AI 3D建模评测新突破：Hi3DEval打造Text-to-3D材质评估标准与3D生成评测体系

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## 标准化3D生成质量评测体系发布，告别主观判断，开启透明化评估新时代

随着AI技术在多个领域的快速演进，3D生成作为AIGC（人工智能生成）的重要分支，正在迎来爆发式增长。2025年，AI驱动的3D生成技术相较2024年已实现显著提升。然而，在技术飞速发展的背后，如何科学、系统地评估3D生成质量，成为学界与业界共同关注的焦点。

传统的3D生成评测方法多停留在对象级别的整体质量判断，缺乏对局部结构和材质表现的深入分析，导致评估结果主观性强、缺乏可比性。为解决这一问题，上海人工智能实验室联合复旦大学、清华大学、香港中文大学等高校，推出了Hi3DEval——一套全新的、层次化的自动化3D生成评测体系。

首创三层评测架构，实现多维度质量分析

Hi3DEval评测体系采用对象级、部件级、材质主题三层结构，全面覆盖3D生成模型的多个关键性能指标，从宏观形态到微观细节，再到材质真实性，提供多粒度评估视角。

1. 对象级评估：整体表现的五大维度

对象级评测关注3D模型的整体生成质量，包含以下五个维度：

– 几何合理性：评估模型结构是否完整、是否符合物理规律；
– 几何精细度：关注模型边缘清晰度、小部件完整性等细节；
– 纹理质量：考察纹理贴图的清晰度、细节还原度及美观程度；
– 几何-纹理一致性：判断纹理与模型结构是否匹配；
– Prompt-3D一致性：评估输出是否符合输入提示（如文本或图像）。

2. 部件级评估：定位局部缺陷，提升优化效率

不同于传统评测仅关注整体表现，Hi3DEval引入部件级评估，聚焦如椅子腿、扶手、背板等具体部位，帮助开发者快速定位生成缺陷。

评测维度包括：

– 局部几何合理性：确保局部结构符合现实逻辑；
– 局部几何精细度：评估细节刻画的精细程度。

3. 材质主题评估：从视觉到物理属性的全面检测

材质评估是3D生成中不可忽视的一环。Hi3DEval创新性地设计了材质主题评测，从视觉与物理属性两个层面进行：

– 视觉层面：包括“细节与复杂性”、“色彩与饱和度”；
– 物理层面：包括“一致性与伪影”、“材质合理性”。

该评测可有效识别材质纹理的视觉缺陷与物理属性偏差，如接缝、错位、反射率异常等问题。

首期3D生成榜单发布，推动行业标准统一

Hi3DEval团队已在HuggingFace平台上线首期3D生成质量榜单，涵盖30余个主流与前沿模型，覆盖Text-to-3D与Image-to-3D两大核心任务。

该榜单在统一评测环境下进行，确保所有模型在相同输入提示、渲染视角、光照条件和输出格式下进行对比，从而提升评测结果的公正性与可复现性。

榜单不仅展示总分排名，还提供各维度的单项评分，帮助研究者与开发者精准识别模型优势与短板，推动技术优化与行业进步。