SAM 3D：将任何图像转换为可用于 3D 的资产——现代创作者的实用指南

什么是 SAM 3D 以及为什么创作者应该关注它#

SAM 3D 是 Meta AI 在 Segment Anything 系列中的最新进展，为日常图像增加了 3D 理解能力。SAM 3D 不需要多视角照片或密集扫描，而是可以从单个 2D 输入重建合理的 3D 对象和人体。对于那些时间紧迫的内容创作者——视频编辑、3D 设计师、动态艺术家、AR 制作人、独立游戏开发者，甚至撰写宣传视觉稿的作者——SAM 3D 将概念到资产的时间从几天缩短到几分钟。

SAM 3D 的核心包含两个专门的模型：

• SAM 3D 对象：构建日常物品的 3D 网格，并预测它们在场景中的姿势。
• SAM 3D 人体：使用一种名为 MHR（Meta Momentum Human Rig，Meta 动量人体骨架）的新型开源骨架来估计人体形状和姿势。

SAM 3D 适用于自然图像，可以处理部分可见性和遮挡，并且可以近乎实时地运行。它已经为 Facebook Marketplace 的“在房间中查看”功能提供支持，在该功能中，单个产品图像会变成可放置的 3D 对象。对于创作者来说，同样的功能可以解锁快速原型设计、预可视化、AR 测试场景以及为客户快速周转。

SAM 3D 的两大支柱#

SAM 3D 对象：用于物体和场景的单图像 3D#

SAM 3D 对象采用标准图像，识别感兴趣的对象，并生成具有合理姿势的 3D 网格。它经过训练，可以在物理世界中进行视觉定位，而不仅仅是合成数据集，并且明确旨在让观察者看起来正确。在人类偏好测试中，SAM 3D 对象以至少 5:1 的优势胜过其他领先的基线，突出了重建对于实际创意用途的强大程度。

SAM 3D 对象的主要优势：

• 产品、道具、装饰品、工具等的单图像 3D 重建。
• 对象姿势估计，可以将物品令人信服地放置在拍摄的场景中。
• 网格设计得足够好，可以用于 AR 试用、产品预览和概念板等下游任务。
• 对自然照片中常见的遮挡和杂乱具有鲁棒性。

需要注意的局限性：

• 中等输出分辨率：非常复杂对象上的精细表面细节可能需要手动修饰。
• 一次一个对象：SAM 3D 对象不会推理多个项目之间的物理交互。
• 物理保真度：虽然在视觉上令人信服，但它不是物理模拟器，不会推断超出合理估计的隐藏几何体。

SAM 3D 人体：姿势、形状和您可以动画的骨架#

SAM 3D 人体处理人的照片并估计其身体形状和姿势，返回一个可动画的网格。它围绕 MHR（Meta Momentum Human Rig，Meta 动量人体骨架）构建，这是一种开源网格格式，可将骨骼结构与软组织形状分离，从而获得更易于解释和重用的输出。对于创作者来说，这意味着更快的运动测试、风格化的真实感或背景额外内容，而无需花费完整的动作捕捉费用。

SAM 3D 人体的主要优势：

• 单图像人体形状和姿势估计。
• 适用于具有部分遮挡、非工作室照明和各种服装的日常照片。
• 开源 MHR 提高了骨架一致性，并且可以很好地与需要重新定位和动画的管道配合使用。

局限性：

• 单独处理每个人；它不模拟多人互动或人与物体接触的推理。
• 手部姿势的准确性很好，但不会超过专门的、仅限手部的方法。
• 像所有单图像估计器一样，它会推断隐藏的几何体；在特写镜头中使用您的艺术判断。

SAM 3D 的工作原理：数据引擎优势#

使 SAM 3D 脱颖而出的不仅仅是模型，而是它们背后的数据引擎。Meta 没有仅仅依靠费力的人工网格创建，而是构建了一个可扩展的注释系统，该系统专注于验证和排序循环中生成的候选网格。这种方法显着加速了数据集的增长，同时与人类的偏好保持一致。

创作者应该知道的亮点：

• SA-3DAO（SAM 3D 艺术家对象）是一个基准和数据集，经过精心策划以反映自然图像分布——您实际拍摄的那种。
• 对于 SAM 3D 对象，Meta 注释了近一百万张不同的图像，并生成了大约 314 万个模型在环网格，根据人工验证的质量对最佳网格进行了整理。
• 对于 SAM 3D 人体，训练使用了大约 800 万张图像，帮助模型推广到不同的体型、服装和真实世界的设置。

