SAM 3D: 모든 이미지를 3D 지원 에셋으로 변환 - 현대 제작자를 위한 실용적인 가이드

SAM 3D란 무엇이며, 왜 콘텐츠 제작자들이 주목해야 할까요?#

SAM 3D는 Meta AI의 Segment Anything 제품군의 최신 단계로, 일상적인 이미지에 3D 이해 기능을 추가합니다. 다중 시점 사진이나 고밀도 스캔이 필요 없이, SAM 3D는 단일 2D 입력에서 그럴듯한 3D 객체와 인체 모델을 재구성합니다. 촉박한 일정에 맞춰 작업하는 콘텐츠 제작자(비디오 편집자, 3D 디자이너, 모션 아티스트, AR 프로듀서, 인디 게임 개발자, 심지어 피치 비주얼을 제작하는 작가)에게 SAM 3D는 콘셉트에서 에셋 제작까지 걸리는 시간을 며칠에서 몇 분으로 단축해 줍니다.

핵심적으로 SAM 3D는 두 가지 특화된 모델을 포함합니다.

SAM 3D 객체: 일상적인 객체의 3D 메시를 구축하고 장면 내에서 해당 객체의 포즈를 예측합니다.
SAM 3D 신체: MHR(Meta Momentum Human Rig)이라는 새로운 오픈 소스 리그를 사용하여 인체 모양과 포즈를 추정합니다.

SAM 3D는 자연 이미지에서 작동하며, 부분적인 가시성과 폐색을 처리하고, 거의 실시간으로 실행됩니다. 이미 Facebook Marketplace의 "방에서 보기" 기능을 통해 단일 제품 이미지가 배치 가능한 3D 객체로 변환됩니다. 제작자에게는 동일한 기능이 빠른 프로토타입 제작, 사전 시각화, AR 테스트 장면 및 고객을 위한 빠른 결과물 제공을 가능하게 합니다.

SAM 3D의 두 가지 핵심 요소#

SAM 3D 객체: 사물 및 장면을 위한 단일 이미지 3D#

SAM 3D 객체는 표준 이미지를 가져와 관심 객체를 식별하고 합리적인 포즈의 3D 메시를 생성합니다. 합성 데이터 세트뿐만 아니라 물리적 세계에 시각적으로 기반을 두도록 훈련되었으며, 인간 관찰자에게 올바르게 보이도록 명시적으로 목표를 설정합니다. 인간 선호도 테스트에서 SAM 3D 객체는 다른 주요 기준선 대비 최소 5:1로 승리하여 실제 창의적 사용에 얼마나 강력한 재구성이 가능한지 보여줍니다.

SAM 3D 객체의 주요 강점:

제품, 소품, 장식, 도구 등의 단일 이미지 3D 재구성.
사진 촬영된 장면에서 항목을 설득력 있게 배치하는 객체 포즈 추정.
AR 시도, 제품 미리보기 및 콘셉트 보드와 같은 다운스트림 작업에 충분하도록 설계된 메시.
자연 사진에서 흔히 발생하는 폐색 및 혼란에 대한 견고성.

기억해야 할 제한 사항:

중간 정도의 출력 해상도: 매우 복잡한 객체의 미세한 표면 디테일은 수동 수정이 필요할 수 있습니다.
한 번에 하나의 객체: SAM 3D 객체는 여러 항목 간의 물리적 상호 작용에 대해 동시에 추론하지 않습니다.
물리적 충실도: 시각적으로는 설득력이 있지만 물리 시뮬레이터가 아니며 그럴듯한 추정치를 넘어 숨겨진 형상을 추론하지 않습니다.

SAM 3D 신체: 포즈, 모양 및 애니메이션할 수 있는 리그#

SAM 3D 신체는 사람의 사진을 처리하고 신체 모양과 포즈를 추정하여 애니메이션 가능한 메시를 반환합니다. 보다 해석 가능하고 재사용 가능한 출력을 위해 골격 구조와 연조직 모양을 분리하는 오픈 소스 메시 형식인 MHR(Meta Momentum Human Rig)을 기반으로 구축되었습니다. 제작자에게 이는 전체 모션 캡처 비용 없이 더 빠른 모션 테스트, 스타일화된 사실주의 또는 배경 엑스트라를 의미합니다.

