Meta SAM 3D: سیدھی تصاویر سے مکمل 3D ماڈلز چند سیکنڈوں میں

Meta نے 19 نومبر 2025 کو ایک اہم چیز متعارف کرائی۔ SAM 3D اب واحد 2D تصویر سے چند سیکنڈوں میں مکمل 3D میش تیار کر سکتا ہے۔ جو کام گھنٹوں کی دستی ماڈلنگ یا مہنگے فوٹوگرامیٹری آلات کی ضرورت رکھتا تھا، اب ایک کلک سے ہو جاتا ہے۔

وہ مسئلہ جسے SAM 3D حل کرتا ہے

3D اثاثوں کی تخلیق ہمیشہ سے ایک رکاوٹ رہی ہے۔ چاہے آپ گیم بنا رہے ہوں، پروڈکٹ ویژولائزیشن ڈیزائن کر رہے ہوں، یا AR تجربہ آباد کر رہے ہوں، عمل عام طور پر اس طرح نظر آتا ہے:

روایتی

دستی ماڈلنگ

فنکار Blender یا Maya میں ایک واحد چیز کو تشکیل دینے میں 4-8 گھنٹے صرف کرتا ہے

فوٹوگرامیٹری

کثیر تصاویر کی گرفت

تمام زاویوں سے 50-200 تصاویر لیں، رات بھر پروسیس کریں، خامیوں کو دستی طور پر صاف کریں

SAM 3D

واحد تصویر

ایک تصویر اپ لوڈ کریں، چند سیکنڈوں میں ٹیکسچرڈ 3D میش حاصل کریں

اس کے اثرات نمایاں ہیں۔ 3D مواد کی تخلیق اب کیمرے والے ہر شخص کے لیے قابل رسائی بن گئی ہے۔

SAM 3D کیسے کام کرتا ہے

SAM 3D، Meta کے Segment Anything Model کی تعمیر پر مبنی ہے، لیکن اسے تین جہتوں میں پھیلاتا ہے۔ نظام دو خصوصی ورژن فراہم کرتا ہے:

SAM 3D Objects

اشیاء اور مناظر کے لیے بہتر بنایا گیا
پیچیدہ جیومیٹری کو سنبھالتا ہے
غیر معمولی شکلوں کے ساتھ کام کرتا ہے
مصنوعات، فرنیچر، ماحول کے لیے بہترین

SAM 3D Body

انسانی شکلوں کے لیے خصوصی
جسم کی تناسب کو درست طریقے سے پکڑتا ہے
لباس اور لوازمات کو سنبھالتا ہے
اوتار، کردار کی تخلیق کے لیے بہترین

فن تعمیر ایک ٹرانسفارمر پر مبنی انکوڈر استعمال کرتا ہے جو بیک وقت گہرائی، سطح کے نارمل، اور جیومیٹری کی پیش گوئی کرتا ہے۔ پچھلے واحد تصویری 3D طریقوں کے برعکس جو اکثر دھندلی، تقریبی شکلیں پیدا کرتے تھے، SAM 3D تیز کناروں اور باریک جیومیٹرک تفصیلات کو برقرار رکھتا ہے۔

💡

SAM 3D معیاری میش فارمیٹس میں آؤٹ پٹ فراہم کرتا ہے جو Unity، Unreal Engine، Blender، اور زیادہ تر 3D سافٹ ویئر کے ساتھ مطابقت رکھتے ہیں۔ کوئی ملکیتی تالا بندی نہیں۔

ویڈیو کے لیے SAM 3: متن پر مبنی آبجیکٹ تنہائی

جب SAM 3D 2D سے 3D تبدیلی کو سنبھالتا ہے، SAM 3 ایک بڑی اپ گریڈ کے ساتھ ویڈیو سیگمنٹیشن پر توجہ مرکوز کرتا ہے: متن پر مبنی استفسارات۔

پچھلے ورژن میں آپ کو اشیاء کو منتخب کرنے کے لیے کلک کرنا پڑتا تھا۔ SAM 3 آپ کو بیان کرنے دیتا ہے کہ آپ کیا الگ کرنا چاہتے ہیں:

"تمام سرخ گاڑیاں منتخب کریں"
"نیلی جیکٹ والے شخص کو ٹریک کریں"
"پس منظر کی عمارتوں کو الگ کریں"

47.0

بغیر تربیت کی نقاب کی درستگی

22%

بہتری

100+

ٹریک کیے گئے اشیاء

ماڈل 47.0 zero-shot ماسک اوسط درستگی حاصل کرتا ہے، جو پچھلے نظاموں سے 22 فیصد بہتر ہے۔ زیادہ اہم بات یہ ہے کہ یہ ایک ہی ویڈیو فریم میں بیک وقت 100 سے زیادہ اشیاء کو پروسیس کر سکتا ہے۔

🎬

Meta Edits کے ساتھ انضمام

SAM 3 پہلے ہی Meta کی Edits ویڈیو تخلیق ایپ میں مربوط ہے۔ تخلیق کار قدرتی زبان کی تفصیلات استعمال کرتے ہوئے مخصوص اشیاء پر اثرات، رنگ تبدیلیاں، اور تبدیلیاں لاگو کر سکتے ہیں، بجائے اس کے کہ دستی فریم بہ فریم ماسکنگ کریں۔

تکنیکی فن تعمیر

جو لوگ تفصیلات میں دلچسپی رکھتے ہیں، ان کے لیے SAM 3D ایک کثیر سری فن تعمیر استعمال کرتا ہے جو بیک وقت کئی خصوصیات کی پیش گوئی کرتا ہے:

پیش گوئی کے سر:

گہرائی کا نقشہ: کیمرے سے فی پکسل فاصلہ
سطح کے نارمل: ہر نقطے پر 3D سمت
معنوی تقسیم: آبجیکٹ کی حدود اور اقسام
میش ٹوپولوجی: 3D آؤٹ پٹ کے لیے مثلث کنکشن

ماڈل کو حقیقی دنیا کے 3D سکینز اور مصنوعی ڈیٹا کے امتزاج پر تربیت دی گئی ہے۔ Meta نے صحیح ڈیٹا سیٹ کے سائز کا انکشاف نہیں کیا، لیکن اپنی تکنیکی دستاویزات میں "لاکھوں آبجیکٹ مثالوں" کا ذکر کرتے ہیں۔

SAM 3D تصاویر کو بیک وقت متعدد ریزولوشنز پر پروسیس کرتا ہے، جس سے یہ ایک ہی فارورڈ پاس میں باریک تفصیلات (ٹیکسچرز، کنارے) اور عالمی ساخت (مجموعی شکل، تناسب) دونوں کو پکڑ سکتا ہے۔

عملی استعمالات

✓فوری استعمال کے معاملات

ای کامرس پروڈکٹ ویژولائزیشن
AR آزمائشی تجربات
گیم اثاثوں کی پروٹوٹائپنگ
تعمیراتی ویژولائزیشن
تعلیمی 3D ماڈلز

✗غور کرنے کے قابل حدود

واحد نظر کی تعمیر نو میں فطری ابہام ہے
اشیاء کی پچھلی طرف مشاہدہ نہیں کی جاتی، اندازہ لگایا جاتا ہے
انتہائی عکاس یا شفاف سطحیں مشکل میں ڈالتی ہیں
بہت پتلی ساخت اچھی طرح سے تعمیر نہیں ہو سکتی

واحد نظر کی حد بنیادی ہے: ماڈل صرف کسی چیز کی ایک طرف دیکھ سکتا ہے۔ یہ سیکھی گئی ترجیحات کی بنیاد پر چھپی ہوئی جیومیٹری کا اندازہ لگاتا ہے، جو عام اشیاء کے لیے اچھی طرح کام کرتا ہے لیکن غیر معمولی شکلوں کے لیے غیر متوقع نتائج پیدا کر سکتا ہے۔

دستیابی اور رسائی

SAM 3D اب Meta کی ویب سائٹ پر Segment Anything Playground کے ذریعے دستیاب ہے۔ ڈویلپرز کے لیے، Roboflow نے پہلے ہی ڈومین مخصوص اشیاء پر حسب ضرورت فائن ٹیوننگ کے لیے انضمام بنایا ہے۔

