SAM 3D Objects: tecnología de imagen a 3D y benchmarks

¿Qué es SAM 3D?

SAM 3D, también llamado SAM3D, es una familia de modelos de Meta que reconstruyen 3D a partir de una imagen. Objects estima geometría, textura y disposición de objetos. Body es un modelo distinto para la forma y pose del cuerpo humano. Segmentit utiliza el enfoque de Objects.

Meta · SAM 3D ↗

SAM 3

Imagen → máscara 2D

SAM 3D Objects

Imagen + máscara → objeto 3D

La selección precisa y la reconstrucción volumétrica responden a necesidades distintas. Elegir el sujeto adecuado precede al trabajo de forma, textura y composición de la escena. Explorar SAM 3.

Los modelos comparados

Países de las organizaciones y colaboraciones. Cada modelo enlaza a su proyecto oficial.

¿SAM 3D Objects o Body?

Objetos y escenas

SAM 3D Objects

Reconstruye la geometría, la apariencia y la posición de un objeto a partir de una imagen.

Personas y poses

SAM 3D Body

Estima la forma y la pose del cuerpo humano. Un modelo distinto para otra tarea.

Seleccionar antes de reconstruir

SAM 3 → SAM 3D

Identifica el sujeto en 2D y utiliza su máscara para guiar la reconstrucción del objeto.

Elige tu proceso creativo

Empieza con un accesorio para un juego, un objeto decorativo para una escena o un producto que quieras explorar desde otro ángulo. Una imagen de referencia clara facilita evaluar la forma generada.

Selecciona un objeto Crear en 3D Descargar y exportar

¿Cómo funciona SAM 3D?

Imagen + máscara

La imagen aporta el contexto y la máscara identifica el objeto que reconstruir.

Geometría + pose

Una primera etapa generativa estima forma y posición. Las superficies ocultas se deducen de patrones visuales aprendidos.

Textura + detalle

Una segunda etapa afina aspecto y detalles. El proceso de investigación admite mallas y representaciones gaussianas.

Arquitectura del modelo de investigación. Las funciones de vídeo, las representaciones y las herramientas disponibles en una aplicación pueden diferir. Código oficial ↗

SAM 3D frente a métodos anteriores de imagen a 3D

SA-3DAO · Reconstrucción de formas · F1@0.01 · Cuanto mayor, mejor

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

Datos y métricas

SA-3DAO · Table 2
Modelo	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: precisión y exhaustividad de superficie con umbral 0,01. vIoU: superposición volumétrica. Chamfer y EMD: distancias geométricas (cuanto menores, mejor). Valores originales del artículo, no porcentajes de éxito.

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

SAM 3D obtiene 0,2344 en F1@0.01 en esta comparación. Son resultados publicados en el artículo sobre SA-3DAO, no una clasificación actual de productos comerciales ni una prueba realizada por Segmentit.

Superposición de volumen

Similitud entre el volumen predicho y el de referencia. Cuanto mayor, mejor.

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

Datos publicados · 2025 ↗

Distancia de superficie

Distancia geométrica a la superficie de referencia. Cuanto menor, mejor.

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

Datos publicados · 2025 ↗

Alineación de la forma global

Distancia entre distribuciones de puntos. Cuanto menor, mejor.

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

Datos publicados · 2025 ↗

Interpretar los resultados

Comparación histórica de las versiones evaluadas en las publicaciones de 2025, revisadas el 7 de octubre de 2026. Los conjuntos de datos, las indicaciones y las métricas determinan qué se mide. Estas puntuaciones no predicen ni el tiempo de generación ni la calidad de cada foto en Segmentit.

De la investigación a tu próxima creación.

Sube una foto a Segmentit, aísla el objeto e inicia la generación 3D. Revisa el resultado y descarga un GLB para tu próxima escena. La selección y el modelo quedan juntos en el proyecto.

Empieza a crear Explorar el proceso

Preguntas sobre SAM 3D

¿Necesito SAM 3 o SAM 3D?

Usa segmentación para elegir el sujeto y reconstrucción para darle volumen. SAM 3 y SAM 3D son tecnologías complementarias, no dos versiones de la misma tarea.

¿Qué es SA-3DAO?

El benchmark de Meta combina imágenes reales con formas creadas por artistas 3D profesionales. Su publicación describe 100 pares públicos de imagen y 3D y 900 pares reservados para la competición.

¿Cómo uso un objeto reconstruido?

Trátalo como un asset creativo: revisa todos los lados, ajusta la escala y modifica materiales en tu herramienta 3D. Una foto ofrece un punto de partida útil, pero los detalles no visibles son inferidos.

Fuentes y documentación

Revisado 7 de octubre de 2026 · Redacción de Segmentit