SAM 3D: Herhangi Bir Görüntüyü 3D'ye Hazır Bir Varlığa Dönüştürün—Modern İçerik Üreticiler için Pratik Bir Kılavuz

SAM 3D Nedir ve İçerik Üreticiler Neden Önemsemeli?#

SAM 3D, Meta AI'ın Segment Anything ailesindeki en yeni adımıdır ve günlük görüntülere 3D anlayışı ekler. Çoklu görüntü fotoğraflarına veya yoğun taramalara ihtiyaç duymak yerine, SAM 3D tek bir 2D girdiden makul 3D nesneleri ve insan vücutlarını yeniden oluşturur. Sıkı zaman çizelgelerinde yaşayan içerik üreticileri (video editörleri, 3D tasarımcıları, hareketli grafik sanatçıları, AR yapımcıları, bağımsız oyun geliştiricileri, hatta sunum görselleri üreten yazarlar) için SAM 3D, konseptten varlığa geçiş süresini günlerden dakikalara indirir.

Özünde, SAM 3D iki özel model içerir:

SAM 3D Nesneler: Günlük nesnelerin 3D ağlarını oluşturur ve bir sahne içindeki pozlarını tahmin eder.
SAM 3D Vücut: İnsan vücudu şeklini ve pozunu tahmin eder, MHR (Meta Momentum Human Rig) adlı yeni bir açık kaynaklı rig kullanır.

SAM 3D doğal görüntülerde çalışır, kısmi görünürlüğü ve örtüşmeyi ele alır ve neredeyse gerçek zamanlı çalışır. Zaten Facebook Marketplace'in tek bir ürün görüntüsünün yerleştirilebilir bir 3D nesneye dönüştüğü "Odada Görüntüle" özelliğine güç veriyor. İçerik üreticileri için aynı yetenek hızlı prototipleme, ön görselleştirme, AR test sahneleri ve müşteriler için hızlı geri dönüşler sağlar.

SAM 3D'nin İki Temel Direği#

SAM 3D Nesneler: Nesneler ve Sahneler için Tek Görüntüden 3D#

SAM 3D Nesneler standart bir görüntü alır, ilgi nesnesini tanımlar ve mantıklı bir poza sahip bir 3D ağ üretir. Sadece sentetik veri kümelerinde değil, görsel olarak fiziksel dünyaya dayandırılmak üzere eğitilmiştir ve açıkça insan gözlemcilerine doğru görünmeyi hedefler. İnsan tercih testlerinde, SAM 3D Nesneler diğer önde gelen temel modellere karşı en az 5:1 oranında kazanır ve rekonstrüksiyonların gerçek yaratıcı kullanım için ne kadar güçlü olduğunu vurgular.

SAM 3D Nesnelerin temel güçlü yönleri:

Ürünlerin, aksesuarların, dekorun, araçların ve daha fazlasının tek görüntüden 3D rekonstrüksiyonu.
Öğeleri fotoğraflanmış bir sahnede ikna edici bir şekilde konumlandıran nesne poz tahmini.
AR denemeleri, ürün önizlemeleri ve konsept panoları gibi sonraki görevler için yeterince iyi olacak şekilde tasarlanmış ağlar.
Doğal fotoğraflarda yaygın olan örtüşmeye ve karmaşaya karşı sağlamlık.

Aklınızda bulundurmanız gereken sınırlamalar:

Orta düzeyde çıktı çözünürlüğü: Çok karmaşık nesnelerdeki ince yüzey detayları manuel rötuş gerektirebilir.
Aynı anda tek nesne: SAM 3D Nesneler, birden fazla öğe arasındaki fiziksel etkileşimleri aynı anda değerlendirmez.
Fiziksel doğruluk: Görsel olarak ikna edici olsa da, bir fizik simülatörü değildir ve makul tahminlerin ötesinde gizli geometriyi çıkarmaz.

SAM 3D Vücut: Poz, Şekil ve Hareketlendirebileceğiniz Bir Rig#

SAM 3D Vücut, bir kişinin fotoğrafını işler ve vücut şeklini ve pozunu tahmin ederek hareketlendirilebilir bir ağ döndürür. İskelet yapısını yumuşak doku şeklinden ayıran ve daha yorumlanabilir ve yeniden kullanılabilir çıktılar için açık kaynaklı bir ağ formatı olan MHR (Meta Momentum Human Rig) üzerine kurulmuştur. İçerik üreticileri için bu, tam mocap masrafı olmadan daha hızlı hareket testleri, stilize gerçekçilik veya arka plan ekstraları anlamına gelir.

