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HY-World 2.0 全景图生成实战：HY-Pano 2.0双后端从单图到360°全景完整教程

【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是腾讯开源的多模态 3D 世界模型，其中的HY-Pano 2.0全景生成模块只需一张普通照片或一段文字描述，就能合成360° 等距柱状全景图——这正是把"一张图"升级为"可漫游 3D 世界"的第一步。本教程将带你快速上手 HY-Pano 2.0 的HunyuanImage-3与Qwen-Image-Edit双后端：环境安装、命令行参数、加速技巧一次讲清，零基础也能跑通第一张全景图 🎯

1. 全景图生成在 HY-World 2.0 中处于什么位置？

HY-World 2.0 的"世界生成"流水线共四个阶段，HY-Pano 2.0 全景生成（Stage 1）负责把文本/单视图图像扩展为 360° 全景，后续阶段再基于全景做轨迹规划、世界扩展与 3DGS 重建：

💡 一张全景图 = 世界的"种子"。生成质量直接决定后续 3D 世界的上限，所以值得先把这一步调好。

2. 环境准备：3 步搭建 HY-Pano 2.0 运行环境

全景生成代码位于 hyworld2/panogen/ 目录，依赖较轻，推荐 CUDA 12.8 + Python 3.10。

第 1 步：获取代码

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/hy/HY-World-2.0 cd HY-World-2.0

第 2 步：创建独立 conda 环境

conda create -n hyworld2-pano python=3.10 conda activate hyworld2-pano

第 3 步：安装 PyTorch 与依赖

pip install torch==2.7.1 torchvision==0.22.1 torchaudio==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install -r hyworld2/panogen/requirements.txt

核心依赖清单（diffusers、transformers、tokenizers 等）见 requirements.txt。若想进一步提速（最高 3 倍推理加速），可按其中注释安装flashinfer-python。

模型权重会在首次运行时自动下载（约 80B 参数的 HY-Pano-2，或仅 425M 的 Qwen LoRA），无需手动搬运。

3. 双后端怎么选？一张表看懂 HY-Pano 2.0

HY-Pano 2.0 提供两种后端，各有分工：

选型建议：显存充裕（80GB+）选后端一，出图质量最佳；显存有限（24GB 左右）或想快速验证效果，选后端二。

4. 后端一实战：HunyuanImage-3 生成 360° 全景图

4.1 最简命令，一条跑通

cd hyworld2/panogen python pipeline.py --image input.png

默认输出<输入文件名>_panorama.png，即一张 1952×960 的等距柱状全景图。

4.2 指定 prompt、种子与输出路径

python pipeline.py --image input.png \ --prompt "Expand this image to a 360-degree equirectangular panorama. Maintain realistic style." \ --save output_panorama.png

• --prompt：引导全景扩展的风格与内容，默认值即"扩展为 360° 等距柱状全景"；
• --seed 42 --reproduce：固定随机种子并锁定全部 RNG，保证结果可复现。

4.3 调节推理步数与任务类型

python pipeline.py --image input.png \ --diff-infer-steps 50 --bot-task think_recaption --use-system-prompt en_unified

• --diff-infer-steps：扩散步数，默认 50，增大可提升细节但更慢；
• --bot-task：任务模式，think_recaption会先"思考"再重写提示词，质量最高；
• --use-system-prompt：系统提示词模板（en_unified/en_recaption/custom等）。

4.4 开启 Taylor Cache 加速采样

批量生成时推荐开启泰勒缓存，在质量损失很小的情况下显著提速：

python pipeline.py --image input.png \ --use-taylor-cache --taylor-cache-interval 5 --taylor-cache-order 2

生成的全景图效果参考（2:1 等距柱状投影）：

该示例来自 examples/worldgen/case000/panorama.png，更高规格（3840×1920）可参考 examples/worldgen/case001/panorama.png。

5. 后端二实战：Qwen-Image-Edit 轻量快速出图

5.1 基础用法

cd hyworld2/panogen python pipeline_with_qwen_image.py --image input.png

基座模型与 HY-Pano LoRA 均会自动下载，加载后即可出图。

5.2 指定 prompt、种子与输出路径

python pipeline_with_qwen_image.py --image input.png \ --prompt "A sunny outdoor scene." --seed 42 --save output_panorama.png

5.3 关键参数说明

• --num-inference-steps：去噪步数，默认 40；
• --true-cfg-scale：真 CFG 引导强度，默认 7.5，调大后画面更贴合 prompt；
• --height / --width：输出尺寸，默认 960×1952（标准 2:1 全景比例）；
• --blend-width：左右边缘融合宽度，默认 32 像素，保证全景左右无缝拼接；
• --lora-path / --lora-subfolder：指向本地 LoRA 权重时手动指定，默认自动下载官方 LoRA。

6. 常用参数速查表

完整参数与 Python API 写法（如HunyuanPanoPipeline.from_pretrained('tencent/HY-World-2.0')）请查阅官方中文文档：hyworld2/panogen/README_zh_CN.md。

7. 常见问题排查

• 首次运行很慢：属于正常现象，正在自动下载模型权重，之后会走本地缓存。
• 全景图左右边缘有接缝：调大--blend-width（如 64）可加强边缘融合。
• 显存不足 OOM：优先换用后端二（Qwen-Image-Edit）；后端一可安装 FlashInfer 后通过--moe-impl flashinfer降低开销。
• 结果不可复现：务必同时传--seed和--reproduce，仅传 seed 不锁定全部 RNG。
• 输出想更高分辨率：修改--width 3840 --height 1920，显存越大越好。

8. 全景图生成之后：接入世界生成流水线

跑通 HY-Pano 2.0 只是开始——生成的全景图可以直接作为 hyworld2/worldgen/ 世界生成流水线的输入：先由 WorldNav 规划相机轨迹（traj_generate.py），再经 WorldStereo 2.0 世界扩展与 3DGS 训练，最终得到可交互的 3D 世界。完整流程文档见 hyworld2/worldgen/README.md。

🎉 到这里，你就掌握了 HY-World 2.0 全景图生成的全部要点：选对后端、跑通命令、调好参数。从一张照片到 360° 全景世界，只差一条命令的距离！

【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