SAM 3D 是 Meta 推出的先進 3D 生成模型，包含 SAM 3D Objects 和 SAM 3D Body 兩個子模型。SAM 3D Objects 能從單張圖像重建物體和場景的 3D 模型，支持多視角一致性和復雜遮擋處理；SAM 3D Body 專注于人體姿態、骨骼和網格的高精度恢復，適用虛擬人和動作捕捉等場景。模型通過大規模數據訓練和多任務學習，具備高泛化能力和魯棒性，可應用在數字孿生、機器人感知、AR/VR 內容生成等多個領域，為 3D 視覺應用提供強大的基礎能力。
SAM 3D的主要功能SAM 3D Objects從單張圖像重建 3D 物體和場景：能從單張二維圖像中預測物體的三維結構，包括深度估計、網格重建、材質與表面外觀估計。多視角一致性：生成的 3D 模型在不同視角下保持一致，適合多視角查看和交互。復雜場景處理：支持復雜遮擋、非正面視角和弱光場景下的重建，具有強大的泛化能力。應用場景：適用數字孿生、機器人感知、室內外場景重建、自動駕駛環境理解等。SAM 3D Body人體姿態與網格恢復：支持從單張圖像恢復人體的三維姿態、骨骼結構和可動畫網格，支持高精度的手部、腳部及肢體關鍵點恢復。高魯棒性：能處理非標準姿勢、遮擋和部分出畫的情況，適合復雜的實際場景。應用場景：適用虛擬人建模、動作捕捉、數字資產制作、游戲開發等。SAM 3D的技術原理多頭預測結構：SAM 3D 通過多頭預測結構，同時輸出深度、法線、遮罩和網格等多模態信息，提升重建的準確性和完整性，在處理復雜場景和遮擋時表現出色。大規模數據訓練與弱監督學習：用大規模數據引擎，結合人類標注和 AI 生成數據，SAM 3D 采用弱監督學習，減少對高質量標注的依賴，增強模型的泛化能力。Transformer 編碼器 解碼器架構：SAM 3D Body 用 Transformer 架構，支持基于提示的預測（如掩碼和關鍵點），實現高精度人體姿態和網格重建，適應復雜姿勢和遮擋。創新數據標注引擎：通過人類標注員評估模型生成的 3D 數據，SAM 3D 的數據引擎高效標注大規模真實世界圖像，彌補 3D 數據稀缺的不足。優化與高效推理：SAM 3D 采用擴散模型等技術優化推理速度，實現低顯存占用和快速重建，適合在常見硬件上實時運行。SAM 3D的項目地址項目官網：https://ai.meta.com/sam3d/GitHub倉庫：SAM 3D Body：https://github.com/facebookresearch/sam-3d-bodySAM 3D Objects：https://github.com/facebookresearch/sam-3d-objects技術報告：https://ai.meta.com/research/publications/sam-3d-body-robust-full-body-human-mesh-recovery/SAM 3D的應用場景室內外場景重建：從單張照片重建建筑、室內布局等場景的 3D 模型，用于虛擬設計、建筑可視化和數字孿生。自動駕駛環境理解：幫助自動駕駛系統快速理解復雜環境的 3D 結構，提升環境感知能力。單圖人體恢復：從單張照片生成高精度的人體姿態和網格，用于虛擬角色建模。低成本動作捕捉：無需復雜設備，通過單張圖像實現動作捕捉，適用影視、游戲等前期制作。3D 模型生成：從單張圖像快速生成可在 AR/VR 中自由查看的 3D 模型，提升內容創作效率。虛擬場景構建：結合其他模型（如 SAM），構建逼真的虛擬場景，用于沉浸式體驗。 