SAM 3D Vücudun temel güçlü yönleri:

Tek görüntüden insan vücudu şekli ve poz tahmini.
Kısmi örtüşmeler, stüdyo dışı aydınlatma ve çeşitli giyimlerle günlük fotoğraflarda çalışır.
Açık kaynaklı MHR, rig tutarlılığını artırır ve yeniden hedefleme ve animasyona ihtiyaç duyan boru hatlarıyla iyi çalışır.

Sınırlamalar:

Her kişiyi ayrı ayrı işler; çoklu kişi etkileşimlerini veya insan-nesne temas akıl yürütmesini modellemez.
El poz doğruluğu sağlamdır, ancak özel, yalnızca el yöntemlerini aşmaz.
Tüm tek görüntü tahmincileri gibi, gizli geometriyi çıkarır; yakın çekimler için sanatsal yargınızı kullanın.

SAM 3D Nasıl Çalışır: Veri Motoru Avantajı#

SAM 3D'yi öne çıkaran şey sadece modeller değil, arkasındaki veri motorudur. Meta, zahmetli manuel ağ oluşturmaya güvenmek yerine, döngüde oluşturulan aday ağları doğrulamaya ve sıralamaya odaklanan ölçeklenebilir bir açıklama sistemi oluşturdu. Bu yaklaşım, insan tercihlerine uyumlu kalırken veri kümesi büyümesini önemli ölçüde hızlandırır.

İçerik üreticilerinin bilmesi gereken önemli noktalar:

SA-3DAO (SAM 3D Artist Objects), doğal görüntü dağılımlarını (gerçekte çektiğiniz türden) yansıtacak şekilde küratörlüğünü yapılmış bir kıyaslama ve veri kümesidir.
SAM 3D Nesneler için Meta, yaklaşık bir milyon farklı görüntüyü açıklamalı hale getirdi ve yaklaşık 3,14 milyon model-döngüde ağ oluşturdu ve insan tarafından doğrulanmış kaliteye göre en iyilerini seçti.
SAM 3D Vücut için eğitim, modelin çeşitli vücut şekillerine, giyimlere ve gerçek dünya ayarlarına genellemesine yardımcı olarak yaklaşık 8 milyon görüntüden yararlandı.

Veri üretimi, insan doğrulaması ve eğitim sonrası "yönlendirmelerin" bu sıkı birleşimi, SAM 3D'yi gerçek sahnelerde doğru görünen ve hissettiren 3D türüne doğru yönlendirir; tam olarak içerik üreticilerinin önemsediği şey.

SAM 3D'nin AR, Video ve Tasarım İçin Neden Önemli Olduğu#

SAM 3D, yaratıcı çalışmanın gerçekte nasıl gerçekleştiğine uyar: artımlı, yinelemeli ve genellikle zamanla sınırlı. Özellikle AR için, tek bir görüntüden anında 3D bir atılımdır:

Mevcut ürün çekimlerinden AR içeriği: Bir katalog fotoğrafını AR'ye hazır bir önizlemeye dönüştürün.
Paylaşılan mekansal anlayış: SAM 3D, daha gerçekçi sanal-fiziksel etkileşimler sağlayarak inandırıcı yerleştirmeyi ve döndürmeyi destekler.
Daha hızlı yineleme: Ön prodüksiyon veya müşteri incelemeleri sırasında aksesuarları ve sahneleri anında güncelleyin.

Sektör analizine göre, AR pazarının bu on yılda önemli ölçüde büyümesi bekleniyor; SAM 3D gibi araçlar, 3D içerik oluşturma engelini azalttıkları ve pahalı taramalar olmadan gerçekçiliği artırdıkları için katalizörlerdir. Video içerik üreticileri için SAM 3D, daha hızlı ön görselleştirme, dikkat çeken storyboard'lar ve hızlı arka plan öğeleri anlamına gelir. Tasarımcılar için bu, hızlı ürün görselleştirmesi anlamına gelir. Oyun sanatçıları için bu, iyileştirebileceğiniz erken varlık taslakları anlamına gelir. Hatta yazarlar ve seslendirme sanatçıları bile faydalanır: hikaye veya performansı satmaya yardımcı olan 3D sahneler, karakter bloklaması ve basit avatar stand-in'leri içeren sunum desteleri.

