SAM 3D：將任何圖像轉變為可立即用於 3D 的資產——現代創作者的實用指南

什麼是 SAM 3D？創作者為何應該關注？#

SAM 3D 是 Meta AI 在 Segment Anything 系列中的最新進展，為日常圖像添加了 3D 理解能力。SAM 3D 不需要多視角照片或密集的掃描，而是可以從單個 2D 輸入重建出合理的 3D 物體和人體。對於那些時間緊迫的內容創作者——影片剪輯師、3D 設計師、動態藝術家、AR 製作人、獨立遊戲開發者，甚至是製作提案視覺效果的作家——SAM 3D 將概念到資產的時間從幾天縮短到幾分鐘。

SAM 3D 的核心包含兩個專門的模型：

• SAM 3D 物件：構建日常物體的 3D 網格，並預測它們在場景中的姿態。
• SAM 3D 人體：估計人體的形狀和姿態，使用一種名為 MHR（Meta Momentum Human Rig）的新型開源骨架。

SAM 3D 適用於自然圖像，可以處理部分可見性和遮擋，並且可以近乎即時地運行。它已經為 Facebook Marketplace 的「在房間中查看」功能提供支持，其中單個產品圖像變成可放置的 3D 物件。對於創作者來說，同樣的功能可以實現快速原型設計、預覽、AR 測試場景，以及為客戶快速完成任務。

SAM 3D 的兩大支柱#

SAM 3D 物件：適用於事物和場景的單圖像 3D#

SAM 3D 物件採用標準圖像，識別感興趣的物件，並生成具有合理姿態的 3D 網格。它經過訓練，可以在物理世界中視覺上紮根，而不僅僅是合成數據集，並且明確旨在讓人類觀察者看起來正確。在人類偏好測試中，SAM 3D 物件以至少 5:1 的優勢勝過其他領先的基準，突顯了重建對於實際創意用途的強大程度。

SAM 3D 物件的主要優勢：

• 產品、道具、裝飾、工具等的單圖像 3D 重建。
• 物件姿態估計，可以將物品令人信服地放置在拍攝的場景中。
• 網格設計得足以用於下游任務，例如 AR 試用、產品預覽和概念板。
• 對於自然照片中常見的遮擋和雜亂具有魯棒性。

需要注意的限制：

• 中等的輸出解析度：非常複雜的物件上的精細表面細節可能需要手動修飾。
• 一次一個物件：SAM 3D 物件不會推理多個項目之間的物理交互。
• 物理保真度：雖然在視覺上令人信服，但它不是物理模擬器，並且不會推斷超出合理估計的隱藏幾何體。

SAM 3D 人體：姿態、形狀和您可以製作動畫的骨架#

SAM 3D 人體處理人的照片並估計其體形和姿態，返回一個可動畫的網格。它圍繞 MHR（Meta Momentum Human Rig）構建，這是一種開源網格格式，可將骨骼結構與軟組織形狀分開，以獲得更易於解釋和重用的輸出。對於創作者來說，這意味著更快的運動測試、風格化的真實感或背景臨時演員，而無需花費完整的動作捕捉費用。

SAM 3D 人體的主要優勢：

• 單圖像人體形狀和姿態估計。
• 適用於具有部分遮擋、非工作室照明和各種服裝的日常照片。
• 開源 MHR 提高了骨架一致性，並且可以很好地與需要重新定向和動畫的管道配合使用。

限制：

• 單獨處理每個人；它不對多人互動或人與物體接觸推理進行建模。
• 手部姿態的準確性很好，但不會超過專門的、僅限手部的方法。
• 像所有單圖像估計器一樣，它會推斷隱藏的幾何體；在特寫鏡頭中使用您的藝術判斷。

SAM 3D 的工作原理：數據引擎優勢#

使 SAM 3D 脫穎而出的不僅僅是模型，而是它們背後的數據引擎。Meta 沒有僅僅依靠費力的人工網格創建，而是構建了一個可擴展的註釋系統，該系統專注於驗證和排名在循環中生成的候選網格。這種方法顯著加速了數據集的增長，同時保持與人類偏好的一致。

創作者應該知道的重點：

• SA-3DAO（SAM 3D Artist Objects）是一個基準和數據集，經過精心策劃以反映自然圖像分佈——您實際拍攝的那種。
• 對於 SAM 3D 物件，Meta 註釋了近一百萬張不同的圖像，並生成了約 314 萬個模型在環網格，根據人類驗證的質量對最佳網格進行了整理。
• 對於 SAM 3D 人體，訓練使用了大約 800 萬張圖像，幫助模型推廣到不同的體形、服裝和真實世界的設置。

