Meta SAM 3D: Từ Hình Ảnh 2D Đến Mô Hình 3D Hoàn Chỉnh Trong Vài Giây

Vào ngày 19 tháng 11 năm 2025, Meta đã giới thiệu một công nghệ đáng chú ý. SAM 3D giờ đây có thể tạo ra các lưới 3D hoàn chỉnh từ một hình ảnh 2D đơn trong vài giây. Những gì từng đòi hỏi nhiều giờ mô hình hóa thủ công hoặc thiết bị chụp ảnh đo lường đắt tiền, giờ đây chỉ cần một cú nhấp chuột.

Vấn Đề Mà SAM 3D Giải Quyết

Việc tạo tài sản 3D luôn là một điểm nghẽn. Cho dù bạn đang phát triển game, thiết kế hình ảnh sản phẩm hay tạo trải nghiệm AR, quy trình thường diễn ra như sau:

Truyền thống

Mô Hình Hóa Thủ Công

Nghệ sĩ dành 4-8 giờ để tạo hình một vật thể duy nhất trong Blender hoặc Maya

Chụp ảnh đo lường

Chụp Nhiều Hình Ảnh

Chụp 50-200 ảnh từ mọi góc độ, xử lý qua đêm, dọn dẹp lỗi thủ công

SAM 3D

Một Hình Ảnh

Tải lên một bức ảnh, nhận lưới 3D có kết cấu trong vài giây

Ý nghĩa của công nghệ này rất lớn. Việc tạo nội dung 3D giờ đây đã trở nên dễ tiếp cận với bất kỳ ai có máy ảnh.

SAM 3D Hoạt Động Như Thế Nào

SAM 3D được xây dựng dựa trên kiến trúc Segment Anything Model của Meta, nhưng mở rộng nó thành ba chiều. Hệ thống đi kèm với hai biến thể chuyên biệt:

SAM 3D Objects

Được tối ưu hóa cho đồ vật và cảnh vật
Xử lý hình học phức tạp
Hoạt động với các hình dạng tùy ý
Tốt nhất cho sản phẩm, đồ nội thất, môi trường

SAM 3D Body

Chuyên biệt cho hình dạng con người
Nắm bắt tỷ lệ cơ thể một cách chính xác
Xử lý quần áo và phụ kiện
Tốt nhất cho avatar, tạo nhân vật

Kiến trúc sử dụng bộ mã hóa dựa trên transformer dự đoán độ sâu, pháp tuyến bề mặt và hình học đồng thời. Không giống như các phương pháp 3D từ hình ảnh đơn trước đây thường tạo ra các hình dạng mờ và xấp xỉ, SAM 3D duy trì các cạnh sắc nét và chi tiết hình học tinh tế.

💡

SAM 3D xuất ra các định dạng lưới tiêu chuẩn tương thích với Unity, Unreal Engine, Blender và hầu hết phần mềm 3D. Không có sự khóa độc quyền nào.

SAM 3 Cho Video: Cách Ly Đối Tượng Dựa Trên Văn Bản

Trong khi SAM 3D xử lý việc chuyển đổi từ 2D sang 3D, SAM 3 tập trung vào phân đoạn video với một nâng cấp quan trọng: truy vấn dựa trên văn bản.

Các phiên bản trước đây yêu cầu bạn nhấp vào các đối tượng để chọn chúng. SAM 3 cho phép bạn mô tả những gì bạn muốn cách ly:

"Chọn tất cả các xe màu đỏ"
"Theo dõi người mặc áo khoác xanh"
"Cách ly các tòa nhà nền"

47.0

Zero-Shot mAP

22%

Cải Thiện

100+

Đối Tượng Được Theo Dõi

Mô hình đạt được độ chính xác trung bình của mặt nạ zero-shot là 47.0, cải thiện 22% so với các hệ thống trước đây. Quan trọng hơn, nó có thể xử lý hơn 100 đối tượng đồng thời trong một khung hình video duy nhất.

🎬

Tích Hợp Với Meta Edits

SAM 3 đã được tích hợp vào ứng dụng tạo video Edits của Meta. Người sáng tạo có thể áp dụng hiệu ứng, thay đổi màu sắc và biến đổi cho các đối tượng cụ thể bằng cách sử dụng mô tả ngôn ngữ tự nhiên thay vì che phủ thủ công từng khung hình.

Kiến Trúc Kỹ Thuật

Đối với những người quan tâm đến chi tiết, SAM 3D sử dụng kiến trúc đa đầu dự đoán đồng thời nhiều thuộc tính:

Các Đầu Dự Đoán:

Bản Đồ Độ Sâu: Khoảng cách từ camera cho mỗi pixel
Pháp Tuyến Bề Mặt: Hướng 3D tại mỗi điểm
Phân Đoạn Ngữ Nghĩa: Ranh giới và danh mục đối tượng
Cấu Trúc Lưới: Kết nối tam giác cho đầu ra 3D

Mô hình được đào tạo trên sự kết hợp giữa các bản quét 3D thực tế và dữ liệu tổng hợp. Meta không tiết lộ kích thước chính xác của tập dữ liệu, nhưng đề cập đến "hàng triệu thể hiện đối tượng" trong tài liệu kỹ thuật của họ.