Ekosistemde SAM 3D: SAM 3 ve Segment Anything Oyun Alanı ile Bağlantılar#

SAM 3, algılama, segmentasyon ve izlemeye birleşik bir yaklaşım sundu ve SAM 3D'nin sahnelerdeki yapıyı nasıl algıladığını bilgilendiriyor. SAM 3D, bu temeli üçüncü boyuta genişleterek segmentasyon zekasını ağ oluşturma ve poz tahminine getiriyor. İçerik üreticileri için Segment Anything Oyun Alanı, SAM 3D'yi denemek için en hızlı yerdir; yerel kurulum yok, sadece bir görüntü yükleyin ve deney yapın. Meta ayrıca, geliştiricilerin SAM 3D'yi araçlara ve boru hatlarına entegre etmelerine yardımcı olmak için model kontrol noktalarını ve çıkarım kodunu ve ayrıca açık kaynaklı MHR'yi paylaşıyor.

Başlarken: SAM 3D'yi Dakikalar İçinde Nasıl Kullanılır#

İşte Segment Anything Oyun Alanı'nı kullanarak pratik, içerik üretici dostu bir kılavuz. Tam kullanıcı arayüzü gelişebilir, ancak temel iş akışı tutarlı kalır.

Görüntünüzü hazırlayın

Konunuzun makul şekilde ortalandığı net bir fotoğraf seçin. SAM 3D karmaşayı ve örtüşmeyi ele alır, ancak aşırı bulanıklık veya ağır hareket izlerinden kaçının.
SAM 3D Nesneler için, nesnenin çok agresif bir şekilde kırpılmadığından emin olun; poz tahmini için biraz bağlam bırakın.
SAM 3D Vücut için, tam vücut veya üç çeyrek görünümler en iyi sonucu verir. Yan görünümler işe yarayabilir, ancak ön veya üç çeyrek daha fazla ayrıntı sunar.

Modunuzu seçin: Nesneler veya Vücut

Bir ürünü, aksesuarı veya sahne öğesini yeniden yapılandırıyorsanız, SAM 3D Nesneleri seçin.
Bir kişinin pozunu ve şeklini yakalıyorsanız, SAM 3D Vücudu seçin.

Konuyu seçin

Konuyu belirlemek için bir kement, tıklayarak seçme veya segmentasyon maskesi kullanın. Temel Segment Anything yetenekleri, hassas bölgeleri izole etmeye yardımcı olur.
Birden fazla öğe varsa, SAM 3D Nesneleri bir seferde bir öğe üzerinde çalıştırın.

3D'yi oluşturun

Oluştur'u tıklayın. Birkaç dakika içinde SAM 3D, görüntünüzden elde edilen dokuya sahip makul bir ağ ve poz döndürür.
SAM 3D Vücut için, hareketlendirebileceğiniz bir iskelete sahip MHR güdümlü bir ağ alacaksınız.

İnceleyin ve ayarlayın

Bariz sorunları kontrol etmek için modeli döndürün. Orta çözünürlüklü ağların DCC aracınızda düzeltme veya normal düzeltmeleri gerekebilir.
Nesneler için pozu kontrol edin; biraz kapalıysa, 3D uygulamanızda ayarlayın veya daha temiz bir kırpma ile yeniden çalıştırın.
Vücutlar için rig'i önizleyin; giyim belirsiz konturlar oluşturursa küçük düzeltmeler tipiktir.

Boru hattınız için dışa aktarın

Araçlarınız tarafından desteklenen standart bir formata dışa aktarın (Oyun Alanı'ndaki kullanılabilirliğe bağlı olarak OBJ/GLB/FBX).
Gölgelendirme, aydınlatma ve animasyon için ağı Blender, Unity, Unreal Engine veya tercih ettiğiniz uygulamaya getirin.

Yineleyin

SAM 3D hızlı ve düşük sürtünmelidir. Zor yüzeyleri iyileştirmek için alternatif açıları, farklı kırpmaları veya hafif rötuşları deneyin.
AR kullanımı için, görünümü ve ölçeği doğrulamak için gerçekçi ortam aydınlatmasında test edin.

Farklı İçerik Üreticiler için İş Akışı Tarifleri#

İşte yaygın yaratıcı roller için SAM 3D'yi vurgulayan birkaç üretime hazır tarif.