數據生成、人工驗證和訓練後「引導」的緊密結合使 SAM 3D 朝著在真實場景中看起來和感覺起來都正確的 3D 類型發展——這正是創作者所關心的。

為什麼 SAM 3D 對於 AR、影片和設計很重要#

SAM 3D 適合創意工作的實際發生方式：增量式、迭代式，並且通常受到時間的限制。對於 AR 而言，尤其如此，來自單個圖像的即時 3D 是一項突破：

• 來自現有產品照片的 AR 內容：將目錄照片轉換為可用於 AR 的預覽。
• 共享的空間理解：SAM 3D 支持可信的放置和旋轉，從而實現更逼真的虛擬-物理交互。
• 更快的迭代：在預製作或客戶審閱期間即時更新道具和場景。

根據行業分析，AR 市場預計將在本十年大幅增長；像 SAM 3D 這樣的工具是催化劑，因為它們降低了 3D 內容創建的門檻，並在沒有昂貴掃描的情況下提高了真實感。對於影片創作者來說，SAM 3D 意味著更快的預覽、更引人注目的故事板和快速的背景元素。對於設計師來說，這意味著快速的產品可視化。對於遊戲藝術家來說，這意味著您可以改進的早期資產草稿。甚至作家和配音演員也能受益：帶有 3D 場景、角色阻擋和簡單頭像替身的提案簡報，有助於推銷故事或表演。

生態系統中的 SAM 3D：與 SAM 3 和 Segment Anything Playground 的聯繫#

SAM 3 引入了一種統一的檢測、分割和追蹤方法，它告知 SAM 3D 如何感知場景中的結構。SAM 3D 將該基礎擴展到第三維，將分割智能引入網格生成和姿態估計。對於創作者來說，Segment Anything Playground 是嘗試 SAM 3D 的最快場所——無需本地安裝，只需上傳圖像並進行實驗。Meta 還共享模型檢查點和推理代碼，以及開源 MHR，以幫助開發人員將 SAM 3D 集成到工具和管道中。

入門：如何在幾分鐘內使用 SAM 3D#

這是一個實用的、創作者友好的演練，使用 Segment Anything Playground。確切的 UI 可能會發展，但核心工作流程保持一致。

1. 準備您的圖像

• 選擇一張清晰的照片，並將您的主體合理地居中。SAM 3D 可以處理雜亂和遮擋，但要避免極端的模糊或嚴重的運動條紋。
• 對於 SAM 3D 物件，請確保物件沒有被過度裁剪；為姿態估計留出一些上下文。
• 對於 SAM 3D 人體，全身或四分之三視圖效果最佳。側面視圖也可以工作，但正面或四分之三視圖提供更多細節。

2. 選擇您的模式：物件或人體

• 如果您要重建產品、道具或場景項目，請選擇 SAM 3D 物件。
• 如果您要捕捉人的姿態和形狀，請選擇 SAM 3D 人體。

3. 選擇主體

• 使用套索、點擊選擇或分割遮罩來指定主體。底層的 Segment Anything 功能有助於隔離精確的區域。
• 如果存在多個項目，請一次在一個項目上運行 SAM 3D 物件。

4. 生成 3D

• 點擊生成。在片刻之後，SAM 3D 會返回一個合理的網格和姿態，其紋理來自您的圖像。
• 對於 SAM 3D 人體，您將收到一個由 MHR 驅動的網格，其中包含您可以製作動畫的骨架。

5. 檢查和調整

• 旋轉模型以檢查是否存在明顯的問題。中等解析度的網格可能需要在您的 DCC 工具中進行平滑處理或法線修復。
• 對於物件，檢查姿態；如果稍微偏離，請在您的 3D 應用程式中進行調整或使用更乾淨的裁剪重新運行。
• 對於人體，預覽骨架；如果服裝產生模糊的輪廓，則通常需要進行微小的更正。

6. 匯出到您的管道

• 匯出為您的工具支持的標準格式（OBJ/GLB/FBX，取決於 Playground 中的可用性）。
• 將網格導入 Blender、Unity、Unreal Engine 或您首選的應用程式，以進行著色、照明和動畫。

7. 迭代

• SAM 3D 快速且低摩擦。嘗試其他角度、不同的裁剪或稍微潤飾以改善棘手的表面。
• 對於 AR 用途，在逼真的環境照明中進行測試以驗證外觀和比例。

適用於不同創作者的工作流程配方#

以下是一些可立即投入生產的配方，重點介紹了 SAM 3D 對於常見創意角色的作用。

1. 影片創作者：預覽道具和場景佈置

• 捕捉：拍攝道具的照片或使用客戶的產品圖像。
• 重建：使用 SAM 3D 物件生成網格。
• 導入：導入到您的編輯器或 3D 工具中；阻擋攝影機角度。
• 照明：添加簡單的 HDR 照明以近似最終的情緒。
• 迭代：如果表面看起來太光滑，請使用更緊密的裁剪重新運行 SAM 3D，或在後期添加程序細節。

