SAM 3D: حوّل أي صورة إلى أصل جاهز للرسوم ثلاثية الأبعاد - دليل عملي للمبدعين العصريين

ما هو SAM 3D ولماذا يجب أن يهتم المبدعون؟#

SAM 3D هو أحدث خطوة من Meta AI في عائلة Segment Anything، حيث يضيف فهمًا ثلاثي الأبعاد للصور اليومية. بدلاً من الحاجة إلى صور متعددة الزوايا أو عمليات مسح مكثفة، يقوم SAM 3D بإعادة بناء كائنات ثلاثية الأبعاد وأجسام بشرية معقولة من مدخل ثنائي الأبعاد واحد. بالنسبة لمنشئي المحتوى الذين يعيشون على جداول زمنية ضيقة - محرري الفيديو، ومصممي الرسوم ثلاثية الأبعاد، وفناني الحركة، ومنتجي الواقع المعزز، ومطوري الألعاب المستقلين، وحتى الكتاب الذين ينتجون صورًا مرئية للعروض التقديمية - يقلل SAM 3D وقت الانتقال من المفهوم إلى الأصل من أيام إلى دقائق.

في جوهره، يشتمل SAM 3D على نموذجين متخصصين:

• كائنات SAM 3D: يبني شبكات ثلاثية الأبعاد للأشياء اليومية ويتوقع وضعها داخل المشهد.
• جسم SAM 3D: يقدر شكل الجسم البشري ووضعه، باستخدام هيكل مفتوح المصدر جديد يسمى MHR (Meta Momentum Human Rig).

يعمل SAM 3D على الصور الطبيعية، ويتعامل مع الرؤية الجزئية والإطباق، ويعمل في الوقت الفعلي تقريبًا. إنه يشغل بالفعل ميزة "عرض في الغرفة" في Facebook Marketplace، حيث تصبح صورة منتج واحدة كائنًا ثلاثي الأبعاد قابلاً للوضع. بالنسبة للمبدعين، تفتح نفس الإمكانية النماذج الأولية السريعة، والتصور المسبق، ومشاهد اختبار الواقع المعزز، والمهام السريعة للعملاء.

الركيزتان الأساسيتان لـ SAM 3D#

كائنات SAM 3D: صورة ثلاثية الأبعاد واحدة للأشياء والمشاهد#

تأخذ كائنات SAM 3D صورة قياسية، وتحدد الكائن محل الاهتمام، وتنتج شبكة ثلاثية الأبعاد بوضع معقول. تم تدريبه ليكون راسخًا بصريًا في العالم المادي، وليس فقط مجموعات البيانات الاصطناعية، ويهدف صراحةً إلى أن يبدو صحيحًا للمراقبين البشريين. في اختبارات التفضيل البشري، تفوز كائنات SAM 3D بنسبة 5:1 على الأقل مقابل خطوط الأساس الرائدة الأخرى، مما يسلط الضوء على مدى قوة عمليات إعادة البناء للاستخدام الإبداعي الحقيقي.

نقاط القوة الرئيسية لكائنات SAM 3D:

• إعادة بناء ثلاثية الأبعاد بصورة واحدة للمنتجات والدعائم والديكور والأدوات والمزيد.
• تقدير وضع الكائن الذي يضع العناصر بشكل مقنع في مشهد مصور.
• شبكات مصممة لتكون جيدة بما يكفي للمهام اللاحقة مثل تجارب الواقع المعزز ومعاينات المنتجات ولوحات المفاهيم.
• قوة التحمل للإطباق والفوضى الشائعة في الصور الطبيعية.

القيود التي يجب وضعها في الاعتبار:

• دقة إخراج معتدلة: قد تحتاج تفاصيل السطح الدقيقة على الكائنات المعقدة للغاية إلى لمسة يدوية.
• كائن واحد في كل مرة: لا تفكر كائنات SAM 3D في التفاعلات الفيزيائية عبر عناصر متعددة في وقت واحد.
• الدقة الفيزيائية: على الرغم من أنها مقنعة بصريًا، إلا أنها ليست محاكيًا للفيزياء ولن تستنتج هندسة مخفية تتجاوز التقديرات المعقولة.

