SAM 3D Objects: Bild-zu-3D-Technologie und Benchmarks

Was ist SAM 3D?

SAM 3D, auch als SAM3D gesucht, ist eine Familie von Meta-Modellen zur 3D-Rekonstruktion aus einem Bild. SAM 3D Objects schätzt Objektgeometrie, Textur und Anordnung. SAM 3D Body ist ein separates Modell für menschliche Körperform und Pose. Segmentits Objekt-Workflow konzentriert sich auf Objects.

Meta · SAM 3D ↗

SAM 3

Bild → 2D-Maske

SAM 3D Objects

Bild + Maske → 3D-Objekt

Eine präzise Auswahl und eine räumliche Rekonstruktion erfüllen unterschiedliche Anforderungen. Die Wahl des richtigen Motivs kommt vor Form, Textur und Szenenkomposition. Erkunden SAM 3.

Die verglichenen Modelle

Länder der Organisationen und Kooperationen. Jedes Modell verlinkt auf sein offizielles Projekt.

SAM 3D Objects oder Body?

Objekte und Szenen

SAM 3D Objects

Rekonstruiere Geometrie, Erscheinungsbild und Platzierung eines Objekts aus einem Bild.

Menschen und Posen

SAM 3D Body

Schätze Körperform und Pose eines Menschen. Ein separates Modell für eine andere Aufgabe.

Auswahl vor Rekonstruktion

SAM 3 → SAM 3D

Identifiziere das Motiv in 2D und nutze dann seine Maske, um die Objektrekonstruktion zu steuern.

Wähle deinen kreativen Workflow

Starte mit einer Requisite für ein Spiel, einem Dekoobjekt für eine Szene oder einem Produkt, das du aus einem anderen Winkel erkunden möchtest. Ein klares Referenzbild erleichtert die Beurteilung der generierten Form.

Wähle ein Objekt aus In 3D erstellen Herunterladen und exportieren

Wie funktioniert SAM 3D?

Bild + Maske

Das Ausgangsbild liefert den Kontext; die Maske identifiziert das zu rekonstruierende Objekt.

Geometrie + Pose

Eine erste generative Stufe schätzt Form und Platzierung. Verdeckte Oberflächen werden aus erlernten visuellen Mustern abgeleitet.

Textur + Verfeinerung

Eine zweite Stufe verfeinert Aussehen und Details. Die Forschungspipeline unterstützt Mesh- und Gauß-Repräsentationen.

Architektur des Forschungsmodells. Videofunktionen, Repräsentationen und in einer Anwendung angebotene Tools können abweichen. Offizieller Code ↗

SAM 3D im Vergleich mit früheren Bild-zu-3D-Methoden

SA-3DAO · Formrekonstruktion · F1@0.01 · Höher ist besser

F1@0.01 · 0 → 0.25

TRELLIS

0,1475

Hunyuan3D-2.1

0,1399

Hunyuan3D-2.0

0,1574

Direct3D-S2

0,1513

TripoSG

0,1533

Hi3DGen

0,1629

SAM 3D

0,2344

Daten und Metriken

SA-3DAO · Table 2
Modell	F1@0.01 ↑	vIoU ↑	Chamfer ↓	EMD ↓
TRELLIS	0,1475	0,1392	0,0902	0,2131
Hunyuan3D-2.1	0,1399	0,1266	0,1126	0,2432
Hunyuan3D-2.0	0,1574	0,1504	0,0866	0,2049
Direct3D-S2	0,1513	0,1465	0,0962	0,2160
TripoSG	0,1533	0,1445	0,0844	0,2057
Hi3DGen	0,1629	0,1531	0,0937	0,2134
SAM 3D	0,2344	0,2311	0,0400	0,1211

F1: Präzision und Trefferquote der Oberfläche bei Schwellenwert 0,01. vIoU: volumetrische Überlappung. Chamfer und EMD: geometrische Abstände (niedriger ist besser). Rohwerte aus der Forschungsarbeit, keine Erfolgsprozentsätze.

Quelle: SAM 3D Team et al. · Table 2 · arXiv v1 (2025) ↗

SAM 3D erreicht in diesem Vergleich 0,2344 bei F1@0.01. Dies sind in der Forschungsarbeit veröffentlichte Ergebnisse zu SA-3DAO, kein Ranking heutiger kommerzieller Produkte und kein von Segmentit durchgeführter Benchmark.

Volumenüberlappung

Wie genau das vorhergesagte Volumen der Referenz entspricht. Höher ist besser.

vIoU ↑0 → 0,25

TRELLIS: 0,1392
Hunyuan3D-2.1: 0,1266
Hunyuan3D-2.0: 0,1504
Direct3D-S2: 0,1465
TripoSG: 0,1445
Hi3DGen: 0,1531
SAM 3D: 0,2311

Veröffentlichte Daten · 2025 ↗

Oberflächenabstand

Geometrischer Abstand zur Referenzoberfläche. Niedriger ist besser.

Chamfer ↓0 → 0,12

TRELLIS: 0,0902
Hunyuan3D-2.1: 0,1126
Hunyuan3D-2.0: 0,0866
Direct3D-S2: 0,0962
TripoSG: 0,0844
Hi3DGen: 0,0937
SAM 3D: 0,0400

Veröffentlichte Daten · 2025 ↗

Übereinstimmung der Gesamtform

Abstand zwischen Punktverteilungen. Niedriger ist besser.

EMD ↓0 → 0,25

TRELLIS: 0,2131
Hunyuan3D-2.1: 0,2432
Hunyuan3D-2.0: 0,2049
Direct3D-S2: 0,2160
TripoSG: 0,2057
Hi3DGen: 0,2134
SAM 3D: 0,1211

Veröffentlichte Daten · 2025 ↗

Die Ergebnisse verstehen

Ein historischer Vergleich der in den Veröffentlichungen von 2025 bewerteten Versionen, geprüft am 7. Oktober 2026. Datensätze, Prompts und Metriken bestimmen, was gemessen wird. Diese Werte sagen weder die Generierungszeit noch die Qualität jedes Fotos in Segmentit voraus.

Von der Forschung zu deiner nächsten Kreation.

Lade ein Foto in Segmentit, stelle das Objekt frei und starte seine 3D-Generierung. Prüfe das Ergebnis im Studio und lade dann eine GLB-Datei für deine nächste Szene herunter. Deine Auswahl und dein Modell bleiben im Projekt zusammen.

Mit dem Erstellen beginnen Workflow erkunden

Fragen zu SAM 3D

SAM 3 oder SAM 3D: Was brauche ich?

Nutze Segmentierung, um das Motiv im Bild auszuwählen, und dann Rekonstruktion, um sein Volumen zu erstellen. SAM 3 und SAM 3D sind ergänzende Technologien, nicht zwei Versionen derselben Aufgabe.

Was ist SA-3DAO?

Metas Benchmark verbindet reale Bilder mit Formen, die von professionellen 3D-Künstlern erstellt wurden. Die Veröffentlichung beschreibt 100 öffentliche Bild-/3D-Paare und 900 zurückgehaltene Paare für den Benchmark-Wettbewerb.

Wie sollte ich ein rekonstruiertes Objekt verwenden?

Betrachte es als kreatives Asset: Prüfe jede Seite, stelle den Maßstab für deine Szene ein und passe Materialien in deinem 3D-Tool an. Ein einzelnes Bild bietet einen nützlichen Ausgangspunkt; unsichtbare Details bleiben abgeleitet.

Quellen und Dokumentation

Geprüft 7. Oktober 2026 · Segmentit-Redaktion