2. AR 設計師：試穿或放置在房間中的原型

• 捕捉：使用高對比度的產品照片或佈置中性背景照片。
• 重建：運行 SAM 3D 物件並匯出 GLB（如果支持）。
• 整合：將模型載入到行動 AR 框架或原型設計應用程式中。
• 驗證：檢查比例和姿態；調整樞軸以實現自然放置。
• 演示：向客戶展示當天可用的 AR 演示。

3. 遊戲藝術家：早期資產構思

• 參考：收集情緒板，然後拍攝真實世界類比的快速參考照片。
• 重建：使用 SAM 3D 物件生成網格作為基礎。
• 完善：在您的 DCC 中重新拓撲和烘焙法線；根據需要更換紋理。
• 風格化：應用您遊戲的著色器和調色板；僅將 SAM 3D 用於速度，而不是最終外觀。

4. 動畫/角色藝術家：無需動作捕捉的姿態研究

• 捕捉：表演者在關鍵姿勢中的單張圖像。
• 重建：使用 SAM 3D 人體通過 MHR 獲得綁定網格。
• 動畫：重新定向到您的控制骨架或直接關鍵幀以進行快速阻擋。
• 完善：對於手部和面部細節，添加專門的通道或手動調整。

5. 作家和配音演員：準備好用於提案的視覺效果

• 情緒：使用 SAM 3D 可視化概念照片中的場景或角色姿勢。
• 組合：將網格放入快速的 Unreal 場景中以營造氛圍。
• 演示：在簡報或動畫中使用重建的渲染來推銷語氣和表演。

最佳實踐和專業提示#

• 有意圖地拍攝：雖然 SAM 3D 可以處理雜亂，但良好的構圖會產生更好的結果。對於物件，以漫射照明為目標；對於人體，避免極端的透視縮短。
• 積極使用遮罩：Segment Anything 基礎可幫助您隔離主體。乾淨的遮罩可減少影響網格質量的輪廓模糊。
• 擁抱迭代：SAM 3D 的速度鼓勵嘗試變體——不同的裁剪、微小的編輯或同一主體的其他照片。
• 與程序細節混合：對於高端場景，從 SAM 3D 開始，以獲得形狀和姿態，然後添加程序紋理、置換或套件以獲得細節。
• 在 AR 中驗證比例：在照片中使用標準物件（如椅子或書本）以幫助提高視覺上的合理性，然後在您的 AR 工具中調整比例。
• 後處理法線：通過在 Blender 或 Maya 中快速重新計算法線或平滑網格，可以消除小的瑕疵。
• 分離骨架和網格：使用 MHR，使骨骼編輯與網格雕刻保持不同，以保持乾淨的重新定向路徑。

限制和解決方法#

每個工具都有界限；了解它們可以幫助您使用 SAM 3D 交付更好的結果：

• 中等的網格解析度：對於英雄資產，請將 SAM 3D 視為基礎。添加細分、雕刻細節或置換貼圖。
• 單物件推理：如果您的場景有多個交互項目，請為每個項目運行 SAM 3D 物件，並將它們組合在 3D 場景中以進行佈局。
• 人與物體接觸：SAM 3D 人體不對物理接觸進行建模；可能會發生姿勢交叉。通過手動調整或 3D 應用程式中的物理來解決。
• 手和配件：對於精確的手部姿勢或小型配件，請使用專門的手/面部工具補充 SAM 3D 人體，或單獨對這些元素進行建模。
• 隱藏幾何體猜測：由於 SAM 3D 是單視圖，因此會推斷出遮擋的側面。如果準確性很重要，請捕捉額外的參考照片或手動更正。

SAM 3D 與傳統方法#

• 攝影測量法：傳統的多視圖捕捉可產生高保真度，但需要許多圖像、受控轉彎和耗時的對齊。SAM 3D 以速度和便利性換取完美的準確性——一張照片，即時網格。
• 手動建模：手動建模精確但緩慢。SAM 3D 提供了一個可編輯的起點，可在幾分鐘內使您達到目標的 70-80%。
• 神經輻射場 (NeRF)：非常適合從多個圖像進行視圖合成，但並非總是直接提取乾淨的、可用於遊戲的網格。SAM 3D 直接輸出網格，使其更適合需要 OBJ/FBX/GLB 資產的管道。