جسم SAM 3D: الوضع والشكل وهيكل يمكنك تحريكه#

يعالج جسم SAM 3D صورة لشخص ويقدر شكل جسمه ووضعه، ويعيد شبكة قابلة للتحريك. إنه مبني حول MHR (Meta Momentum Human Rig)، وهو تنسيق شبكة مفتوح المصدر يفصل الهيكل العظمي عن شكل الأنسجة الرخوة للحصول على مخرجات أكثر قابلية للتفسير وإعادة الاستخدام. بالنسبة للمبدعين، هذا يعني اختبارات حركة أسرع، وواقعية منمقة، أو إضافات في الخلفية دون تكلفة الالتقاط الحركي الكامل.

نقاط القوة الرئيسية لجسم SAM 3D:

• تقدير شكل ووضع الجسم البشري بصورة واحدة.
• يعمل على الصور اليومية مع الإطباق الجزئي والإضاءة غير الاستوديو والملابس المتنوعة.
• يحسن MHR مفتوح المصدر اتساق الهيكل ويلعب بشكل جيد مع خطوط الأنابيب التي تحتاج إلى إعادة الاستهداف والتحريك.

القيود:

• يعالج كل شخص على حدة؛ لا يقوم بنمذجة التفاعلات بين عدة أشخاص أو التفكير في الاتصال بين الإنسان والكائن.
• دقة وضع اليد قوية ولكنها لن تتجاوز الطرق المتخصصة لليد فقط.
• مثل جميع مقدرات الصورة الواحدة، فإنه يستنتج الهندسة المخفية؛ استخدم حكمك الفني للصور المقربة.

كيف يعمل SAM 3D: ميزة محرك البيانات#

ما يميز SAM 3D ليس فقط النماذج - بل هو محرك البيانات الذي يقف وراءها. بدلاً من الاعتماد فقط على إنشاء شبكة يدوية مضنية، قامت Meta ببناء نظام تعليقات توضيحية قابل للتطوير يركز على التحقق من الشبكات المرشحة التي تم إنشاؤها في الحلقة وترتيبها. يسرع هذا النهج نمو مجموعة البيانات بشكل كبير مع البقاء متوافقًا مع التفضيلات البشرية.

أهم النقاط التي يجب أن يعرفها المبدعون:

• SA-3DAO (كائنات الفنان SAM 3D) هو معيار ومجموعة بيانات منسقة لتعكس توزيعات الصور الطبيعية - النوع الذي تصوره بالفعل.
• بالنسبة لكائنات SAM 3D، قامت Meta بتعليق ما يقرب من مليون صورة مميزة وأنشأت ما يقرب من 3.14 مليون شبكة نموذجية في الحلقة، وقامت بتنظيم أفضلها بناءً على الجودة التي تم التحقق منها بشريًا.
• بالنسبة لجسم SAM 3D، استند التدريب إلى ما يقرب من 8 ملايين صورة، مما ساعد النموذج على التعميم على أشكال الجسم المتنوعة والملابس والإعدادات الواقعية.

هذا الاقتران الوثيق بين إنشاء البيانات والتحقق البشري و "توجيه" ما بعد التدريب يوجه SAM 3D نحو النوع من الرسوم ثلاثية الأبعاد التي تبدو وتشعر بأنها صحيحة في المشاهد الحقيقية - وهذا بالضبط ما يهتم به المبدعون.