数据生成、人工验证和训练后“引导”的紧密结合使 SAM 3D 朝着在真实场景中看起来和感觉正确的 3D 类型发展——这正是创作者所关心的。

为什么 SAM 3D 对 AR、视频和设计很重要#

SAM 3D 适合创意工作的实际发生方式：增量式、迭代式，并且通常受到时间的限制。特别是对于 AR 来说，来自单个图像的即时 3D 是一项突破：

• 来自现有产品照片的 AR 内容：将目录照片转换为可用于 AR 的预览。
• 共享空间理解：SAM 3D 支持可信的放置和旋转，从而实现更逼真的虚拟-物理交互。
• 更快的迭代：在预制作或客户审查期间动态更新道具和场景。

根据行业分析，AR 市场预计将在未来十年大幅增长；像 SAM 3D 这样的工具是催化剂，因为它们降低了 3D 内容创建的门槛，并在没有昂贵扫描的情况下提高了真实感。对于视频创作者来说，SAM 3D 意味着更快的预可视化、引人注目的故事板和快速的背景元素。对于设计师来说，这意味着快速的产品可视化。对于游戏艺术家来说，这意味着您可以改进的早期资产草稿。甚至作家和配音演员也能从中受益：带有 3D 场景、角色阻挡和简单头像替身的宣传片，有助于推销故事或表演。

SAM 3D 在生态系统中：与 SAM 3 和 Segment Anything Playground 的联系#

SAM 3 引入了一种统一的检测、分割和跟踪方法，它告知 SAM 3D 如何感知场景中的结构。SAM 3D 将该基础扩展到第三维度，将分割智能引入网格生成和姿势估计。对于创作者来说，Segment Anything Playground 是尝试 SAM 3D 的最快场所——无需本地安装，只需上传图像并进行实验。Meta 还在共享模型检查点和推理代码，以及开源 MHR，以帮助开发人员将 SAM 3D 集成到工具和管道中。

入门：如何在几分钟内使用 SAM 3D#

这是一个实用的、对创作者友好的演练，使用 Segment Anything Playground。确切的 UI 可能会发生变化，但核心工作流程保持一致。

1. 准备您的图像

• 选择一张清晰的照片，并将您的拍摄对象合理地居中。SAM 3D 可以处理杂乱和遮挡，但要避免极度模糊或严重的运动条纹。
• 对于 SAM 3D 对象，请确保不要过度裁剪对象；为姿势估计留出一些上下文。
• 对于 SAM 3D 人体，全身或四分之三的视图效果最佳。侧视图也可以工作，但正面或四分之三的视图提供更多细节。

2. 选择您的模式：对象或人体

• 如果您要重建产品、道具或场景项目，请选择 SAM 3D 对象。
• 如果您要捕捉人的姿势和形状，请选择 SAM 3D 人体。

3. 选择拍摄对象

• 使用套索、点击选择或分割蒙版来指定拍摄对象。底层 Segment Anything 功能有助于隔离精确区域。
• 如果存在多个项目，请一次在一个项目上运行 SAM 3D 对象。

4. 生成 3D

• 点击生成。片刻之后，SAM 3D 会返回一个合理的网格和姿势，其纹理来自您的图像。
• 对于 SAM 3D 人体，您将收到一个由 MHR 驱动的网格，其中包含您可以动画的骨架。

5. 检查和调整

• 旋转模型以检查是否存在明显问题。中等分辨率的网格可能需要在您的 DCC 工具中进行平滑处理或法线修复。
• 对于对象，检查姿势；如果稍微偏离，请在您的 3D 应用程序中进行调整或使用更干净的裁剪重新运行。
• 对于人体，预览骨架；如果服装创建了模棱两可的轮廓，则进行少量校正是很常见的。

6. 导出到您的管道

• 导出为您的工具支持的标准格式（OBJ/GLB/FBX，具体取决于 Playground 中的可用性）。
• 将网格导入 Blender、Unity、Unreal Engine 或您首选的应用程序，以进行着色、照明和动画。

