2.0,子文件夹HY-Pano-2.0(见 pipeline.py),首次运行自动下载:

from pipeline import HunyuanPanoPipeline pipeline = HunyuanPanoPipeline.from_pretrained('tencent/HY-World-2.0') output = pipeline('input.png') output.save('output_panorama.png') # 默认输出 1920×960 全景

也可传本地路径:HunyuanPanoPipeline.from_pretrained('/path/to/HY-Pano-2.0')。

后端二(Qwen LoRA):基座模型用 Qwen-Image-Edit-2509,LoRA 权重从同一 HF 仓库的HY-Pano-2.0子文件夹下载:

from pipeline_with_qwen_image import HunyuanPanoPipeline pipeline = HunyuanPanoPipeline.from_pretrained( lora_path='tencent/HY-World-2.0', lora_subfolder='HY-Pano-2.0') output = pipeline('input.png')

完整参数(--seed、--diff-infer-steps、--use-taylor-cache加速等)参考 hyworld2/panogen/README.md。

🎬 WorldStereo 2.0:世界扩展权重的配置要点

WorldStereo 2.0 是 ~17B 的扩散式视频生成模型,负责沿规划轨迹把全景"扩展"成一致的高清关键帧序列,是整条生成管线中最吃显存的环节。

  • 权重位置:托管在 HF 仓库hanshanxue/WorldStereo,代码在 hyworld2/worldgen/video_gen.py 中指定,运行时自动下载
  • 加载入口:hyworld2/worldgen/models/worldstereo_wrapper.py 提供 diffusers 风格的WorldStereo.from_pretrained(repo_id, subfolder=...),支持local_files_only=True走本地缓存、fsdp=True多卡分片
  • 模型变体:worldstereo-memory(完整多步推理)与worldstereo-memory-dmd(DMD 蒸馏四步推理,默认推荐)

跑通完整世界生成(轨迹规划 → 轨迹渲染 → 世界扩展 → GS 数据 → 3DGS 训练)的命令与参数,请见 hyworld2/worldgen/README.md,建议≥4 张 GPU(官方在 8×H20 上验证),扩展阶段示例:

torchrun --nproc_per_node 8 video_gen.py --target_path /path/to/scene --fsdp

✅ 权重配置避坑清单

  1. 自动下载 vs 手动下载:三个系列都支持"首次运行自动从 HF 拉取";离线/内网环境请手动下载后传本地路径(ckpt_path、from_pretrained('/path/...')、local_files_only=True)
  2. 子文件夹别搞混:WorldMirror 权重在HY-WorldMirror-2.0,Pano 权重在HY-Pano-2.0,二者同属tencent/HY-World-2.0仓库
  3. WorldMirror 多卡:输入图片数必须 ≥ GPU 数,否则直接报错
  4. 显存不足时:WorldMirror 用disable_heads裁剪预测头、加fsdp_cpu_offload;Pano 选轻量 Qwen LoRA 后端
  5. 详细参数表:所有推理参数(保存项、掩码、压缩、先验注入)完整列表见 DOCUMENTATION.md

🎉 总结

HY-World 2.0 的模型库设计得很清爽:WorldMirror-2(1.2B)负责"照片变 3D",HY-Pano-2(80B / 425M 双后端)负责"单图变全景",WorldStereo-2(17B)负责"全景变可进入的世界"。权重默认自动下载,配合ckpt_path/ 本地路径即可离线部署。装上环境、跑通 WorldMirror,你就已经拥有了一个完整的 3D 世界工具箱 🚀

【免费下载链接】HY-World-2.0HY-World 2.0: A Multi-Modal World Model for Reconstructing, Generating, and Simulating 3D Worlds项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hy/HY-World-2.0

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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