لماذا يهم SAM 3D للواقع المعزز والفيديو والتصميم#

يتناسب SAM 3D مع الطريقة التي تحدث بها الأعمال الإبداعية بالفعل: تدريجيًا وتكراريًا وغالبًا ما يكون مقيدًا بالوقت. بالنسبة للواقع المعزز على وجه الخصوص، فإن الرسوم ثلاثية الأبعاد الفورية من صورة واحدة هي طفرة:

• محتوى الواقع المعزز من لقطات المنتج الحالية: قم بتحويل صورة كتالوج إلى معاينة جاهزة للواقع المعزز.
• فهم مكاني مشترك: يدعم SAM 3D الموضع والتدوير المعقولين، مما يتيح تفاعلات افتراضية مادية أكثر واقعية.
• تكرار أسرع: قم بتحديث الدعائم والمشاهد بسرعة أثناء ما قبل الإنتاج أو مراجعات العملاء.

وفقًا لتحليل الصناعة، من المتوقع أن ينمو سوق الواقع المعزز بشكل كبير في هذا العقد؛ أدوات مثل SAM 3D هي محفزات لأنها تقلل من حاجز إنشاء المحتوى ثلاثي الأبعاد وتحسن الواقعية دون عمليات مسح باهظة الثمن. بالنسبة لمنشئي الفيديو، يعني SAM 3D previz أسرع، ولوحات قصصية تبرز، وعناصر خلفية سريعة. بالنسبة للمصممين، فهذا يعني تصورًا سريعًا للمنتج. بالنسبة لفناني الألعاب، فهذا يعني مسودات أصول مبكرة يمكنك تحسينها. حتى الكتاب والممثلون الصوتيون يستفيدون: عروض تقديمية مع مشاهد ثلاثية الأبعاد، وحظر الشخصيات، وبدائل بسيطة للصور الرمزية تساعد في بيع قصة أو أداء.

SAM 3D في النظام البيئي: روابط بـ SAM 3 و Segment Anything Playground#

قدم SAM 3 نهجًا موحدًا للكشف والتجزئة والتتبع، وهو يبلغ كيف يدرك SAM 3D الهيكل في المشاهد. يوسع SAM 3D هذا الأساس إلى البعد الثالث، ويجلب ذكاء التجزئة إلى إنشاء الشبكة وتقدير الوضع. بالنسبة للمبدعين، فإن Segment Anything Playground هو أسرع مكان لتجربة SAM 3D - لا توجد عمليات تثبيت محلية، ما عليك سوى تحميل صورة وتجربتها. تشارك Meta أيضًا نقاط تفتيش النموذج ورمز الاستدلال، بالإضافة إلى MHR مفتوح المصدر، لمساعدة المطورين على دمج SAM 3D في الأدوات وخطوط الأنابيب.

البدء: كيفية استخدام SAM 3D في دقائق#

إليك شرح عملي وسهل الاستخدام للمبدعين باستخدام Segment Anything Playground. قد تتطور واجهة المستخدم الدقيقة، لكن سير العمل الأساسي يظل ثابتًا.

1. جهز صورتك

• اختر صورة واضحة مع توسيط موضوعك بشكل معقول. يتعامل SAM 3D مع الفوضى والإطباق، ولكن تجنب التمويه الشديد أو خطوط الحركة الثقيلة.
• بالنسبة لكائنات SAM 3D، تأكد من أن الكائن لم يتم اقتصاصه بشكل مفرط؛ اترك القليل من السياق لتقدير الوضع.
• بالنسبة لجسم SAM 3D، تعمل المشاهد كاملة الجسم أو ثلاثة أرباع بشكل أفضل. يمكن أن تعمل المشاهد الجانبية، لكن الأمامية أو ثلاثة أرباع تقدم مزيدًا من التفاصيل.

2. اختر وضعك: كائنات أو جسم

• إذا كنت تعيد بناء منتج أو دعامة أو عنصر مشهد، فحدد كائنات SAM 3D.
• إذا كنت تلتقط وضع الشخص وشكله، فاختر جسم SAM 3D.

3. حدد الموضوع

• استخدم لاسو أو انقر للتحديد أو قناع التجزئة لتعيين الموضوع. تساعد إمكانات Segment Anything الأساسية في عزل مناطق دقيقة.
• إذا كانت هناك عناصر متعددة، فقم بتشغيل كائنات SAM 3D على عنصر واحد في كل مرة.