Video içerik üreticisi: Ön görselleştirme aksesuarları ve set dekorasyonu

Yakalama: Bir aksesuarın fotoğrafını çekin veya bir müşterinin ürün görüntüsünü kullanın.
Yeniden yapılandırma: Bir ağ oluşturmak için SAM 3D Nesneleri kullanın.
İçe aktarma: Düzenleyicinize veya 3D aracınıza getirin; kamera açılarını engelleyin.
Işık: Son ruh halini yaklaşık olarak tahmin etmek için basit HDR aydınlatma ekleyin.
Yineleme: Yüzey çok pürüzsüz görünüyorsa, daha sıkı bir kırpma ile SAM 3D'yi yeniden çalıştırın veya gönderide prosedürel ayrıntı ekleyin.

AR tasarımcısı: Deneme veya odaya yerleştirme prototipi

Yakalama: Yüksek kontrastlı ürün çekimleri kullanın veya nötr bir arka plan fotoğrafı çekin.
Yeniden yapılandırma: SAM 3D Nesneleri çalıştırın ve destekleniyorsa GLB'yi dışa aktarın.
Entegre etme: Modeli bir mobil AR çerçevesine veya prototipleme uygulamasına yükleyin.
Doğrulama: Ölçeği ve pozu kontrol edin; doğal yerleştirme için pivotları ayarlayın.
Sunum: Müşterilere aynı gün çalışan bir AR demosu gösterin.

Oyun sanatçısı: Erken varlık fikir üretimi

Referans: Bir ruh hali panosu toplayın, ardından gerçek dünyadaki bir analogun hızlı bir referans fotoğrafını çekin.
Yeniden yapılandırma: Bir taban olarak SAM 3D Nesneleri ile bir ağ oluşturun.
İyileştirme: DCC'nizde yeniden topolojiyi yapın ve normal haritaları pişirin; gerektiğinde dokuları değiştirin.
Stilize etme: Oyununuzun gölgelendiricisini ve paletini uygulayın; SAM 3D'yi yalnızca hız için kullanın, son görünüm için değil.

Hareket/karakter sanatçısı: Mocap olmadan poz araştırması

Yakalama: Anahtar pozda bir sanatçının tek görüntüsü.
Yeniden yapılandırma: MHR aracılığıyla donatılmış bir ağ almak için SAM 3D Vücudu kullanın.
Animasyon: Hızlı bloklama için kontrol rig'inize yeniden hedefleyin veya doğrudan anahtar kareleyin.
İyileştirme: Eller ve yüz detayları için özel geçişler veya manuel ayarlamalar ekleyin.

Yazarlar ve seslendirme sanatçıları: Sunuma hazır görseller

Ruh hali: Bir konsept fotoğrafından bir sahneyi veya karakter pozunu görselleştirmek için SAM 3D'yi kullanın.
Birleştirme: Atmosfer için ağı hızlı bir Unreal sahnesine bırakın.
Sunum: Tonu ve performansı satmak için yeniden yapılandırılmış render'ı destelerde veya animasyonlarda kullanın.

En İyi Uygulamalar ve Profesyonel İpuçları#

Niyetle çekim yapın: SAM 3D karmaşayı ele alsa da, iyi kompozisyon daha iyi sonuçlar verir. Nesneler için dağınık aydınlatmayı hedefleyin; vücutlar için aşırı kısaltmadan kaçının.
Maskeleri agresif bir şekilde kullanın: Segment Anything temeli, konuları izole etmenize yardımcı olur. Temiz maskeler, ağ kalitesini etkileyen siluet belirsizliklerini azaltır.
Yinelemeyi benimseyin: SAM 3D'nin hızı, varyantları denemeyi teşvik eder; farklı kırpmalar, küçük düzenlemeler veya aynı konunun alternatif fotoğrafları.
Prosedürel ayrıntılarla karıştırın: Üst düzey sahneler için, şekil ve poz için SAM 3D ile başlayın, ardından ayrıntı için prosedürel dokular, yer değiştirmeler veya kitbash ekleyin.
AR'de ölçeği doğrulayın: Görsel olasılığa yardımcı olmak için fotoğrafta standart nesneler (bir sandalye veya kitap gibi) kullanın, ardından AR aracınızda ölçeği ayarlayın.
Normal haritaları işlem sonrası: Küçük artefaktlar, Blender veya Maya'da hızlı bir normal yeniden hesaplama veya ağ düzeltme ile kaybolur.
Rig ve ağı ayırın: MHR ile, temiz yeniden hedefleme yollarını korumak için iskelet düzenlemelerini ağ şekillendirmesinden ayrı tutun.