SAM 3D 신체의 주요 강점:

단일 이미지 인체 모양 및 포즈 추정.
부분적인 폐색, 비 스튜디오 조명 및 다양한 의류가 있는 일상적인 사진에서 작동합니다.
오픈 소스 MHR은 리그 일관성을 개선하고 리타겟팅 및 애니메이션이 필요한 파이프라인과 잘 작동합니다.

제한 사항:

각 사람을 개별적으로 처리합니다. 다중 인물 상호 작용 또는 인간-객체 접촉 추론을 모델링하지 않습니다.
손 포즈 정확도는 견고하지만 특화된 손 전용 방법을 능가하지는 않습니다.
모든 단일 이미지 추정기와 마찬가지로 숨겨진 형상을 추론합니다. 클로즈업에는 예술적 판단을 사용하십시오.

SAM 3D 작동 방식: 데이터 엔진의 이점#

SAM 3D를 돋보이게 만드는 것은 모델뿐만 아니라 모델을 뒷받침하는 데이터 엔진입니다. Meta는 수고스러운 수동 메시 생성에만 의존하는 대신 루프에서 생성된 후보 메시를 검증하고 순위를 매기는 데 중점을 둔 확장 가능한 주석 시스템을 구축했습니다. 이 접근 방식은 인간 선호도에 맞춰 데이터 세트 증가를 획기적으로 가속화합니다.

제작자가 알아야 할 주요 사항:

SA-3DAO(SAM 3D Artist Objects)는 실제로 촬영하는 종류인 자연 이미지 분포를 반영하도록 큐레이팅된 벤치마크 및 데이터 세트입니다.
SAM 3D 객체의 경우 Meta는 거의 백만 개의 고유한 이미지에 주석을 달고 약 314만 개의 모델-인-더-루프 메시를 생성하여 인간이 검증한 품질을 기반으로 최고의 메시를 큐레이팅했습니다.
SAM 3D 신체의 경우 훈련은 약 8백만 개의 이미지를 활용하여 모델이 다양한 신체 모양, 의류 및 실제 설정으로 일반화되도록 도왔습니다.

데이터 생성, 인간 검증 및 훈련 후 "스티어"의 긴밀한 결합은 SAM 3D를 실제 장면에서 올바르게 보이고 느껴지는 3D 종류로 향하게 합니다. 이는 제작자가 정확히 관심을 갖는 부분입니다.

AR, 비디오 및 디자인에서 SAM 3D가 중요한 이유#

SAM 3D는 창의적인 작업이 실제로 발생하는 방식, 즉 점진적, 반복적이며 종종 시간에 제약이 있는 방식에 적합합니다. 특히 AR의 경우 단일 이미지에서 즉각적인 3D는 획기적인 발전입니다.

기존 제품 사진에서 AR 콘텐츠: 카탈로그 사진을 AR 지원 미리보기로 변환합니다.
공유된 공간 이해: SAM 3D는 믿을 수 있는 배치 및 회전을 지원하여 보다 현실적인 가상-물리적 상호 작용을 가능하게 합니다.
더 빠른 반복: 사전 제작 또는 고객 검토 중에 즉석에서 소품 및 장면을 업데이트합니다.

업계 분석에 따르면 AR 시장은 이번 10년 동안 크게 성장할 것으로 예상됩니다. SAM 3D와 같은 도구는 3D 콘텐츠 제작 장벽을 낮추고 비싼 스캔 없이 현실감을 향상시키기 때문에 촉매제 역할을 합니다. 비디오 제작자에게 SAM 3D는 더 빠른 프리비즈, 눈에 띄는 스토리보드 및 빠른 배경 요소를 의미합니다. 디자이너에게는 빠른 제품 시각화를 의미합니다. 게임 아티스트에게는 개선할 수 있는 초기 에셋 초안을 의미합니다. 작가와 성우조차도 3D 장면, 캐릭터 블로킹 및 스토리나 연기를 판매하는 데 도움이 되는 간단한 아바타 스탠드인이 포함된 피치 데크의 이점을 누릴 수 있습니다.