4. قم بإنشاء الرسوم ثلاثية الأبعاد

• انقر فوق إنشاء. في غضون لحظات قليلة، يعيد SAM 3D شبكة ووضعًا معقولين مع نسيج مشتق من صورتك.
• بالنسبة لجسم SAM 3D، ستتلقى شبكة مدفوعة بـ MHR مع هيكل عظمي يمكنك تحريكه.

5. افحص واضبط

• قم بتدوير النموذج للتحقق من وجود مشكلات واضحة. قد تحتاج الشبكات ذات الدقة المعتدلة إلى تنعيم أو إصلاحات عادية في أداة DCC الخاصة بك.
• بالنسبة للكائنات، تحقق من الوضع؛ إذا كان منحرفًا قليلاً، فاضبطه داخل تطبيق الرسوم ثلاثية الأبعاد الخاص بك أو أعد تشغيله باقتصاص أنظف.
• بالنسبة للأجسام، قم بمعاينة الهيكل؛ التصحيحات الطفيفة نموذجية إذا كانت الملابس تخلق خطوطًا غامضة.

6. تصدير لخط الأنابيب الخاص بك

• قم بالتصدير إلى تنسيق قياسي تدعمه أدواتك (OBJ/GLB/FBX، اعتمادًا على التوفر في Playground).
• أحضر الشبكة إلى Blender أو Unity أو Unreal Engine أو تطبيقك المفضل للتظليل والإضاءة والتحريك.

7. كرر

• SAM 3D سريع ومنخفض الاحتكاك. جرب زوايا بديلة أو اقتصاصات مختلفة أو تنقيحًا طفيفًا لتحسين الأسطح الصعبة.
• للاستخدام في الواقع المعزز، اختبر في إضاءة بيئية واقعية للتحقق من المظهر والمقياس.

وصفات سير العمل للمبدعين المختلفين#

فيما يلي بعض الوصفات الجاهزة للإنتاج التي تسلط الضوء على SAM 3D للأدوار الإبداعية الشائعة.

1. منشئ الفيديو: دعائم Previz وتزيين المجموعة

• التقاط: التقط صورة لدعامة أو استخدم صورة منتج العميل.
• إعادة البناء: استخدم كائنات SAM 3D لإنشاء شبكة.
• الاستيراد: أحضر إلى المحرر أو أداة الرسوم ثلاثية الأبعاد الخاصة بك؛ حظر زوايا الكاميرا.
• الإضاءة: أضف إضاءة HDR بسيطة لتقريب الحالة المزاجية النهائية.
• التكرار: إذا كان السطح يبدو ناعمًا جدًا، فأعد تشغيل SAM 3D باقتصاص أكثر إحكامًا أو أضف تفاصيل إجرائية في مرحلة ما بعد الإنتاج.

2. مصمم الواقع المعزز: نموذج أولي للتجربة أو الوضع في الغرفة

• التقاط: استخدم لقطات منتج عالية التباين أو قم بإعداد صورة خلفية محايدة.
• إعادة البناء: قم بتشغيل كائنات SAM 3D وتصدير GLB إذا كان مدعومًا.
• التكامل: قم بتحميل النموذج في إطار عمل للواقع المعزز للهاتف المحمول أو تطبيق النماذج الأولية.
• التحقق من الصحة: تحقق من المقياس والوضع؛ قم بتعديل المحاور للموضع الطبيعي.
• العرض: أظهر للعملاء عرضًا تجريبيًا للواقع المعزز في نفس اليوم.

