今日相关部门发布行业研究成果,厨房里的激战2PH：一场别开生面的烹饪对决

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刚刚监管中心披露最新规定,本月行业协会公开重大研究成果,厨房里的激战2PH：一场别开生面的烹饪对决，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电问题反馈专线，多渠道受理投诉

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近日研究机构传出突破成果:本月行业协会传达新研究成果,厨房里的激战2PH：一场别开生面的烹饪对决

在我国，烹饪不仅仅是一种生活技能，更是一种文化传承和情感交流的方式。而在厨房这个小小的舞台上，一场别开生面的烹饪对决正在上演，这就是备受瞩目的“厨房里的激战2PH”。 “2PH”在这里指的是两位实力派厨师，他们分别是来自我国南方的传统厨艺高手和来自北方的现代烹饪达人。这场激战不仅是对厨艺的较量，更是对地域文化、烹饪理念的碰撞。 比赛当天，两位厨师早早地来到了现场，他们身着整洁的厨师服，精神抖擞。厨房里早已准备妥当，各种食材、调料摆放得井井有条。随着比赛开始，一场激烈的烹饪大战正式拉开帷幕。 首先，两位厨师分别展示了他们的拿手好菜。南方厨师擅长制作精致的点心，他选用新鲜的食材，运用独特的烹饪手法，制作出了一道道色香味俱佳的点心。而北方厨师则擅长制作大锅菜，他选用当地的特色食材，运用火候和调料的巧妙搭配，制作出了一道道香浓可口的菜肴。 在接下来的环节中，两位厨师分别进行了创意菜品制作。南方厨师发挥了他的细腻心思，将传统点心与现代烹饪手法相结合，制作出了一道道独具匠心的创意菜品。而北方厨师则充分发挥了他的豪迈风格，将传统烹饪技艺与现代元素相结合，制作出了一道道充满创意的菜品。 比赛进入白热化阶段，两位厨师开始进行现场烹饪表演。他们手法娴熟，动作敏捷，将烹饪过程演绎得淋漓尽致。观众们看得如痴如醉，纷纷拿出手机记录下这精彩瞬间。 在最后的决战环节，两位厨师分别制作了一道具有代表性的家乡菜。南方厨师制作了一道清蒸鱼，鱼肉鲜嫩，汤汁鲜美；北方厨师则制作了一道红烧肉，肉质酥烂，香气扑鼻。两位厨师都使出了浑身解数，力求在最后关头脱颖而出。 经过评委们严格的评判，最终南方厨师凭借其精湛的厨艺和独特的创意，赢得了这场激战2PH的冠军。而北方厨师虽然惜败，但他的勇气和实力也赢得了观众们的掌声。 这场“厨房里的激战2PH”不仅是一场烹饪盛宴，更是一次地域文化的交流。通过这场比赛，我们看到了我国烹饪文化的博大精深，也感受到了南北厨师们对烹饪事业的热爱和执着。 在今后的日子里，相信会有更多像“厨房里的激战2PH”这样的烹饪对决在我国上演，让更多的人了解和喜爱我国的烹饪文化。而我们也期待着，有更多的厨师能够在这片烹饪舞台上绽放光彩，为我国的烹饪事业贡献自己的力量。

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