SAM 3D Objects: tecnologia de imagem para 3D e benchmarks

O que é SAM 3D?

SAM 3D, também pesquisado como SAM3D, é uma família de modelos da Meta para reconstruir 3D a partir de uma imagem. SAM 3D Objects estima geometria, textura e disposição dos objetos. SAM 3D Body é um modelo separado para forma e pose do corpo humano. O fluxo de objetos do Segmentit usa Objects.

Meta · SAM 3D ↗

SAM 3

Imagem → máscara 2D

SAM 3D Objects

Imagem + máscara → objeto 3D

Uma seleção precisa e uma reconstrução em volume atendem a necessidades diferentes. Escolher o objeto certo vem antes da forma, da textura e da composição da cena. Explorar SAM 3.

Os modelos comparados

Países das organizações e colaborações. Cada modelo leva ao seu projeto oficial.

SAM 3D Objects ou Body?

Objetos e cenas

SAM 3D Objects

Reconstrua a geometria, a aparência e a posição de um objeto a partir de uma imagem.

Pessoas e poses

SAM 3D Body

Estime a forma e a pose do corpo humano. Um modelo separado para uma tarefa diferente.

Seleção antes da reconstrução

SAM 3 → SAM 3D

Identifique o objeto em 2D e use a máscara para orientar sua reconstrução.

Escolha seu fluxo criativo

Comece com um objeto para um jogo, uma peça decorativa para uma cena ou um produto para explorar por outro ângulo. Uma imagem de referência nítida facilita a avaliação da forma gerada.

Selecione um objeto Criar em 3D Baixar e exportar

Como funciona SAM 3D?

Imagem + máscara

A imagem original fornece contexto; a máscara identifica o objeto a reconstruir.

Geometria + pose

Uma primeira etapa generativa estima forma e posição. As superfícies ocultas são inferidas a partir de padrões visuais aprendidos.

Textura + refinamento

Uma segunda etapa refina a aparência e os detalhes. O pipeline de pesquisa aceita representações por malha e gaussianas.

Arquitetura do modelo de pesquisa. Recursos de vídeo, representações e ferramentas disponíveis em um aplicativo podem variar. Código oficial ↗

SAM 3D em comparação com métodos anteriores de imagem para 3D

SA-3DAO · Reconstrução de forma · F1@0.01 · Quanto maior, melhor

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

Dados e 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: precisão e revocação de superfície no limiar 0,01. vIoU: sobreposição volumétrica. Chamfer e EMD: distâncias geométricas (quanto menor, melhor). Valores brutos do artigo, não porcentagens de sucesso.

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

SAM 3D obtém 0,2344 em F1@0.01 nesta comparação. São resultados publicados no artigo sobre SA-3DAO, não um ranking dos produtos comerciais atuais nem um benchmark feito pelo Segmentit.

Sobreposição de volume

O quanto o volume previsto corresponde à referência. Quanto maior, melhor.

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

Dados publicados · 2025 ↗

Distância de superfície

Distância geométrica até a superfície de referência. Quanto menor, melhor.

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

Dados publicados · 2025 ↗

Alinhamento da forma geral

Distância entre distribuições de pontos. Quanto menor, melhor.

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

Dados publicados · 2025 ↗

Como interpretar os resultados

Uma comparação histórica das versões avaliadas nas publicações de 2025, revisada em 7 de outubro de 2026. Conjuntos de dados, instruções e métricas determinam o que é medido. Essas pontuações não preveem o tempo de geração nem a qualidade de cada foto no Segmentit.

Da pesquisa à sua próxima criação.

Leve uma foto ao Segmentit, isole o objeto e inicie a geração 3D. Inspecione o resultado no Studio e baixe um GLB para sua próxima cena. A seleção e o modelo ficam juntos no projeto.

Começar a criar Explorar o fluxo de trabalho

Perguntas sobre SAM 3D

SAM 3 ou SAM 3D: de qual preciso?

Use segmentação para escolher o objeto em uma imagem e reconstrução para criar seu volume. SAM 3 e SAM 3D são tecnologias complementares, não duas versões da mesma tarefa.

O que é SA-3DAO?

O benchmark da Meta combina imagens do mundo real com formas criadas por artistas 3D profissionais. A publicação descreve 100 pares públicos de imagem/3D e 900 pares reservados para a competição do benchmark.

Como devo usar um objeto reconstruído?

Trate-o como um asset criativo: inspecione todos os lados, defina a escala para a cena e ajuste os materiais na sua ferramenta 3D. Uma única imagem oferece um ponto de partida útil, enquanto os detalhes não visíveis continuam sendo inferidos.

Fontes e documentação

Revisado 7 de outubro de 2026 · Redação do Segmentit