Sınırlamalar ve Çözüm Yolları#

Her aracın sınırları vardır; bunları bilmek SAM 3D ile daha iyi sonuçlar elde etmenize yardımcı olur:

Orta düzeyde ağ çözünürlüğü: Kahraman varlıklar için SAM 3D'yi bir taban olarak düşünün. Alt bölüm, şekillendirme ayrıntısı veya yer değiştirme haritaları ekleyin.
Tek nesne akıl yürütmesi: Sahnenizde birden fazla etkileşimli öğe varsa, öğe başına SAM 3D Nesneleri çalıştırın ve düzen için bunları bir 3D sahnesinde oluşturun.
İnsan-nesne teması: SAM 3D Vücut fiziksel teması modellemez; poz kesişimleri meydana gelebilir. 3D uygulamanızda manuel ayarlamalar veya fizik ile çözün.
Eller ve aksesuarlar: Hassas el pozları veya küçük aksesuarlar için, SAM 3D Vücudu özel el/yüz araçlarıyla destekleyin veya bu öğeleri ayrı olarak modelleyin.
Gizli geometri tahminleri: SAM 3D tek görünümlü olduğundan, kapalı taraflar çıkarılır. Doğruluk önemliyse, ekstra bir referans fotoğrafı çekin veya manuel olarak düzeltin.

SAM 3D ve Geleneksel Yaklaşımlar#

Fotogrametri: Geleneksel çoklu görünüm yakalama, yüksek doğruluk sağlar, ancak birçok görüntü, kontrollü dönüşler ve zaman alıcı hizalama gerektirir. SAM 3D, mükemmel doğruluğu hız ve rahatlık için takas eder; tek fotoğraf, anında ağ.
Manuel modelleme: El modelleme hassastır, ancak yavaştır. SAM 3D, dakikalar içinde hedefinize %70-80 ulaşmanızı sağlayan düzenlenebilir bir başlangıç noktası sağlar.
Nöral ışıma alanları (NeRF'ler): Birden fazla görüntüden görünüm sentezi için harika, ancak her zaman temiz, oyuna hazır ağları çıkarmak kolay değil. SAM 3D, doğrudan ağlar çıkarır ve OBJ/FBX/GLB varlıklarına ihtiyaç duyan boru hatları için daha arkadaş canlısı hale getirir.

Kısacası: SAM 3D bir konsept hızlandırıcısıdır. Hızlı hareket etmek için kullanın, ardından iyileştirin.

Performans, Veri ve Açıklık#

Performans: SAM 3D, pratik kullanım durumlarında neredeyse gerçek zamanlı çalışır; etkileşimli yineleme ve canlı müşteri oturumları için mükemmeldir.
Veri: SAM 3D Nesneler eğitimi, yaklaşık bir milyon açıklamalı görüntü ve insan-döngüde bir süreç aracılığıyla küratörlüğünü yapılmış ~3,14 milyon aday ağ içeriyordu; SAM 3D Vücut yaklaşık 8 milyon görüntü üzerinde eğitildi.
Kıyaslamalar: İnsan tercih testleri, SAM 3D Nesnelerin çeşitli kategorilerde önde gelen yöntemlere karşı en az beş ila bir kazandığını gösteriyor.
Açıklık: Meta, deney için model kontrol noktalarını ve çıkarım kodunu paylaşıyor. MHR insan rig'i açık kaynaklıdır ve araçlar arasında tutarlı rig'ler ve daha kolay yeniden hedefleme sağlar.

Zaten Ortaya Çıkan Gerçek Dünya Uygulamaları#

Pazar yeri önizlemeleri: SAM 3D, alıcıların öğeleri anında görselleştirmesine olanak tanıyan "Odada Görüntüle" özelliğine güç veriyor.
AR ve mekansal bilgi işlem: Anında 3D oluşturma, stüdyo sınıfı yakalama olmadan denemeleri, iç mekan planlamasını ve mobil AR deneyimlerini destekliyor.
Film ve TV: Ön görselleştirme ve sanal prodüksiyon, bloklama ve aydınlatmayı test etmek için hızlı aksesuar ve karakter stand-in'lerinden yararlanır.
Robotik ve araştırma: Hızlı nesne anlayışı, simülasyon ve algılama deneylerine yardımcı olur.
Spor ve sağlık: Poz tahmini ve donatılmış insanlar, uygun gözetimle koçluk yardımlarının ve hareket analizi prototiplerinin kilidini açar.

