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在现代社会，我们经常面临着信息过载的问题。随着科技的发展，我们获取信息的渠道越来越多，速度也越来越快。然而，这并不意味着我们能够更好地理解和吸收这些信息。相反，信息的泛滥有时会导致我们的认知负担加重，甚至影响我们的决策能力。因此，学会筛选和处理信息变得尤为重要。 首先，我们需要明确自己的信息需求。在信息爆炸的时代，我们不可能掌握所有的信息。因此，我们需要根据自己的兴趣和需求，有选择地获取信息。这样，我们就可以避免被无关紧要的信息所干扰，从而提高信息处理的效率。 其次，我们需要培养批判性思维。在获取信息的过程中，我们不能盲目接受，而应该学会质疑和分析。这样，我们就可以避免被错误或有偏见的信息所误导，从而提高信息处理的准确性。 此外，我们还需要学会信息整合。在获取了大量的信息后，我们需要将这些信息进行整合，形成自己的知识体系。这样，我们就可以更好地理解和运用这些信息，从而提高信息处理的效果。 最后，我们需要保持信息的更新。在快速变化的时代，信息的更新速度非常快。因此，我们需要不断地获取新的信息，更新自己的知识体系。这样，我们就可以保持自己的竞争力，从而在激烈的竞争中立于不败之地。 总之，信息处理是一项重要的技能。我们需要明确自己的信息需求，培养批判性思维，学会信息整合，并保持信息的更新。只有这样，我们才能在信息爆炸的时代中，有效地处理信息，提高自己的竞争力。 个人观点：在信息泛滥的时代，我们更应该学会如何筛选和处理信息。这不仅需要我们明确自己的需求，培养批判性思维，还需要我们学会整合信息，并保持信息的更新。只有这样，我们才能在信息的海洋中，找到自己的方向，提高自己的竞争力。

9 月 26 日，腾讯宣布，混元 3D 生成模型家族又添新成员——混元 3D-Omni、混元 3D-Part 发布并开源。这也是腾讯混元在可控 3D 生成上的新突破，让 AI 3D 建模更具实用性，加速 3D 生成模型在游戏、打印和 AR/VR 等实际生产流程中的落地应用。作为业界首个统一支持多条件控制的 3D 生成框架，混元 3D-Omni 突破传统图像输入的局限性，支持多种模态输入，实现对物体几何结构、拓扑和姿态的精细控制。混元 3D-Part 则实现了灵活可控的部件拆分和生成，让分解和生成 3D 模型像玩乐高一样简单。混元 3D-Omni、混元 3D-Part 将完整开放推理代码和权重，全面开源、免费使用，便于学术研究和工业部署，助力可控 3D 生成的社区探索。混元 3D-Omni：3D 界的 "ControlNet"，多条件控制一网打尽近年来，基于原生 3D 表示（如点云和体素）的生成模型迅速兴起。然而，当前主流方法主要依赖图像输入，易受单视角遮挡、光照干扰，导致几何准确性不足；同时难以精细调控比例、姿态和细节，且无法适应多模态输入，限制了在复杂场景中的实用性。混元 3D-Omni 基于混元 3D 2.1 开源模型构建，就像 "3D 界的 ControlNet"，通过轻量化的统一控制编码器和渐进式难度感知训练策略，混元 3D-Omni 能融合多达四类控制条件，显著提升生成的可控性和质量：骨骼：在单图条件下加入骨骼数据，能精确调节生成人物资产的姿态，完美适用于动画制作或虚拟角色设计；点云：注入完整物体点云或从深度图投影的部分点云，帮助消除单张图像的视觉歧义，提升几何细节，让 3D 模型更逼真可靠；边界框：允许微调生成资产的长宽高比例，确保结果与预期对齐；体素：针对物体结构进行精确调节，让生成的 3D 资产在几何细节上满足需求。骨骼控制人物姿态 点云控制补充三维信息边界框控制不同比例边界框控制解决单图生成 " 纸片 " 问题体素控制物体结构这些控制条件可灵活组合，支持深度相机、LiDAR 或重建模型等输入来源。社区开发者还可基于开源模型轻松扩展更多创意条件，如额外的人物姿态控制。混元 3D-Omni 标志着 3D 生成从 " 图像主导 " 向 " 多模态可控 " 转型的关键一步。多模态融合的创新，不仅提升了生成的可控性和鲁棒性，还为下游应用铺平道路。想象一下，在虚拟现实项目中，你用骨骼信号控制角色动态姿势，再叠加点云细节让模型更逼真——这一切，都能在本地快速迭代，无需昂贵硬件。 