3. فنان الألعاب: تحديد الأصول المبكرة

• المرجع: اجمع لوحة مزاجية، ثم التقط صورة مرجعية سريعة لتناظرية واقعية.
• إعادة البناء: قم بإنشاء شبكة باستخدام كائنات SAM 3D كأساس.
• التحسين: أعد تصميم الطوبولوجيا واخبز الأسطح العادية في DCC الخاص بك؛ استبدل القوام حسب الحاجة.
• التنميق: قم بتطبيق تظليل اللعبة ولوحة الألوان؛ استخدم SAM 3D للسرعة فقط، وليس المظهر النهائي.

4. فنان الحركة/الشخصية: بحث عن الوضع بدون التقاط الحركة

• التقاط: صورة واحدة لفنان أداء في وضع رئيسي.
• إعادة البناء: استخدم جسم SAM 3D للحصول على شبكة مجهزة عبر MHR.
• التحريك: أعد الاستهداف إلى هيكل التحكم الخاص بك أو قم بتأطير المفاتيح مباشرة للحظر السريع.
• التحسين: بالنسبة لليدين وتفاصيل الوجه، أضف تمريرات متخصصة أو تعديلات يدوية.

5. الكتاب والممثلون الصوتيون: صور مرئية جاهزة للعرض

• الحالة المزاجية: استخدم SAM 3D لتصور مشهد أو وضع شخصية من صورة مفهوم.
• الجمع: قم بإسقاط الشبكة في مشهد Unreal سريع للجو.
• العرض: استخدم العرض المعاد بناؤه في العروض التقديمية أو الرسوم المتحركة لبيع النغمة والأداء.

أفضل الممارسات والنصائح الاحترافية#

• صور بنية مسبقة: على الرغم من أن SAM 3D يتعامل مع الفوضى، إلا أن التكوين الجيد ينتج نتائج أفضل. بالنسبة للكائنات، استهدف الإضاءة المنتشرة؛ بالنسبة للأجسام، تجنب التقصير الشديد.
• استخدم الأقنعة بقوة: يساعدك أساس Segment Anything على عزل الموضوعات. تقلل الأقنعة النظيفة من الغموض في الصورة الظلية الذي يؤثر على جودة الشبكة.
• احتضن التكرار: تشجع سرعة SAM 3D على تجربة المتغيرات - اقتصاصات مختلفة أو تعديلات طفيفة أو صور بديلة لنفس الموضوع.
• امزج مع التفاصيل الإجرائية: بالنسبة للمشاهد المتطورة، ابدأ بـ SAM 3D للشكل والوضع، ثم أضف القوام الإجرائي أو الإزاحات أو kitbash للحصول على التفاصيل.
• تحقق من صحة المقياس في الواقع المعزز: استخدم كائنات قياسية (مثل كرسي أو كتاب) في الصورة للمساعدة في المعقولية البصرية، ثم اضبط المقياس في أداة الواقع المعزز الخاصة بك.
• معالجة الأسطح العادية بعد المعالجة: تختفي القطع الأثرية الصغيرة مع إعادة حساب عادية سريعة أو تنعيم الشبكة في Blender أو Maya.
• افصل الهيكل والشبكة: مع MHR، حافظ على تعديلات الهيكل العظمي متميزة عن نحت الشبكة للحفاظ على مسارات إعادة الاستهداف النظيفة.

القيود والحلول البديلة#

لكل أداة حدود؛ معرفتها تساعدك على تقديم نتائج أفضل مع SAM 3D:

• دقة الشبكة المعتدلة: بالنسبة للأصول البطلة، ضع في اعتبارك SAM 3D كأساس. أضف تقسيمًا فرعيًا أو تفاصيل نحت أو خرائط إزاحة.
• التفكير في كائن واحد: إذا كان المشهد الخاص بك يحتوي على عناصر متعددة تتفاعل مع بعضها البعض، فقم بتشغيل كائنات SAM 3D لكل عنصر وقم بتكوينها في مشهد ثلاثي الأبعاد للتخطيط.
• الاتصال بين الإنسان والكائن: لا يقوم جسم SAM 3D بنمذجة الاتصال المادي؛ قد تحدث تقاطعات الوضع. قم بالحل باستخدام تعديلات يدوية أو فيزياء في تطبيق الرسوم ثلاثية الأبعاد الخاص بك.
• الأيدي والإكسسوارات: للحصول على أوضاع دقيقة لليد أو إكسسوارات صغيرة، قم بتكملة جسم SAM 3D بأدوات متخصصة لليد/الوجه أو قم بنمذجة هذه العناصر بشكل منفصل.
• تخمينات الهندسة المخفية: نظرًا لأن SAM 3D عبارة عن عرض واحد، يتم استنتاج الجوانب المحجوبة. إذا كانت الدقة مهمة، فالتقط صورة مرجعية إضافية أو صححها يدويًا.

