两大突破性模型，实现全方位 3D 理解
SAM 3D 推出了两种专门设计的架构，以应对物理世界的复杂性。这些模型不再局限于合成数据集，而是利用庞大的新数据引擎来理解遮挡、多变的光照和复杂的几何结构。
SAM 3D Objects：场景感知重建
从单张图像重建详细的 3D 形状、纹理和布局。与仅限于孤立物体的前代方法不同，SAM 3D Objects 在杂乱的真实环境中表现出色。它允许用户选择照片中的任何物体并立即生成具有姿态感知的 3D 网格，从而实现电子商务中的“实景查看”和交互式 3D 场景编辑等应用。
SAM 3D Body：精确的人体数字化
即使在涉及异常姿势或部分遮挡的挑战性条件下，也能生成准确的 3D 人体姿态和形状估计。基于全新的 Meta Momentum Human Rig (MHR) 构建，它将骨骼结构与软组织形状分离，为 VR、游戏和体育分析提供可解释且可动画化的 3D 人体模型。
数据引擎优势
我们革命性的“人机回环”数据引擎标注了近 100 万张物理世界图像，生成了超过 300 万个经过验证的网格。这种方法弥合了“模拟到现实”的差距，使 SAM 3D 能够在纯合成训练模型失效的各种现实场景中进行泛化。
为什么 SAM 3D 重新定义了标准
我们超越了传统摄影测量和纯合成训练的局限性。SAM 3D 为 3D 重建带来了语义理解能力。
4 步实现从 2D 图像到 3D 资产
通过我们要直观的 Playground 体验 SAM 3D 的强大功能，或将其直接集成到您的 Python 工作流程中。
上传您的图像
从任何标准的 RGB 图像开始。它可以是您手机里的照片、视频中的一帧，或者是生成的图像。
提示模型
点击您想要重建的物体或人物。SAM 3D 会立即生成分割掩码以确认您的选择。
生成 3D 网格
模型推断 3D 几何形状、纹理和姿态，利用我们高效的推理管道在几秒钟内生成高质量的网格。
导出与集成
以标准格式（如 .OBJ、.GLB）或用于人体的新 MHR 格式下载您的资产，随时可在 Blender、Unity 或 Unreal Engine 中使用。
技术规格与能力
深入了解使 SAM 3D 成为 3D 重建新基准的技术实力。
开放词汇支持
得益于对多样化概念的大规模预训练，可以重建任何物体类别而没有限制。
Meta Momentum Human Rig (MHR)
一种全新的开源网格格式，将骨骼结构与软组织分离，以实现卓越的动画效果。
遮挡处理
先进的推理逻辑为被遮挡的物体“幻构”出合理的背向几何结构。
SA-3DAO 数据集
基于全新的 SAM 3D Artist Objects 数据集训练，该数据集包含 100 万+ 视觉接地的真实世界图像。
多视角一致性
确保重建物体在不同视角下的纹理和几何一致性。
Apache 2.0 许可
完全开源的代码和模型权重，支持商业用途和社区创新。
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常见问题解答
关于 SAM 3D 功能和使用的常见问题，基于公开可用的信息。本项目独立运营，与 Meta 无关联。