7. 迭代

• SAM 3D 快速且低摩擦。尝试其他角度、不同的裁剪或稍微润饰以改善棘手的表面。
• 对于 AR 用途，请在真实的环境光照中进行测试以验证外观和比例。

适用于不同创作者的工作流程配方#

以下是一些可用于生产的配方，重点介绍了 SAM 3D 在常见创意角色中的应用。

1. 视频创作者：预可视化道具和场景布置

• 捕捉：拍摄道具的照片或使用客户的产品图像。
• 重建：使用 SAM 3D 对象生成网格。
• 导入：导入到您的编辑器或 3D 工具中；阻挡摄像机角度。
• 照明：添加简单的 HDR 照明以近似最终效果。
• 迭代：如果表面看起来太光滑，请使用更紧密的裁剪重新运行 SAM 3D 或在后期添加程序细节。

2. AR 设计师：试穿或房间放置原型

• 捕捉：使用高对比度的产品照片或拍摄中性背景照片。
• 重建：运行 SAM 3D 对象并导出 GLB（如果支持）。
• 集成：将模型加载到移动 AR 框架或原型设计应用程序中。
• 验证：检查比例和姿势；调整枢轴以进行自然放置。
• 演示：向客户展示当天可用的 AR 演示。

3. 游戏艺术家：早期资产构思

• 参考：收集情绪板，然后拍摄真实世界模拟的快速参考照片。
• 重建：使用 SAM 3D 对象生成网格作为基础。
• 细化：在您的 DCC 中重新拓扑并烘焙法线；根据需要替换纹理。
• 风格化：应用您游戏的着色器和调色板；仅将 SAM 3D 用于速度，而不是最终外观。

4. 动态/角色艺术家：无需动作捕捉的姿势研究

• 捕捉：关键姿势中表演者的单张图像。
• 重建：使用 SAM 3D 人体通过 MHR 获取已绑定网格。
• 动画：重新定位到您的控制骨架或直接设置关键帧以进行快速阻挡。
• 细化：对于手部和面部细节，添加专门的通道或手动调整。

5. 作家和配音演员：可用于宣传的视觉效果

• 情绪：使用 SAM 3D 可视化概念照片中的场景或角色姿势。
• 组合：将网格放入快速的 Unreal 场景中以营造氛围。
• 演示：在演示文稿或动画中使用重建的渲染来推销语气和表演。

最佳实践和专业提示#

• 有意拍摄：虽然 SAM 3D 可以处理杂乱，但良好的构图会产生更好的结果。对于对象，以漫射光为目标；对于人体，避免极端的透视缩短。
• 积极使用蒙版：Segment Anything 基础可帮助您隔离拍摄对象。干净的蒙版可减少影响网格质量的轮廓歧义。
• 拥抱迭代：SAM 3D 的速度鼓励尝试变体——不同的裁剪、细微的编辑或同一拍摄对象的备用照片。
• 与程序细节混合：对于高端场景，从 SAM 3D 开始进行形状和姿势，然后添加程序纹理、置换或套件以获取细节。
• 在 AR 中验证比例：在照片中使用标准对象（如椅子或书）来帮助提高视觉合理性，然后在您的 AR 工具中调整比例。
• 后期处理法线：在 Blender 或 Maya 中快速重新计算法线或网格平滑可以消除小的伪影。
• 分离骨架和网格：使用 MHR，使骨骼编辑与网格雕刻保持不同，以保持干净的重新定位路径。

局限性和解决方法#

每个工具都有界限；了解它们可以帮助您使用 SAM 3D 交付更好的结果：

• 中等网格分辨率：对于英雄资产，请将 SAM 3D 视为基础。添加细分、雕刻细节或置换贴图。
• 单对象推理：如果您的场景有多个交互项目，请为每个项目运行 SAM 3D 对象，并在 3D 场景中组合它们以进行布局。
• 人与物体接触：SAM 3D 人体不模拟物理接触；可能会发生姿势交叉。在您的 3D 应用程序中使用手动调整或物理来解决。
• 手和配件：对于精确的手部姿势或小型配件，请使用专门的手/面部工具补充 SAM 3D 人体，或单独建模这些元素。
• 隐藏几何体猜测：由于 SAM 3D 是单视图，因此会推断出遮挡的侧面。如果准确性很重要，请拍摄额外的参考照片或手动更正。

SAM 3D 与传统方法#

• 摄影测量：传统的多视图捕捉可产生高保真度，但需要许多图像、受控转弯和耗时的对齐。SAM 3D 以完美精度换取速度和便利性——一张照片，即时网格。
• 手动建模：手动建模精确但缓慢。SAM 3D 提供了一个可编辑的起点，可在几分钟内使您达到目标的 70-80%。
• 神经辐射场 (NeRF)：非常适合从多个图像进行视图合成，但并非总是可以直接提取干净的、可用于游戏的网格。SAM 3D 直接输出网格，使其更适合需要 OBJ/FBX/GLB 资产的管道。