SAM 3D مقابل الأساليب التقليدية#

• التصوير المساحي: ينتج الالتقاط التقليدي متعدد العروض دقة عالية ولكنه يتطلب العديد من الصور والانعطافات المتحكم فيها والمحاذاة التي تستغرق وقتًا طويلاً. تستبدل SAM 3D الدقة المثالية بالسرعة والراحة - صورة واحدة وشبكة فورية.
• النمذجة اليدوية: النمذجة اليدوية دقيقة ولكنها بطيئة. يوفر SAM 3D نقطة بداية قابلة للتحرير توصلك إلى 70-80٪ من هدفك في دقائق.
• مجالات الإشعاع العصبي (NeRFs): رائعة لتجميع العرض من صور متعددة، ولكن ليس دائمًا سهلاً لاستخراج شبكات نظيفة وجاهزة للألعاب. تقوم SAM 3D بإخراج الشبكات مباشرةً، مما يجعلها أكثر ملاءمة لخطوط الأنابيب التي تحتاج إلى أصول OBJ/FBX/GLB.

باختصار: SAM 3D هو مسرع للمفاهيم. استخدمه للتحرك بسرعة، ثم قم بتحسينه.

الأداء والبيانات والانفتاح#

• الأداء: يعمل SAM 3D في الوقت الفعلي تقريبًا في حالات الاستخدام العملي - وهو مثالي للتكرار التفاعلي وجلسات العملاء المباشرة.
• البيانات: تضمن تدريب كائنات SAM 3D ما يقرب من مليون صورة مشروحة و ~ 3.14 مليون شبكة مرشحة منسقة عبر عملية بشرية في الحلقة؛ تم تدريب جسم SAM 3D على ما يقرب من 8 ملايين صورة.
• المعايير: تظهر اختبارات التفضيل البشري أن كائنات SAM 3D تفوز بنسبة خمسة إلى واحد على الأقل على الطرق الرائدة عبر فئات متنوعة.
• الانفتاح: تشارك Meta نقاط تفتيش النموذج ورمز الاستدلال للتجريب. هيكل MHR البشري مفتوح المصدر، مما يتيح هياكل متسقة وإعادة استهداف أسهل عبر الأدوات.

تطبيقات واقعية تظهر بالفعل#

• معاينات السوق: يشغل SAM 3D ميزة "عرض في الغرفة"، مما يتيح للمشترين تصور العناصر على الفور.
• الواقع المعزز والحوسبة المكانية: يغذي إنشاء الرسوم ثلاثية الأبعاد الفوري التجارب والتخطيط الداخلي وتجارب الواقع المعزز للهاتف المحمول دون التقاط بجودة الاستوديو.
• الأفلام والتلفزيون: يستفيد Previz والإنتاج الافتراضي من الدعائم السريعة وبدائل الشخصيات لاختبار الحظر والإضاءة.
• الروبوتات والبحث: يساعد فهم الكائنات السريع في محاكاة وتجارب الإدراك.
• الرياضة والصحة: يفتح تقدير الوضع والبشر المجهزون أدوات التدريب ونماذج تحليل الحركة، مع الإشراف المناسب.

