Meta SAM 3D: Från platta bilder till fullständiga 3D-modeller på sekunder

Meta släppte något betydande den 19 november 2025. SAM 3D kan nu generera kompletta 3D-nät från enstaka 2D-bilder på sekunder. Det som tidigare krävde timmar av manuell modellering eller dyr fotogrammetriutrustning sker nu med ett klick.

Problemet SAM 3D löser

Att skapa 3D-tillgångar har alltid varit en flaskhals. Oavsett om du bygger ett spel, designar en produktvisualisering eller fyller en AR-upplevelse, ser processen vanligtvis ut så här:

Traditionellt

Manuell modellering

En konstnär lägger 4-8 timmar på att skulptera ett enda objekt i Blender eller Maya

Fotogrammetri

Flerbildsinspelning

Ta 50-200 foton från alla vinklar, bearbeta över natten, rensa upp artefakter manuellt

SAM 3D

Enstaka bild

Ladda upp ett foto, få ett texturerat 3D-nät på sekunder

Konsekvenserna är betydande. 3D-innehållsskapande blev precis tillgängligt för alla med en kamera.

Hur SAM 3D fungerar

SAM 3D bygger på Metas Segment Anything Model-arkitektur, men utökar den till tre dimensioner. Systemet kommer i två specialiserade varianter:

SAM 3D Objects

Optimerad för objekt och scener
Hanterar komplex geometri
Fungerar med godtyckliga former
Bäst för produkter, möbler, miljöer

SAM 3D Body

Specialiserad för mänskliga former
Fångar kroppsproporitioner noggrant
Hanterar kläder och tillbehör
Bäst för avatarer, karaktärsskapande

Arkitekturen använder en transformerbaserad kodare som förutsäger djup, ytnormaler och geometri samtidigt. Till skillnad från tidigare metoder för 3D från enstaka bild som ofta producerade suddiga, ungefärliga former, bibehåller SAM 3D skarpa kanter och fina geometriska detaljer.

💡

SAM 3D producerar standardnätformat som är kompatibla med Unity, Unreal Engine, Blender och de flesta 3D-program. Ingen proprietär inlåsning.

SAM 3 för video: Textbaserad objektisolering

Medan SAM 3D hanterar konverteringen från 2D till 3D, fokuserar SAM 3 på videosegmentering med en större uppgradering: textbaserade förfrågningar.

Tidigare versioner krävde att du klickade på objekt för att välja dem. SAM 3 låter dig beskriva vad du vill isolera:

"Välj alla röda bilar"
"Följ personen i den blå jackan"
"Isolera bakgrundsbyggnaderna"

47.0

Zero-Shot mAP

22%

Förbättring

100+

Spårade objekt

Modellen uppnår 47,0 i genomsnittlig maskprecision utan förhandsträning, vilket är en förbättring med 22% jämfört med tidigare system. Viktigare är att den kan bearbeta över 100 objekt samtidigt i en enda videoruta.

🎬

Integration med Meta Edits

SAM 3 är redan integrerad i Metas videoskapande app Edits. Kreatörer kan applicera effekter, färgändringar och transformationer på specifika objekt med naturliga språkbeskrivningar istället för manuell bildruta-för-bildruta-maskering.

Teknisk arkitektur

För de som är intresserade av detaljerna använder SAM 3D en flerhuvudarkitektur som förutsäger flera egenskaper samtidigt:

Förutsägelsehuvuden:

Djupkarta: Avstånd per pixel från kameran
Ytnormaler: 3D-orientering i varje punkt
Semantisk segmentering: Objektgränser och kategorier
Nätstopologi: Triangelkonnektivitet för 3D-utdata

Modellen tränades på en kombination av verkliga 3D-skanningar och syntetisk data. Meta har inte avslöjat exakt datamängdsstorlek, men nämner "miljoner objektinstanser" i sin tekniska dokumentation.

SAM 3D bearbetar bilder vid flera upplösningar samtidigt, vilket gör att den kan fånga både fina detaljer (texturer, kanter) och global struktur (övergripande form, proportioner) i ett enda framåtpass.

Praktiska tillämpningar

✓Omedelbara användningsfall

E-handelsproduktvisualisering
AR-anprövningsupplevelser
Prototyper av speltillgångar
Arkitektonisk visualisering
Utbildnings-3D-modeller

✗Begränsningar att överväga

Rekonstruktion från en vy har inneboende tvetydighet
Baksidor av objekt är härledda, inte observerade
Mycket reflekterande eller transparenta ytor kämpar
Mycket tunna strukturer kanske inte rekonstrueras väl

Begränsningen med en vy är grundläggande: modellen kan bara se en sida av ett objekt. Den härleder den dolda geometrin baserat på inlärda förhandsantaganden, vilket fungerar bra för vanliga objekt men kan producera oväntade resultat för ovanliga former.

Tillgänglighet och åtkomst

SAM 3D är tillgängligt nu via Segment Anything Playground på Metas webbplats. För utvecklare har Roboflow redan byggt integration för anpassad finjustering på domänspecifika objekt.

✓Webbplattform: Tillgänglig nu
✓API-åtkomst: Tillgänglig för utvecklare
✓Roboflow-integration: Redo för finjustering
○Lokal distribution: Vikter kommer snart

API:et är gratis för forskning och begränsad kommersiell användning. Högvolymkommersiella tillämpningar kräver ett separat avtal med Meta.

Vad detta betyder för branschen

Barriären för 3D-innehållsskapande sjönk precis betydligt. Tänk på konsekvenserna:

För spelutvecklare: Snabb prototypframtagning blir trivialt. Fotografera verkliga objekt, få användbara 3D-tillgångar på sekunder, iterera därifrån.

För e-handel: Produktfotografering kan automatiskt generera 3D-modeller för AR-förhandsgranskning. Ingen separat 3D-produktionspipeline behövs.

För utbildare: Historiska artefakter, biologiska prover eller ingenjörskomponenter kan bli interaktiva 3D-modeller från befintliga fotografier.

För AR/VR-kreatörer: Att fylla virtuella miljöer med realistiska objekt kräver inte längre omfattande 3D-modelleringskunskap.

💡

Kombinationen av SAM 3 (videosegmentering) och SAM 3D (3D-rekonstruktion) möjliggör arbetsflöden där du kan segmentera ett objekt från videomaterial och sedan konvertera det segmenterade objektet till en 3D-modell. Extraktion och rekonstruktion i en pipeline.

Den större bilden

SAM 3D representerar en bredare trend: AI tar systematiskt bort friktion från kreativa arbetsflöden. Vi såg detta med bildgenerering, sedan videogenerering och nu 3D-modellering.

Tekniken är inte perfekt. Komplexa scener med ocklusioner, ovanliga material eller invecklad geometri utmanar fortfarande systemet. Men grundfunktionen, att omvandla vilket foto som helst till ett användbart 3D-nät, är nu tillgänglig för alla.

För professionella 3D-artister är detta inte en ersättning utan ett verktyg. Generera ett basnät på sekunder, förfina det sedan manuellt. Den tråkiga initiala modelleringsfasen komprimeras från timmar till sekunder, vilket lämnar mer tid för det kreativa arbete som faktiskt kräver mänskligt omdöme.

Metas lansering signalerar att barriären mellan 2D och 3D håller på att falla. Frågan nu är inte om AI kan skapa 3D-innehåll från bilder. Det är hur länge det dröjer tills denna förmåga blir en standardfunktion i varje kreativt verktyg.