Если вы следите за open-source сценой AI 3D, постоянно всплывают три имени: TRELLIS от Microsoft Research, Hunyuan3D от Tencent и Stable Fast 3D от Stability AI. Все три — это фундаментальные модели для image-to-3D, все три открыты или имеют дружелюбные исследовательские лицензии, и все три используют радикально разные подходы к одной и той же задаче.
Это сравнение не делает вид, что есть один победитель. Правильная модель зависит от того, что вы строите и какими компромиссами готовы заплатить. Разберём каждую честно.
Почему это сравнение важно
Закрытые сервисы вроде Meshy и Tripo — отличные продукты, но если вы хотите понять, как на самом деле работает AI-генерация 3D, или строить что-то поверх неё — нужно смотреть на открытые фундаментальные модели. TRELLIS, Hunyuan3D и Stable Fast 3D представляют три разных философии: структурированные латенты, двухэтапную диффузию и чистую скорость. Что бы ни делал закрытый сервис под капотом, это почти наверняка вариант или потомок одной из этих трёх.
TRELLIS (Microsoft Research, конец 2024)
TRELLIS ввёл структурированное латентное представление, которое разделяет геометрию и внешний вид и поддерживает несколько форматов вывода из одного латента — Gaussian Splatting, меши и радиационные поля. Такая гибкость встречается редко. Большинство моделей фиксируются на одном представлении и живут с этим; TRELLIS позволяет декодировать то, что подходит под ваш downstream-инструмент.
Качество геометрии — это то, где TRELLIS реально вырывается вперёд. Поверхности чёткие, топология сразу более пригодна, а вогнутые детали лучше переживают процесс генерации. Доработанный TRELLIS.2 2025 года улучшил сходимость, текстурную точность и priors для одного изображения с неоднозначным ракурсом.
Минус: TRELLIS тяжелее. VRAM в районе 16–24 ГБ для комфортного inference, и генерация медленнее, чем у конкурентов, оптимизированных по скорости. Если вы делаете реалтайм-инструмент, эта задержка может быть проблемой. Если вы производите ассеты для игрового движка — оно того стоит.
Для контекста: пайплайн HiGen3D photo-to-3D использует TRELLIS.2 внутри — в основном из-за качества геометрии и того, как хорошо он справляется с автомобилями, категорией, которая исторически ломает более слабые модели на тонкой кривизне и арках колёс.
Hunyuan3D (Tencent, 2024–25)
Hunyuan3D использует двухэтапную диффузию: сначала Diffusion Transformer (DiT) генерирует форму, потом отдельный этап текстурной диффузии её красит. У этого разделения есть реальные плюсы. Этап формы фокусируется только на геометрии, не отвлекаясь на внешний вид, а текстурный этап можно заменить или дообучить независимо — полезно, если хочется стилизованных или фотореалистичных выходов с одного backbone формы.
Hunyuan3D особенно силён на реальных объектах с богатой текстурной детализацией: бытовые товары, еда, ткани, декор. Текстуры выходят живыми и высокого разрешения, часто обгоняя TRELLIS по чистой визуальной привлекательности, даже когда TRELLIS выигрывает по геометрии.
Где Hunyuan3D немного проседает: структурная симметрия на рукотворных объектах (шов между двумя этапами диффузии иногда просачивается в финальный результат) и двухэтапный пайплайн в целом медленнее single-pass методов. Лицензионные условия также менялись между версиями, так что проверьте свежие release notes, если планируете коммерческое использование.
Stable Fast 3D (Stability AI, 2024)
Stable Fast 3D — это то, что обещает название: скорость в первую очередь. Inference занимает меньше секунды на современной GPU. Это не опечатка — это принципиально другая точка дизайна, чем TRELLIS и Hunyuan3D, которые мыслят десятками секунд или минутами.
За скорость Stable Fast 3D платит точностью. Геометрия мягче, мелкие детали сглаживаются, текстуры ниже разрешением, чем у двух других. Это не инструмент финального ассета — это инструмент итераций. Если хочется попробовать пятьдесят вариаций концепта и выбрать лучшую, цикл Stable Fast 3D непобедим. Если нужен hero-ассет — потом перегенерируете его более медленной моделью.
Подробнее про то, как чистая скорость модели меняет творческий процесс, см. нашу статью про скетч-в-3D с AI, где быстрая итерация — это вся суть.
Оси сравнения
- Качество геометрии: TRELLIS > Hunyuan3D > Stable Fast 3D
- Качество текстур: Hunyuan3D > TRELLIS > Stable Fast 3D
- Скорость: Stable Fast 3D (меньше секунды) ≫ TRELLIS (секунды) ≈ Hunyuan3D (секунды)
- VRAM: Stable Fast 3D (8 ГБ) < Hunyuan3D (12–16 ГБ) < TRELLIS (16–24 ГБ)
- Форматы вывода: TRELLIS поддерживает Gaussian / mesh / radiance fields; Hunyuan3D выдаёт текстурированный меш; Stable Fast 3D выдаёт текстурированный меш (GLB)
- Лицензия: У всех permissive или research-friendly лицензии, но коммерческие условия отличаются — читайте текущий LICENSE для версии, которую вы шипите
Когда что использовать
- Game-ready hero-ассеты, автомобили, всё, что требует чистой геометрии: TRELLIS или TRELLIS.2.
- Фотореалистичные бытовые объекты, e-commerce, декор: Hunyuan3D.
- Быстрое прототипирование, концепт-эксплорация, реалтайм-инструменты: Stable Fast 3D.
И важное: они не взаимоисключающие. Серьёзный пайплайн может использовать Stable Fast 3D для идеации, а потом перегенерировать победившую концепцию через TRELLIS или Hunyuan3D для финального ассета. См. наш пайплайн AI 3D для инди-разработчиков с разобранным примером.
Куда это движется
Следующая волна уже видна. Multi-image conditioning — подача нескольких видов одного объекта — драматически улучшает реконструкцию тыльной стороны, и форки TRELLIS.2 уже это шипают. Видео-в-3D превращает короткий клип в текстурированный меш, размывая границу между AI-генерацией и классической фотограмметрией. И нативный вывод Gaussian Splatting растёт — полезно для NeRF-смежного рендеринга, даже если финальная поставка — запечённый GLB.
Если хочется пропустить сравнение и просто что-то сгенерировать — генератор HiGen3D оборачивает TRELLIS.2 в пайплайн, заточенный под автомобили, или можно посмотреть, что сделали другие, в галерее сообщества. Более широкий рыночный взгляд, включая закрытые сервисы — в обзоре генераторов 2026.