混元 3D-Part：组件式生成新范式，让 3D 模型像乐高一样 " 可拆卸 "与混元 3D-Omni 的精准生成相呼应，混元 3D-Part 则专注解决 3D 生成的 " 拆解难题 "。传统算法往往输出不可分割的 " 一体化 " 模型，但实际应用中，可拆解的模型则能适应更多场景的需求：比如游戏制作中，汽车模型拆分成车身和独立轮子，便于绑定滚动逻辑；3D 打印时，像搭积木般逐个组件打印，能够避免大件变形风险。混元最新推出的混元 3D-Part 技术，由业界首个原生 3D 分割模型 P3-SAM 与工业级组件生成模型 X-Part 组成，首次实现高精度、可控的组件式 3D 生成，支持 50 + 组件自动生成，生成的模型几何质量高、可编辑、结构合理，让模型更易编辑、生产和应用。 P3-SAM 的组件分割结果X-Part 的组件生成结果用户用混元 3D 2.5 或 3.0 模型生成整体 Mesh 后，即可通过 P3-SAM 获取语义特征和边界框，进行自动、精确的组件分割，X-Part 接棒将整体 Mesh 分解为独立部件，输出高保真、结构一致的部件几何体，同时保持灵活可控性。Hunyuan3D-Part 组件拆分整体流程在 PartObj-Tiny、PartObj-Tiny-WT 和 PartNetE 等基准测试中，Hunyuan3D-Part 的分割和生成结果大幅超越现有工作，体现其在精度和质量上的领先优势。X-Part 组件生成结果和开源工作对比目前该模型也已经上线混元 3D Studio，通过腾讯混元 3D 创作引擎即可免费使用。全面拥抱开源，加速各行业落地应用过去一年，腾讯混元大模型加速迭代，发布超过 30 个新模型，并全面拥抱开源，混元语言、图像、视频、3D 生成模型全模态、多尺寸开源，多次拿下 HuggingFace 模型热榜第一。混元 3D 系列模型是全球最受欢迎的 3D 开源模型，社区下载量超 260 万。在 2025 腾讯全球数字生态大会上刚刚发布的混元 3D 3.0 生成模型，建模精度提升 3 倍，几何分辨率高达 1536 ³，支持 36 亿体素超高清建模，攻克人脸雕刻难题，细节表现力显著增强。面向 3D 设计师、游戏开发者、建模师等群体，还推出专业级 AI 工作台——混元 3D Studio，通过 AI 技术整合 3D 生产全流程，实现更加可控、更加高效的 3D 创作。凭借超高清建模和高质量生成，腾讯混元正加速推动 3D 技术在各行业的落地应用。头部 3D 打印厂商拓竹科技、创想三维等均接入腾讯混元 3D 模型，大幅提升建模效率。全球首个设计 Agent Lovart 也在 3D 生成任务中首选腾讯混元 3D，拓展了设计领域的创新应用。混元 3D-Omni：代码：https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Omni权重：https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-Omni技术报告：https://arxiv.org/pdf/2509.21245混元 3D-Part：代码：https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Part权重 : https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-Part技术报告（两篇）：  P3-SAM：  论文 [ 2509.06784 ] P3-SAM: Native 3D Part Segmentation项目网址：P3-SAM: Native 3D Part Segmentation  X-Part：  论文： [ 2509.08643 ] X-Part: high fidelity and structure coherent shape decomposition  项目网址：X-Part: High Fidelity And Structure Coherent Shape Decomposition体验入口：（轻量版）Hugging Face demo：https://huggingface.co/spaces/tencent/Hunyuan3D-Par（满血版）混元 3D Studio：腾讯混元 3D