SAM 3D – Meta开源的3D重建模型系列

近年来，Meta在人工智能与计算机视觉领域持续推动开源创新，其发布的SAM 3D系列模型标志着三维重建技术进入新阶段。该系列基于SAM在二维图像分割领域的成功，通过扩展几何感知模块与时空融合机制，实现了对复杂场景的高精度三维重建。SAM 3D支持从多视角图像、视频流或点云数据中实时重建三维结构，并具备动态物体分割与场景编辑能力，有效解决了传统方法在泛化性与效率上的局限。

在技术架构上，SAM 3D融合了Transformer-based的特征提取器、轻量化三维编码器以及可微分渲染管线，兼顾了重建质量与计算效率。同时，Meta开源了预训练模型、完整数据集及训练代码，覆盖从室内场景到大规模户外环境的多类应用，显著降低了三维视觉技术的研发门槛。

从机器人导航、工业检测到文化遗产数字化，SAM 3D系列为行业提供了灵活可定制的基础模型。其模块化设计允许研究者针对特定任务微调模型，进一步推动了三维理解技术在学术与工业界的融合创新。随着Meta持续迭代更新，SAM 3D有望成为连接二维视觉与三维感知的关键桥梁，加速虚实融合时代的到来。

SAM 3D是什么

SAM 3D是Meta公司推出的基于SAM系列的3D重建模型，包含SAM 3D Objects和SAM 3D Body两个分支。其中SAM 3D Objects能从单张照片生成可交互的3D物体模型，支持复杂场景和遮挡处理；SAM 3D Body专注于人体重建，可精准还原姿势、形状及关键点，适用于虚拟人和动画制作。模型采用统一架构整合2D分割、深度预测等任务，通过创新数据引擎大幅提升了真实场景的泛化能力，相关代码和体验平台已开放。

SAM 3D的功能特色

强大的3D重建能力：SAM 3D包含SAM 3D Objects和SAM 3D Body两个模型。SAM 3D Objects能从单张静态照片中重建物体的详细3D形状、纹理和场景布局，即使在小物体、侧视角、遮挡等复杂情况下也能表现出色。在人类偏好测试中，其胜率至少达到5比1。
精准的人体姿势和形状估计：SAM 3D Body专注于从单张图像中准确估计人体的3D姿势和形状，即使在多人场景、异常姿势或遮挡等复杂情况下也能保持高质量表现。支持交互式输入，如分割掩码和2D关键点，用户可以借此引导和控制模型的预测。
高效的数据标注引擎：为了训练SAM 3D，Meta构建了强大的数据标注引擎，结合了AI标注和人类标注，显著提高了标注效率。使模型能基于大规模高质量数据进行训练，在多个3D基准测试中超越以往的模型。
开放的模型权重与推理代码：Meta开源了SAM 3D的模型权重和推理代码，方便开发者和研究人员使用和进一步研究。
易用的体验平台：Meta推出了Segment Anything Playground平台，普通用户无需技术背景即可上传图像，体验SAM 3D的3D重建和分割能力。

SAM 3D的核心优势

高质量数据驱动的鲁棒性：为了训练SAM 3D，Meta构建了包含约800万张图像的高质量训练数据集，使其能应对遮挡、罕见姿势和多样化服装。这种大规模高质量数据的使用，使SAM 3D在多个3D基准测试中超越了以往的模型。
创新的数据标注引擎：Meta构建了一个可扩展的数据引擎，结合AI标注和人类标注，显著提高了标注效率。这使得模型能基于大规模多样化数据进行训练，从而在复杂视觉任务中表现出色。
开放的模型权重与推理代码：Meta开源了SAM 3D的模型权重和推理代码，方便开发者和研究人员使用和进一步研究。

SAM 3D官网是什么

项目官网：https://ai.meta.com/sam3d/
GitHub仓库：
- SAM 3D Body：https://github.com/facebookresearch/sam-3d-body
- SAM 3D Objects：https://github.com/facebookresearch/sam-3d-objects
技术报告：https://ai.meta.com/research/publications/sam-3d-body-robust-full-body-human-mesh-recovery/