Yol Haritası Sinyalleri ve Ekosistem Momentumu#

SAM'den SAM 3'e ve SAM 3D'ye, temel fikir, görevler arasında aktarılan genel algıdır. Ölçeklenebilir bir veri motoru ve MHR gibi açık varlıklarla eşleştirilen SAM 3D, gelişmeye devam edecek gibi görünüyor; daha iyi çözünürlük, çoklu nesne akıl yürütmesi, daha zengin insan-nesne etkileşimleri ve daha tutarlı, araç dostu dışa aktarmalar. LinkedIn duyurularından geliştirici bloglarına kadar sektörün tepkisi, SAM 3D'yi uygulamalara, tasarım araçlarına ve yaratıcı boru hatlarına katmaya yönelik güçlü bir ilgi gösteriyor.

SAM 3D Hakkında Sıkça Sorulan Sorular#

SAM 3D nedir? SAM 3D, Meta AI'ın doğal fotoğraflarda görsel olarak dayandırılmak üzere tasarlanmış, tek bir 2D görüntüden 3D nesneleri ve insan vücutlarını yeniden oluşturan bir model çiftidir.
SAM 3D, SAM ve SAM 2'den nasıl farklıdır? SAM ve SAM 2 segmentasyon ve izlemeye odaklandı; SAM 3 birleşik bir algı yığını tanıttı. SAM 3D bunu görüntülerden ağlar ve vücut rig'leri oluşturmak için genişletir.
SAM 3D fotogrametrinin yerini alabilir mi? Maksimum doğruluk taramaları için değil. SAM 3D hız, yineleme ve konsept oluşturma için idealdir. Kahraman varlıklar için SAM 3D ile başlayın ve iyileştirin veya geleneksel yöntemlerle birleştirin.
SAM 3D örtüşmeler ve karmaşa ile çalışır mı? Evet. SAM 3D, kısmi görünürlük ve yoğun sahneler dahil olmak üzere doğal görüntüler için eğitilmiştir.
SAM 3D'den hangi formatları dışa aktarabilirim? DCC araçları ve motorları için uygun yaygın 3D formatları bekleyin. Mevcut seçenekler için Oyun Alanı'nı ve depoyu kontrol edin.
SAM 3D açık kaynaklı mı? Meta, model kontrol noktalarını ve çıkarım kodunu paylaşıyor. MHR insan rig'i açık kaynaklıdır. Lisanslar ve kullanım için resmi depoları inceleyin.
SAM 3D'yi nerede deneyebilirim? Segment Anything Oyun Alanı, SAM 3D Nesneleri ve SAM 3D Vücut ile uygulamalı deneyler sunar.

İçerik Üreticiler için Hızlı Başlangıç Kontrol Listesi#

Karar verin: Nesneler mi Vücut mu? Görevinize uyan SAM 3D modunu seçin.
Hazırlayın: Net bir fotoğraf kullanın; temiz bir şekilde maskeleyin.
Oluşturun: Oyun Alanı'nda ağlar oluşturun.
Dışa aktarın: Sonuçları Blender, Unreal veya Unity'ye getirin.
İyileştirin: Normal haritaları düzeltin, ayrıntı ekleyin ve gerektiğinde rig'leri yeniden hedefleyin.
Teslim edin: AR'de önizleyin veya müşteri onayı için render alın.

Kaynaklar ve Daha Fazla Okuma#

Meta AI'ın SAM 3D ve Segment Anything ekosisteminin duyurusu ve teknik genel bakışları.
Ultralytics'in SAM 3 ve SAM 3D'nin birleşik algı yaklaşımı üzerine analizi.
SAM 3D'nin AR içeriğini ve e-ticaret deneyimlerini nasıl hızlandırdığına dair AR endüstrisi perspektifleri.
Yetenekleri ve performansı özetleyen AI ticaret kapsamı.
Yaratıcı endüstrilerde güçlü ilgiyi gösteren topluluk tartışmaları ve duyuruları.

SAM 3D, günlük fotoğrafları pratik 3D varlıklara dönüştürür. İster solo bir içerik üreticisi olun, ister bir stüdyo boru hattının parçası olun, bu bir güç çarpanıdır: daha hızlı fikir üretimi, daha iyi müşteri iletişimi ve konseptten büyüleyici görsellere daha sorunsuz bir yol.