Meta SAM 3D: Від Плоских Зображень до Повних 3D-Моделей за Секунди

19 листопада 2025 року Meta випустила щось справді значуще. SAM 3D тепер може генерувати повні 3D-сітки з одного 2D-зображення за секунди. Те, що раніше потребувало годин ручного моделювання або дорогого фотограмметричного обладнання, тепер відбувається одним кліком.

Проблема, Яку Вирішує SAM 3D

Створення 3D-активів завжди було вузьким місцем. Чи розробляєте ви гру, проєктуєте візуалізацію продукту, чи наповнюєте AR-досвід, процес зазвичай виглядає так:

Традиційний

Ручне Моделювання

Художник витрачає 4-8 годин на моделювання одного об'єкта в Blender або Maya

Фотограмметрія

Багатозображеннєве Захоплення

Зробіть 50-200 фотографій з усіх кутів, обробляйте всю ніч, вручну прибирайте артефакти

SAM 3D

Одне Зображення

Завантажте одне фото, отримайте текстуровану 3D-сітку за секунди

Наслідки значні. Створення 3D-контенту щойно стало доступним для кожного, хто має камеру.

Як Працює SAM 3D

SAM 3D базується на архітектурі Segment Anything Model від Meta, але розширює її на три виміри. Система має два спеціалізовані варіанти:

SAM 3D Objects

Оптимізований для об'єктів та сцен
Обробляє складну геометрію
Працює з довільними формами
Найкраще для продуктів, меблів, середовищ

SAM 3D Body

Спеціалізований для людських форм
Точно фіксує пропорції тіла
Обробляє одяг та аксесуари
Найкраще для аватарів, створення персонажів

Архітектура використовує енкодер на основі трансформера, який одночасно прогнозує глибину, нормалі поверхні та геометрію. На відміну від попередніх методів 3D-реконструкції з одного зображення, які часто створювали розмиті, приблизні форми, SAM 3D зберігає чіткі краї та тонкі геометричні деталі.

💡

SAM 3D виводить стандартні формати сіток, сумісні з Unity, Unreal Engine, Blender та більшістю 3D-програм. Без власницької прив'язки.

SAM 3 для Відео: Виділення Об'єктів за Текстовим Описом

Поки SAM 3D обробляє перетворення 2D у 3D, SAM 3 фокусується на сегментації відео з важливим оновленням: текстові запити.

Попередні версії вимагали клікати на об'єкти для їх виділення. SAM 3 дозволяє описати, що ви хочете ізолювати:

"Виділи всі червоні машини"
"Відстежуй людину в синій куртці"
"Ізолюй будівлі на фоні"

47.0

Zero-Shot mAP

22%

Покращення

100+

Відстежених Об'єктів

Модель досягає 47.0 zero-shot середньої точності маски, що на 22% краще за попередні системи. Що важливіше, вона може обробляти понад 100 об'єктів одночасно в одному кадрі відео.

🎬

Інтеграція з Meta Edits

SAM 3 вже інтегровано в додаток Meta Edits для створення відео. Творці можуть застосовувати ефекти, змінювати кольори та робити трансформації конкретних об'єктів, використовуючи природно-мовні описи замість ручного покадрового маскування.

Технічна Архітектура

Для тих, кого цікавлять деталі: SAM 3D використовує багатоголову архітектуру, яка прогнозує кілька властивостей одночасно:

Голови Прогнозування:

Карта Глибини: Відстань від камери для кожного пікселя
Нормалі Поверхні: 3D-орієнтація в кожній точці
Семантична Сегментація: Межі та категорії об'єктів
Топологія Сітки: З'єднання трикутників для 3D-виводу

Модель навчена на комбінації реальних 3D-сканів та синтетичних даних. Meta не розкриває точний розмір датасету, але згадує "мільйони екземплярів об'єктів" у технічній документації.

SAM 3D обробляє зображення на кількох роздільних здатностях одночасно, що дозволяє захоплювати як дрібні деталі (текстури, краї), так і загальну структуру (загальна форма, пропорції) за один прямий прохід.

Практичні Застосування

✓Негайні Випадки Використання

Візуалізація продуктів для електронної комерції
AR-досвіди примірки
Прототипування ігрових активів
Архітектурна візуалізація
Освітні 3D-моделі

✗Обмеження, Які Варто Врахувати

Реконструкція з одного виду має природну неоднозначність
Задні сторони об'єктів виводяться, а не спостерігаються
Дуже відбивні або прозорі поверхні викликають труднощі
Дуже тонкі структури можуть погано реконструюватися

Обмеження одного виду є фундаментальним: модель бачить лише одну сторону об'єкта. Вона виводить приховану геометрію на основі вивчених пріоритетів, що добре працює для звичайних об'єктів, але може давати несподівані результати для незвичайних форм.

Доступність та Доступ

SAM 3D доступна зараз через Segment Anything Playground на веб-сайті Meta. Для розробників Roboflow вже створив інтеграцію для власного тонкого налаштування на специфічних об'єктах домену.

✓Веб-майданчик: Доступний зараз
✓Доступ до API: Доступний для розробників
✓Інтеграція Roboflow: Готова для тонкого налаштування
○Локальне розгортання: Ваги скоро

API безкоштовний для досліджень та обмеженого комерційного використання. Комерційні застосування з великими обсягами потребують окремої угоди з Meta.

Що Це Означає для Індустрії

Бар'єр для створення 3D-контенту щойно значно знизився. Розгляньте наслідки:

Для розробників ігор: Швидке прототипування стає тривіальним. Сфотографуйте реальні об'єкти, отримайте придатні 3D-активи за секунди, ітеруйте далі.

Для електронної комерції: Фотографія продукту може автоматично генерувати 3D-моделі для функцій попереднього перегляду AR. Немає потреби в окремому 3D-виробництві.

Для викладачів: Історичні артефакти, біологічні зразки або інженерні компоненти можуть ставати інтерактивними 3D-моделями з наявних фотографій.

Для творців AR/VR: Наповнення віртуальних середовищ реалістичними об'єктами більше не потребує глибокої експертизи в 3D-моделюванні.

💡

Комбінація SAM 3 (сегментація відео) та SAM 3D (3D-реконструкція) забезпечує робочі процеси, де ви можете сегментувати об'єкт з відеозапису, а потім перетворити цей сегментований об'єкт у 3D-модель. Вилучення та реконструкція в одному конвеєрі.

Загальна Картина

SAM 3D представляє ширшу тенденцію: штучний інтелект систематично усуває тертя з творчих робочих процесів. Ми бачили це з генерацією зображень, потім генерацією відео, а тепер з 3D-моделюванням.

Технологія не ідеальна. Складні сцени з перекриттями, незвичайні матеріали або складна геометрія все ще викликають труднощі в системи. Але базова можливість, перетворення будь-якої фотографії в придатну 3D-сітку, тепер доступна кожному.

Для професійних 3D-художників це не заміна, а інструмент. Згенеруйте базову сітку за секунди, потім доопрацюйте вручну. Нудна початкова фаза моделювання стискається з годин до секунд, залишаючи більше часу для творчої роботи, яка справді потребує людського судження.

Випуск Meta сигналізує, що бар'єр 2D-3D руйнується. Питання тепер не в тому, чи може штучний інтелект створювати 3D-контент із зображень. Питання в тому, скільки часу пройде, поки ця можливість стане стандартною функцією в кожному творчому інструменті.