✓ویب پلے گراؤنڈ: ابھی دستیاب
✓API رسائی: ڈویلپرز کے لیے دستیاب
✓Roboflow انضمام: فائن ٹیوننگ کے لیے تیار
○مقامی تعیناتی: وزن جلد آ رہے ہیں

API تحقیق اور محدود تجارتی استعمال کے لیے مفت ہے۔ زیادہ حجم والے تجارتی استعمالات Meta کے ساتھ علیحدہ معاہدے کی ضرورت رکھتے ہیں۔

اس کا صنعت کے لیے کیا مطلب ہے

3D مواد کی تخلیق میں رکاوٹ نمایاں طور پر کم ہو گئی ہے۔ اثرات پر غور کریں:

گیم ڈویلپرز کے لیے: تیز پروٹوٹائپنگ معمولی بن جاتی ہے۔ حقیقی دنیا کی اشیاء کی تصویر کھینچیں، چند سیکنڈوں میں قابل استعمال 3D اثاثے حاصل کریں، وہاں سے تکرار کریں۔

ای کامرس کے لیے: پروڈکٹ فوٹوگرافی خودکار طور پر AR پیش نظارہ خصوصیات کے لیے 3D ماڈل تیار کر سکتی ہے۔ علیحدہ 3D پیداوار پائپ لائن کی ضرورت نہیں۔

معلمین کے لیے: تاریخی نمونے، حیاتیاتی نمونے، یا انجینئرنگ اجزاء موجودہ تصاویر سے انٹرایکٹو 3D ماڈل بن سکتے ہیں۔

AR/VR تخلیق کاروں کے لیے: حقیقت پسند اشیاء کے ساتھ ورچوئل ماحول کو آباد کرنا اب وسیع 3D ماڈلنگ مہارت کی ضرورت نہیں رکھتا۔

💡

SAM 3 (ویڈیو سیگمنٹیشن) اور SAM 3D (3D تعمیر نو) کا امتزاج ایسے کام کے بہاؤ کو قابل بناتا ہے جہاں آپ ویڈیو فوٹیج سے کسی چیز کو الگ کر سکتے ہیں، پھر اس الگ کی گئی چیز کو 3D ماڈل میں تبدیل کر سکتے ہیں۔ ایک ہی پائپ لائن میں نکالنا اور تعمیر نو۔

بڑی تصویر

SAM 3D ایک وسیع تر رجحان کی نمائندگی کرتا ہے: مصنوعی ذہانت منظم طریقے سے تخلیقی کام کے بہاؤ سے رگڑ کو ہٹا رہی ہے۔ ہم نے یہ تصویر کی تخلیق میں دیکھا، پھر ویڈیو کی تخلیق میں، اور اب 3D ماڈلنگ میں۔

ٹیکنالوجی کامل نہیں ہے۔ رکاوٹوں، غیر معمولی مواد، یا پیچیدہ جیومیٹری والے پیچیدہ مناظر اب بھی نظام کو چیلنج کرتے ہیں۔ لیکن بنیادی صلاحیت، کسی بھی تصویر کو قابل استعمال 3D میش میں تبدیل کرنا، اب ہر شخص کے لیے دستیاب ہے۔

پیشہ ور 3D فنکاروں کے لیے، یہ متبادل نہیں بلکہ ایک آلہ ہے۔ چند سیکنڈوں میں بنیادی میش تیار کریں، پھر دستی طور پر بہتر کریں۔ تھکا دینے والا ابتدائی ماڈلنگ مرحلہ گھنٹوں سے سیکنڈوں میں سکڑ جاتا ہے، تخلیقی کام کے لیے زیادہ وقت چھوڑتا ہے جو واقعی انسانی فیصلے کی ضرورت رکھتا ہے۔

Meta کی ریلیز اشارہ کرتی ہے کہ 2D سے 3D کی رکاوٹ ٹوٹ رہی ہے۔ سوال اب یہ نہیں ہے کہ آیا مصنوعی ذہانت تصاویر سے 3D مواد بنا سکتی ہے۔ سوال یہ ہے کہ اس صلاحیت کو ہر تخلیقی آلے میں معیاری خصوصیت بننے میں کتنا وقت لگے گا۔