簡而言之：SAM 3D 是一種概念加速劑。使用它來快速移動，然後進行完善。

性能、數據和開放性#

• 性能：SAM 3D 在實際用例中以接近實時的速度運行——非常適合交互式迭代和實時客戶會話。
• 數據：SAM 3D 物件訓練涉及近一百萬張註釋圖像和約 314 萬個通過人工在環過程中整理的候選網格；SAM 3D 人體在約 800 萬張圖像上進行了訓練。
• 基準：人類偏好測試表明，SAM 3D 物件在各種類別中以至少五比一的優勢勝過領先的方法。
• 開放性：Meta 正在共享模型檢查點和推理代碼以進行實驗。MHR 人體骨架是開源的，可在工具之間實現一致的骨架和更輕鬆的重新定向。

真實世界的應用已經出現#

• Marketplace 預覽：SAM 3D 為「在房間中查看」提供支持，讓買家可以立即可視化商品。
• AR 和空間計算：即時 3D 生成無需工作室級別的捕捉即可推動試用、室內規劃和行動 AR 體驗。
• 影片和電視：預覽和虛擬製作受益於快速的道具和角色替身，以測試阻擋和照明。
• 機器人和研究：快速的物件理解有助於模擬和感知實驗。
• 運動和健康：姿勢估計和綁定的人體解鎖了教練輔助工具和運動分析原型，並具有適當的監督。

路線圖信號和生態系統動力#

從 SAM 到 SAM 3 再到 SAM 3D，貫穿始終的是跨任務傳輸的通用感知。SAM 3D 與可擴展的數據引擎和 MHR 等開放資產相結合，有望不斷改進——更好的解析度、多物件推理、更豐富的人與物體交互，以及更一致、工具友好的匯出。行業的回應——從 LinkedIn 公告到開發人員部落格——表明人們對將 SAM 3D 整合到應用程式、設計工具和創意管道中表現出濃厚的興趣。

關於 SAM 3D 的常見問題#

• 什麼是 SAM 3D？ SAM 3D 是 Meta AI 的一對模型，可從單個 2D 圖像重建 3D 物件和人體，旨在在視覺上紮根於自然照片中。

• SAM 3D 與 SAM 和 SAM 2 有何不同？ SAM 和 SAM 2 側重於分割和追蹤；SAM 3 引入了統一的感知堆疊。SAM 3D 將其擴展為從圖像生成網格和人體骨架。

• SAM 3D 可以取代攝影測量法嗎？ 不適用於最大保真度的掃描。SAM 3D 非常適合速度、迭代和概念設計。對於英雄資產，從 SAM 3D 開始並進行完善，或與傳統方法相結合。

• SAM 3D 適用於遮擋和雜亂嗎？ 是的。SAM 3D 經過自然圖像的訓練，包括部分可見性和繁忙的場景。

• 我可以從 SAM 3D 匯出哪些格式？ 期望適用於 DCC 工具和引擎的常見 3D 格式。檢查 Playground 和 repo 以獲取當前選項。

• SAM 3D 是開源的嗎？ Meta 正在共享模型檢查點和推理代碼。MHR 人體骨架是開源的。查看官方儲存庫以獲取許可證和使用情況。

• 我在哪裡可以嘗試 SAM 3D？ Segment Anything Playground 提供 SAM 3D 物件和 SAM 3D 人體的實際操作實驗。

創作者的快速入門清單#

• 決定：物件還是人體？選擇適合您任務的 SAM 3D 模式。
• 準備：使用清晰的照片；乾淨地遮罩。
• 生成：在 Playground 中創建網格。
• 匯出：將結果導入 Blender、Unreal 或 Unity。
• 完善：根據需要平滑法線、添加細節和重新定向骨架。
• 交付：在 AR 中預覽或渲染以供客戶批准。

來源和延伸閱讀#

• Meta AI 關於 SAM 3D 和 Segment Anything 生態系統的公告和技術概述。
• Ultralytics 對 SAM 3 和 SAM 3D 統一感知方法的分析。
• AR 行業對 SAM 3D 如何加速 AR 內容和電子商務體驗的看法。
• AI 行業報導總結了功能和性能。
• 社區討論和公告表明各個創意行業對此表現出濃厚的興趣。

SAM 3D 將日常照片轉變為實用的 3D 資產。無論您是單獨的創作者還是工作室管道的一部分，它都是一個力量倍增器：更快的構思、更好的客戶溝通以及從概念到引人入勝的視覺效果的更順暢路徑。