에코시스템의 SAM 3D: SAM 3 및 Segment Anything Playground와의 관계#

SAM 3는 감지, 분할 및 추적에 대한 통합된 접근 방식을 도입했으며 SAM 3D가 장면에서 구조를 인식하는 방식에 영향을 미칩니다. SAM 3D는 해당 기반을 3차원으로 확장하여 분할 인텔리전스를 메시 생성 및 포즈 추정에 도입합니다. 제작자에게 Segment Anything Playground는 SAM 3D를 사용해 볼 수 있는 가장 빠른 장소입니다. 로컬 설치 없이 이미지를 업로드하고 실험해 보세요. Meta는 또한 개발자가 SAM 3D를 도구 및 파이프라인에 통합하는 데 도움이 되도록 모델 체크포인트 및 추론 코드와 오픈 소스 MHR을 공유하고 있습니다.

시작하기: 몇 분 안에 SAM 3D를 사용하는 방법#

다음은 Segment Anything Playground를 사용하는 실용적이고 제작자 친화적인 연습입니다. 정확한 UI는 진화할 수 있지만 핵심 워크플로는 일관성을 유지합니다.

이미지 준비

피사체가 적절하게 중앙에 배치된 선명한 사진을 선택합니다. SAM 3D는 혼란과 폐색을 처리하지만 극심한 흐림 또는 심한 모션 스트릭은 피하십시오.
SAM 3D 객체의 경우 객체가 너무 공격적으로 잘리지 않도록 하십시오. 포즈 추정을 위해 약간의 컨텍스트를 남겨두십시오.
SAM 3D 신체의 경우 전신 또는 4분의 3 뷰가 가장 좋습니다. 측면 뷰도 작동할 수 있지만 전면 또는 4분의 3 뷰가 더 많은 디테일을 제공합니다.

모드 선택: 객체 또는 신체

제품, 소품 또는 장면 항목을 재구성하는 경우 SAM 3D 객체를 선택합니다.
사람의 포즈와 모양을 캡처하는 경우 SAM 3D 신체를 선택합니다.

피사체 선택

올가미, 클릭하여 선택 또는 분할 마스크를 사용하여 피사체를 지정합니다. 기본 Segment Anything 기능은 정확한 영역을 분리하는 데 도움이 됩니다.
여러 항목이 있는 경우 한 번에 하나의 항목에 대해 SAM 3D 객체를 실행합니다.

3D 생성

생성을 클릭합니다. 잠시 후 SAM 3D는 이미지에서 파생된 텍스처가 있는 그럴듯한 메시와 포즈를 반환합니다.
SAM 3D 신체의 경우 애니메이션할 수 있는 골격이 있는 MHR 기반 메시를 받게 됩니다.

검사 및 조정

모델을 회전하여 명백한 문제가 있는지 확인합니다. 중간 해상도 메시에는 DCC 도구에서 스무딩 또는 법선 수정이 필요할 수 있습니다.
객체의 경우 포즈를 확인합니다. 약간 벗어난 경우 3D 앱 내에서 조정하거나 더 깨끗한 자르기로 다시 실행합니다.
신체의 경우 리그를 미리 봅니다. 의류가 모호한 윤곽선을 만드는 경우 사소한 수정이 일반적입니다.

파이프라인으로 내보내기

도구에서 지원하는 표준 형식(Playground에서 사용 가능한지에 따라 OBJ/GLB/FBX)으로 내보냅니다.
음영 처리, 조명 및 애니메이션을 위해 메시를 Blender, Unity, Unreal Engine 또는 선호하는 앱으로 가져옵니다.

반복

SAM 3D는 빠르고 마찰이 적습니다. 까다로운 표면을 개선하기 위해 대체 각도, 다른 자르기 또는 약간의 리터칭을 시도해 보세요.
AR 사용의 경우 현실적인 환경 조명에서 테스트하여 모양과 크기를 확인합니다.

다양한 제작자를 위한 워크플로 레시피#

다음은 일반적인 창의적 역할을 위해 SAM 3D를 강조하는 몇 가지 프로덕션 준비 레시피입니다.