إشارات خارطة الطريق وزخم النظام البيئي#

من SAM إلى SAM 3 إلى SAM 3D، فإن الخط المشترك هو الإدراك العام الذي ينتقل عبر المهام. إلى جانب محرك بيانات قابل للتطوير وأصول مفتوحة مثل MHR، يبدو أن SAM 3D سيستمر في التحسن - دقة أفضل، وتفكير متعدد الكائنات، وتفاعلات بشرية-كائنية أكثر ثراءً، وصادرات أكثر اتساقًا وسهولة في الاستخدام.

الأسئلة المتداولة حول SAM 3D#

• ما هو SAM 3D؟ SAM 3D هو زوج من النماذج من Meta AI التي تعيد بناء الكائنات ثلاثية الأبعاد والأجسام البشرية من صورة ثنائية الأبعاد واحدة، مصممة لتكون راسخة بصريًا في الصور الطبيعية.

• كيف يختلف SAM 3D عن SAM و SAM 2؟ ركز SAM و SAM 2 على التجزئة والتتبع؛ قدم SAM 3 مجموعة إدراك موحدة. يوسع SAM 3D هذا لإنشاء شبكات وهياكل الجسم من الصور.

• هل يمكن لـ SAM 3D أن يحل محل التصوير المساحي؟ ليس لعمليات المسح بأقصى دقة. SAM 3D مثالي للسرعة والتكرار والتصور. بالنسبة للأصول البطلة، ابدأ بـ SAM 3D وقم بتحسينها، أو ادمجها مع الطرق التقليدية.

• هل يعمل SAM 3D مع الإطباق والفوضى؟ نعم. تم تدريب SAM 3D على الصور الطبيعية، بما في ذلك الرؤية الجزئية والمشاهد المزدحمة.

• ما هي التنسيقات التي يمكنني تصديرها من SAM 3D؟ توقع تنسيقات ثلاثية الأبعاد شائعة مناسبة لأدوات ومحركات DCC. تحقق من Playground والمستودع للحصول على الخيارات الحالية.

• هل SAM 3D مفتوح المصدر؟ تشارك Meta نقاط تفتيش النموذج ورمز الاستدلال. هيكل MHR البشري مفتوح المصدر. راجع المستودعات الرسمية للحصول على التراخيص والاستخدام.

• أين يمكنني تجربة SAM 3D؟ يوفر Segment Anything Playground تجربة عملية مع كائنات SAM 3D وجسم SAM 3D.

قائمة التحقق السريعة للمبدعين#

• قرر: كائنات أم جسم؟ اختر وضع SAM 3D الذي يناسب مهمتك.
• تحضير: استخدم صورة واضحة؛ قناع نظيف.
• إنشاء: قم بإنشاء شبكات في Playground.
• تصدير: أحضر النتائج إلى Blender أو Unreal أو Unity.
• تحسين: قم بتنعيم الأسطح العادية وإضافة التفاصيل وإعادة استهداف الهياكل حسب الحاجة.
• التسليم: قم بالمعاينة في الواقع المعزز أو العرض للموافقة عليه من قبل العميل.

المصادر والمزيد من القراءة#

• إعلان Meta AI والنظرات العامة الفنية حول SAM 3D ونظام Segment Anything البيئي.
• تحليل Ultralytics حول نهج الإدراك الموحد لـ SAM 3 و SAM 3D.
• وجهات نظر صناعة الواقع المعزز حول كيفية تسريع SAM 3D محتوى الواقع المعزز وتجارب التجارة الإلكترونية.
• تغطية تجارية للذكاء الاصطناعي تلخص القدرات والأداء.
• مناقشات وإعلانات المجتمع تشير إلى اهتمام قوي عبر الصناعات الإبداعية.

يحول SAM 3D الصور اليومية إلى أصول ثلاثية الأبعاد عملية. سواء كنت مبدعًا منفردًا أو جزءًا من خط أنابيب استوديو، فهو مضاعف قوة: تصور أسرع، وتواصل أفضل مع العملاء، ومسار أكثر سلاسة من المفهوم إلى المرئيات الجذابة.