简而言之：SAM 3D 是一种概念加速剂。使用它来快速移动，然后进行细化。

性能、数据和开放性#

• 性能：SAM 3D 在实际用例中以接近实时的速度运行——非常适合交互式迭代和实时客户会话。
• 数据：SAM 3D 对象训练涉及近一百万张带注释的图像和约 314 万个通过人工在环过程中整理的候选网格；SAM 3D 人体在约 800 万张图像上进行了训练。
• 基准：人类偏好测试表明，SAM 3D 对象在各种类别中以至少五比一的优势胜过领先的方法。
• 开放性：Meta 正在共享模型检查点和推理代码以进行实验。MHR 人体骨架是开源的，可以在各种工具中实现一致的骨架和更轻松的重新定位。

已经出现的真实世界应用#

• Marketplace 预览：SAM 3D 为“在房间中查看”提供支持，让买家可以立即可视化商品。
• AR 和空间计算：即时 3D 生成无需工作室级捕捉即可推动试用、室内规划和移动 AR 体验。
• 电影和电视：预可视化和虚拟制作受益于快速的道具和角色替身，以测试阻挡和照明。
• 机器人和研究：快速对象理解有助于模拟和感知实验。
• 体育和健康：姿势估计和绑定的人体解锁了教练辅助工具和运动分析原型，并具有适当的监督。

路线图信号和生态系统势头#

从 SAM 到 SAM 3 再到 SAM 3D，贯穿始终的是跨任务转移的通用感知。与可扩展的数据引擎和 MHR 等开放资产相结合，SAM 3D 看起来将不断改进——更好的分辨率、多对象推理、更丰富的人与对象交互以及更一致、对工具友好的导出。行业的回应——从 LinkedIn 公告到开发者博客——表明人们对将 SAM 3D 融入应用程序、设计工具和创意管道表现出浓厚的兴趣。

关于 SAM 3D 的常见问题#

• 什么是 SAM 3D？ SAM 3D 是 Meta AI 的一对模型，可以从单个 2D 图像重建 3D 对象和人体，旨在在视觉上扎根于自然照片。

• SAM 3D 与 SAM 和 SAM 2 有何不同？ SAM 和 SAM 2 专注于分割和跟踪；SAM 3 引入了统一的感知堆栈。SAM 3D 将其扩展为从图像生成网格和人体骨架。

• SAM 3D 可以取代摄影测量吗？ 不适用于最大保真度扫描。SAM 3D 非常适合速度、迭代和概念化。对于英雄资产，从 SAM 3D 开始并进行细化，或与传统方法结合使用。

• SAM 3D 是否适用于遮挡和杂乱？ 是的。SAM 3D 经过自然图像的训练，包括部分可见性和繁忙的场景。

• 我可以从 SAM 3D 导出哪些格式？ 期望适用于 DCC 工具和引擎的常见 3D 格式。查看 Playground 和 repo 以获取当前选项。

• SAM 3D 是开源的吗？ Meta 正在共享模型检查点和推理代码。MHR 人体骨架是开源的。查看官方存储库以获取许可证和用法。

• 我在哪里可以尝试 SAM 3D？ Segment Anything Playground 提供了使用 SAM 3D 对象和 SAM 3D 人体的实践实验。

创作者快速入门清单#

• 决定：对象还是人体？选择适合您任务的 SAM 3D 模式。
• 准备：使用清晰的照片；干净地遮罩。
• 生成：在 Playground 中创建网格。
• 导出：将结果导入 Blender、Unreal 或 Unity。
• 细化：根据需要平滑法线、添加细节和重新定位骨架。
• 交付：在 AR 中预览或渲染以获得客户批准。

来源和进一步阅读#

• Meta AI 关于 SAM 3D 和 Segment Anything 生态系统的公告和技术概述。
• Ultralytics 对 SAM 3 和 SAM 3D 的统一感知方法的分析。
• AR 行业对 SAM 3D 如何加速 AR 内容和电子商务体验的看法。
• AI 行业报道总结了功能和性能。
• 社区讨论和公告表明各创意行业对此表现出浓厚的兴趣。

SAM 3D 将日常照片转化为实用的 3D 资产。无论您是独立创作者还是工作室管道的一部分，它都是一个力量倍增器：更快的构思、更好的客户沟通以及从概念到引人入胜的视觉效果的更顺畅的路径。