비디오 제작자: 프리비즈 소품 및 세트 드레싱

캡처: 소품 사진을 찍거나 고객의 제품 이미지를 사용합니다.
재구성: SAM 3D 객체를 사용하여 메시를 생성합니다.
가져오기: 편집기 또는 3D 도구로 가져옵니다. 카메라 각도를 차단합니다.
조명: 최종 분위기를 대략적으로 나타내기 위해 간단한 HDR 조명을 추가합니다.
반복: 표면이 너무 매끄럽게 보이면 더 좁은 자르기로 SAM 3D를 다시 실행하거나 포스트에서 절차적 디테일을 추가합니다.

AR 디자이너: 시험 착용 또는 방에 배치 프로토타입

캡처: 고대비 제품 사진을 사용하거나 중립 배경 사진을 연출합니다.
재구성: SAM 3D 객체를 실행하고 지원되는 경우 GLB를 내보냅니다.
통합: 모델을 모바일 AR 프레임워크 또는 프로토타입 앱에 로드합니다.
유효성 검사: 크기 및 포즈를 확인합니다. 자연스러운 배치를 위해 피벗을 조정합니다.
프레젠테이션: 고객에게 당일 작동하는 AR 데모를 보여줍니다.

게임 아티스트: 초기 에셋 아이디어 구상

참조: 무드 보드를 수집한 다음 실제 아날로그의 빠른 참조 사진을 찍습니다.
재구성: SAM 3D 객체를 사용하여 메시를 기본으로 생성합니다.
개선: DCC에서 리토폴로지하고 법선을 굽습니다. 필요에 따라 텍스처를 교체합니다.
스타일 지정: 게임의 셰이더 및 팔레트를 적용합니다. 최종 모양이 아닌 속도에만 SAM 3D를 사용합니다.

모션/캐릭터 아티스트: 모션 캡처 없이 포즈 연구

캡처: 주요 포즈를 취한 연기자의 단일 이미지.
재구성: SAM 3D 신체를 사용하여 MHR을 통해 리그된 메시를 가져옵니다.
애니메이션: 제어 리그로 리타겟팅하거나 빠른 블로킹을 위해 직접 키프레임을 지정합니다.
개선: 손과 얼굴 디테일의 경우 특화된 패스 또는 수동 조정을 추가합니다.

작가 및 성우: 피치 준비 시각 자료

분위기: SAM 3D를 사용하여 콘셉트 사진에서 장면 또는 캐릭터 포즈를 시각화합니다.
결합: 분위기를 위해 메시를 빠른 Unreal 장면에 드롭합니다.
프레젠테이션: 데크 또는 애니매틱에서 재구성된 렌더링을 사용하여 톤과 연기를 판매합니다.

모범 사례 및 프로 팁#

의도를 가지고 촬영: SAM 3D는 혼란을 처리하지만 좋은 구도는 더 나은 결과를 제공합니다. 객체의 경우 확산 조명을 목표로 합니다. 신체의 경우 극심한 단축을 피하십시오.
마스크를 적극적으로 사용: Segment Anything 기반은 피사체를 분리하는 데 도움이 됩니다. 깨끗한 마스크는 메시 품질에 영향을 미치는 실루엣 모호성을 줄입니다.
반복 수용: SAM 3D의 속도는 다양한 변형(다른 자르기, 사소한 편집 또는 동일한 피사체의 대체 사진)을 시도하도록 권장합니다.
절차적 디테일과 혼합: 고급 장면의 경우 모양과 포즈에 SAM 3D로 시작한 다음 절차적 텍스처, 변위 또는 키트배시를 추가하여 디테일을 추가합니다.
AR에서 크기 유효성 검사: 사진에서 표준 객체(예: 의자 또는 책)를 사용하여 시각적 타당성을 돕고 AR 도구에서 크기를 조정합니다.
사후 처리 법선: Blender 또는 Maya에서 빠른 법선 재계산 또는 메시 스무딩으로 작은 아티팩트가 사라집니다.
리그와 메시 분리: MHR을 사용하면 깨끗한 리타겟팅 경로를 유지하기 위해 골격 편집을 메시 스컬프팅과 구별합니다.