SAM 3D xử lý hình ảnh ở nhiều độ phân giải đồng thời, cho phép nó nắm bắt cả chi tiết tinh tế (kết cấu, cạnh) và cấu trúc toàn cục (hình dạng tổng thể, tỷ lệ) trong một lần chuyển tiếp duy nhất.

Ứng Dụng Thực Tế

✓Các Trường Hợp Sử Dụng Ngay Lập Tức

Hình ảnh hóa sản phẩm thương mại điện tử
Trải nghiệm dùng thử AR
Tạo nguyên mẫu tài sản game
Hình ảnh hóa kiến trúc
Mô hình 3D giáo dục

✗Các Hạn Chế Cần Xem Xét

Tái tạo từ góc nhìn đơn có tính mơ hồ cố hữu
Mặt sau của đối tượng được suy luận chứ không được quan sát
Các bề mặt rất phản chiếu hoặc trong suốt gặp khó khăn
Các cấu trúc rất mỏng có thể không tái tạo tốt

Hạn chế về góc nhìn đơn là cơ bản: mô hình chỉ có thể nhìn thấy một mặt của đối tượng. Nó suy luận hình học ẩn dựa trên các tiên nghiệm đã học, điều này hoạt động tốt với các đối tượng phổ biến nhưng có thể tạo ra kết quả bất ngờ với các hình dạng không thông thường.

Khả Năng Sẵn Có Và Truy Cập

SAM 3D hiện có sẵn thông qua Segment Anything Playground trên trang web của Meta. Đối với các nhà phát triển, Roboflow đã xây dựng tích hợp để tinh chỉnh tùy chỉnh trên các đối tượng cụ thể theo lĩnh vực.

✓Sân chơi web: Có sẵn ngay bây giờ
✓Truy cập API: Có sẵn cho nhà phát triển
✓Tích hợp Roboflow: Sẵn sàng để tinh chỉnh
○Triển khai cục bộ: Các trọng số sẽ sớm ra mắt

API miễn phí cho nghiên cứu và sử dụng thương mại hạn chế. Các ứng dụng thương mại có khối lượng lớn yêu cầu thỏa thuận riêng với Meta.

Ý Nghĩa Của Công Nghệ Này Đối Với Ngành

Rào cản đối với việc tạo nội dung 3D vừa giảm đáng kể. Hãy xem xét những tác động:

Đối với các nhà phát triển game: Tạo nguyên mẫu nhanh chóng trở nên đơn giản. Chụp ảnh các đối tượng thực tế, nhận tài sản 3D có thể sử dụng trong vài giây, sau đó lặp lại từ đó.

Đối với thương mại điện tử: Chụp ảnh sản phẩm có thể tự động tạo mô hình 3D cho các tính năng xem trước AR. Không cần quy trình sản xuất 3D riêng biệt.

Đối với giáo viên: Các hiện vật lịch sử, mẫu vật sinh học hoặc các thành phần kỹ thuật có thể trở thành mô hình 3D tương tác từ các bức ảnh hiện có.

Đối với người sáng tạo AR/VR: Điền vào các môi trường ảo với các đối tượng thực tế không còn yêu cầu chuyên môn mô hình 3D sâu rộng.

💡

Sự kết hợp giữa SAM 3 (phân đoạn video) và SAM 3D (tái tạo 3D) cho phép các quy trình làm việc mà bạn có thể phân đoạn một đối tượng từ cảnh quay video, sau đó chuyển đổi đối tượng đã phân đoạn đó thành mô hình 3D. Trích xuất và tái tạo trong một quy trình.

Bức Tranh Tổng Thể

SAM 3D đại diện cho một xu hướng rộng lớn hơn: AI đang loại bỏ một cách có hệ thống ma sát khỏi các quy trình sáng tạo. Chúng ta đã thấy điều này với tạo hình ảnh, sau đó là tạo video, và bây giờ là mô hình 3D.

Công nghệ này không hoàn hảo. Các cảnh phức tạp với các che khuất, vật liệu không thông thường hoặc hình học phức tạp vẫn thách thức hệ thống. Nhưng khả năng cơ bản, biến đổi bất kỳ bức ảnh nào thành lưới 3D có thể sử dụng, giờ đây đã có sẵn cho tất cả mọi người.

Đối với các nghệ sĩ 3D chuyên nghiệp, đây không phải là sự thay thế mà là một công cụ. Tạo lưới cơ sở trong vài giây, sau đó tinh chỉnh thủ công. Giai đoạn mô hình hóa ban đầu tẻ nhạt được nén từ hàng giờ xuống còn vài giây, để lại nhiều thời gian hơn cho công việc sáng tạo thực sự đòi hỏi sự phán đoán của con người.

Việc phát hành của Meta cho thấy rào cản từ 2D sang 3D đang sụp đổ. Câu hỏi bây giờ không phải là liệu AI có thể tạo nội dung 3D từ hình ảnh hay không. Mà là còn bao lâu nữa khả năng này sẽ trở thành một tính năng tiêu chuẩn trong mọi công cụ sáng tạo.