Seed3D 1.0 – 字节推出的3D生成大模型

Seed3D 1.0是什么

Seed3D 1.0 是字节跳动 Seed 团队推出的 3D 生成大模型，能从单张图像生成高精度的 3D 模型，具有高保真资产生成、物理引擎兼容性和可扩展的场景组合能力。基于创新的 Diffusion Transformer 架构，通过大规模数据训练，可生成精细的几何结构、真实的纹理和基于物理渲染（PBR）的材质。在性能评估中，Seed3D 1.0 在几何生成和纹理生成方面表现出色，尤其在细节保持和复杂特征还原方面优势明显。生成的 3D 模型可直接集成到物理仿真环境中，用于机器人操作测试等，可从单个物体生成拓展至完整场景生成，为具身智能的世界模拟器提供了有力支持。

Seed3D 1.0的主要功能

高保真资产生成：能从单张图像生成精细的几何结构、真实的纹理和基于物理渲染（PBR）的材质，生成的 3D 模型具有高精度和高质量。
物理引擎兼容性：生成的 3D 模型可以直接集成到行业标准的物理仿真环境（如 Isaac Sim）中，用于物理仿真和机器人操作测试，支持即时物理仿真。
可扩展的场景组合能力：通过分解式生成方法，可以从单个物体生成扩展到完整场景的生成，支持从室内环境到大规模城市景观的多尺度场景生成。
多视角纹理生成：能生成多视角一致的纹理图像，确保不同视角间的一致性和真实感，提升视觉效果和多样性。
PBR 材质生成：直接从多视角图像中学习材质分解，生成真实感强的 PBR 材质，确保在不同光照条件下呈现真实的视觉效果。

Seed3D 1.0的技术原理

Diffusion Transformer 架构：采用 Diffusion Transformer 模型架构，通过大规模数据训练完成，能高效生成高质量的 3D 几何和纹理。
高精度几何生成：通过 VAE 编码器和 Diffusion Transformer 模型，实现对 3D 几何的高精度构建，生成精确的结构细节和物理完整性。
多视角纹理生成：基于多模态 Diffusion Transformer 架构，生成多视角一致的纹理图像，确保不同视角间的一致性。
PBR 材质生成：采用估计方法框架，从多视角图像中学习材质分解，生成真实感强的 PBR 材质，确保在不同光照条件下呈现真实的视觉效果。
数据处理与预处理：构建了完整的三阶段数据处理管线，将海量异构的原始 3D 数据转化为高质量训练集，包括数据去重、姿态转正和类别标注等预处理步骤。
端到端生成：实现了从单张图像到仿真级 3D 模型的端到端生成，通过视觉语言模型（VLM）估算并调整模型的尺度，使其符合真实世界的物理尺寸。
场景生成：通过分步生成策略，从单个物体生成拓展至完整场景生成，利用视觉语言模型提取对象和空间关系信息，构建场景布局图并组装完整场景。