제한 사항 및 해결 방법#

모든 도구에는 경계가 있습니다. 이를 알면 SAM 3D로 더 나은 결과를 제공하는 데 도움이 됩니다.

중간 메시 해상도: 히어로 에셋의 경우 SAM 3D를 기본으로 고려하십시오. 세분화, 스컬프 디테일 또는 변위 맵을 추가합니다.
단일 객체 추론: 장면에 여러 상호 작용 항목이 있는 경우 항목당 SAM 3D 객체를 실행하고 레이아웃을 위해 3D 장면에서 구성합니다.
인간-객체 접촉: SAM 3D 신체는 물리적 접촉을 모델링하지 않습니다. 포즈 교차가 발생할 수 있습니다. 3D 앱에서 수동 조정 또는 물리학으로 해결합니다.
손 및 액세서리: 정밀한 손 포즈 또는 작은 액세서리의 경우 특화된 손/얼굴 도구로 SAM 3D 신체를 보완하거나 이러한 요소를 별도로 모델링합니다.
숨겨진 형상 추측: SAM 3D는 단일 뷰이므로 가려진 측면이 추론됩니다. 정확도가 중요한 경우 추가 참조 사진을 캡처하거나 수동으로 수정합니다.

SAM 3D 대 기존 접근 방식#

사진 측량: 기존의 다중 뷰 캡처는 높은 충실도를 제공하지만 많은 이미지, 제어된 회전 및 시간이 많이 걸리는 정렬이 필요합니다. SAM 3D는 완벽한 정확도를 속도와 편의성(사진 한 장, 즉석 메시)으로 교환합니다.
수동 모델링: 손 모델링은 정확하지만 느립니다. SAM 3D는 몇 분 안에 목표의 70~80%에 도달할 수 있는 편집 가능한 시작점을 제공합니다.
신경 방사 필드(NeRF): 여러 이미지에서 뷰 합성에 적합하지만 깨끗하고 게임 준비 메시를 추출하는 것이 항상 간단하지는 않습니다. SAM 3D는 메시를 직접 출력하여 OBJ/FBX/GLB 에셋이 필요한 파이프라인에 더 친숙합니다.

요컨대 SAM 3D는 콘셉트 가속기입니다. 빠르게 이동한 다음 개선하는 데 사용하십시오.

성능, 데이터 및 개방성#

성능: SAM 3D는 실용적인 사용 사례에서 거의 실시간으로 작동합니다. 대화형 반복 및 라이브 클라이언트 세션에 적합합니다.
데이터: SAM 3D 객체 훈련에는 거의 백만 개의 주석이 달린 이미지와 인간-인-더-루프 프로세스를 통해 큐레이팅된 ~314만 개의 후보 메시가 포함되었습니다. SAM 3D 신체는 약 8백만 개의 이미지로 훈련되었습니다.
벤치마크: 인간 선호도 테스트는 SAM 3D 객체가 다양한 범주에서 주요 방법보다 최소 5:1로 승리하는 것을 보여줍니다.
개방성: Meta는 실험을 위해 모델 체크포인트 및 추론 코드를 공유하고 있습니다. MHR 인간 리그는 오픈 소스화되어 일관된 리그와 도구 간의 더 쉬운 리타겟팅을 가능하게 합니다.

이미 등장하고 있는 실제 응용 프로그램#

마켓플레이스 미리보기: SAM 3D는 구매자가 항목을 즉시 시각화할 수 있도록 "방에서 보기" 기능을 제공합니다.
AR 및 공간 컴퓨팅: 즉각적인 3D 생성은 스튜디오급 캡처 없이 시험 착용, 실내 계획 및 모바일 AR 경험을 촉진합니다.
영화 및 TV: 프리비즈 및 가상 프로덕션은 블로킹 및 조명을 테스트하기 위해 빠른 소품 및 캐릭터 스탠드인의 이점을 누립니다.
로봇 공학 및 연구: 빠른 객체 이해는 시뮬레이션 및 인식 실험을 지원합니다.
스포츠 및 건강: 포즈 추정 및 리그된 인간은 적절한 감독하에 코칭 지원 및 모션 분석 프로토타입을 잠금 해제합니다.

로드맵 신호 및 에코시스템 모멘텀#

SAM에서 SAM 3, SAM 3D로 이어지는 스루라인은 작업 간에 전송되는 일반적인 인식입니다. 확장 가능한 데이터 엔진과 MHR과 같은 오픈 에셋과 함께 SAM 3D는 계속 개선될 것으로 보입니다. 더 나은 해상도, 다중 객체 추론, 더 풍부한 인간-객체 상호 작용, 더 일관되고 도구 친화적인 내보내기. LinkedIn 발표에서 개발자 블로그에 이르기까지 업계의 반응은 SAM 3D를 앱, 디자인 도구 및 창의적인 파이프라인에 통합하는 데 대한 강력한 관심을 보여줍니다.

SAM 3D에 대한 자주 묻는 질문#

SAM 3D란 무엇입니까? SAM 3D는 자연 사진에 시각적으로 기반을 두도록 설계된 단일 2D 이미지에서 3D 객체와 인체를 재구성하는 Meta AI의 모델 쌍입니다.
SAM 3D는 SAM 및 SAM 2와 어떻게 다릅니까? SAM 및 SAM 2는 분할 및 추적에 중점을 두었습니다. SAM 3는 통합된 인식 스택을 도입했습니다. SAM 3D는 이를 확장하여 이미지에서 메시 및 신체 리그를 생성합니다.
SAM 3D가 사진 측량을 대체할 수 있습니까? 최대 충실도 스캔에는 적합하지 않습니다. SAM 3D는 속도, 반복 및 콘셉트에 이상적입니다. 히어로 에셋의 경우 SAM 3D로 시작하여 개선하거나 기존 방법과 결합합니다.
SAM 3D는 폐색 및 혼란과 함께 작동합니까? 예. SAM 3D는 부분적인 가시성 및 복잡한 장면을 포함하여 자연 이미지에 대해 훈련되었습니다.
SAM 3D에서 어떤 형식을 내보낼 수 있습니까? DCC 도구 및 엔진에 적합한 일반적인 3D 형식을 예상하십시오. 현재 옵션은 Playground 및 리포지토리를 확인하십시오.
SAM 3D는 오픈 소스입니까? Meta는 모델 체크포인트 및 추론 코드를 공유하고 있습니다. MHR 인간 리그는 오픈 소스화되었습니다. 라이선스 및 사용법은 공식 리포지토리를 검토하십시오.
SAM 3D는 어디에서 사용해 볼 수 있습니까? Segment Anything Playground는 SAM 3D 객체 및 SAM 3D 신체에 대한 실습 실험을 제공합니다.

제작자를 위한 빠른 시작 체크리스트#

결정: 객체 또는 신체? 작업에 맞는 SAM 3D 모드를 선택합니다.
준비: 선명한 사진을 사용합니다. 깨끗하게 마스크합니다.
생성: Playground에서 메시를 만듭니다.
내보내기: 결과를 Blender, Unreal 또는 Unity로 가져옵니다.
개선: 필요에 따라 법선을 스무딩하고 디테일을 추가하고 리그를 리타겟팅합니다.
제공: AR에서 미리 보거나 클라이언트 승인을 위해 렌더링합니다.

출처 및 추가 자료#

SAM 3D 및 Segment Anything 에코시스템에 대한 Meta AI의 발표 및 기술 개요.
SAM 3 및 SAM 3D의 통합된 인식 접근 방식에 대한 Ultralytics 분석.
SAM 3D가 AR 콘텐츠 및 전자 상거래 경험을 가속화하는 방법에 대한 AR 산업 관점.
기능 및 성능을 요약하는 AI 무역 보도.
창의적인 산업 전반에 걸쳐 강력한 관심을 나타내는 커뮤니티 토론 및 발표.

SAM 3D는 일상적인 사진을 실용적인 3D 에셋으로 바꿉니다. 솔로 제작자이든 스튜디오 파이프라인의 일부이든 관계없이 더 빠른 아이디어 구상, 더 나은 클라이언트 커뮤니케이션, 콘셉트에서 매혹적인 시각 자료로의 더 원활한 경로를 제공하는 힘의 배가 장치입니다.