Seed3D:图像转3D模型

Seed3D 与传统3D生成模型的根本区别在于生成可直接用于仿真的资产,具有水密流形几何体,可直接集成到物理引擎。虽然其他图像转3D模型只关注视觉质量, Seed3D 保持了真实物理仿真和机器人操作所需的几何精度和物理属性。这使 Seed3D 成为需要视觉保真度和物理精度兼具的具身AI研究人员的理想选择。

完全可以。Seed3D 生成的3D模型可无缝集成到 Isaac Sim、Unity 和 Unreal Engine 等行业标准物理引擎。Seed3D 系统会为每个3D物体自动生成碰撞网格并估算真实世界尺度,无需任何手动清理或配置即可立即部署。这种即插即用的兼容性使 Seed3D 成为希望快速用多样化3D资产填充仿真环境的研究人员的完美选择。

Seed3D 在输入要求方面设计得极具灵活性。最简单的情况下, Seed3D 可以仅从单张输入图像生成高质量3D模型,这使得数据有限的用户也能轻松使用。对于寻求更高材质质量的用户, Seed3D 还可以利用多视角图像来产生更准确的 PBR 材质估算。这种多样性使 Seed3D 适用于广泛的3D生成工作流程。

Seed3D 采用复杂的分解式场景生成方法。首先,视觉-语言模型分析输入图像以提取单个物体实例并理解其空间关系。然后, Seed3D 分别生成每个物体的完整几何和材质。最后, Seed3D 系统根据预测的空间布局智能地组装这些3D物体,创建连贯且物理合理的完整场景。这种方法使 Seed3D 能够处理从简单物体排列到复杂多房间环境的所有内容。

Seed3D 已在多个维度上接受严格评估。在比较6种不同3D生成方法、涵盖43张测试图像的综合用户研究中, Seed3D 在全部6个评估维度上均获得最高排名:清晰度、输入图像保真度、几何质量、透视准确性、材质质量和细节丰富度。技术基准测试显示 Seed3D 具有优异的 ULIP-I 和 Uni3D-I 分数,表明相比现有3D生成方法具有更好的几何-图像对齐度。这些结果证明 Seed3D 在感知质量和技术卓越性方面都表现出色。

Seed3D 专门设计用于解决具身AI研究人员面临的核心挑战。具身AI的根本问题是在保持仿真到真实迁移所需的物理精度的同时,生成海量多样化的训练数据。Seed3D 通过实现大规模创建具有实时物理反馈的多样化3D操作场景来解决这一问题。研究人员可以使用 Seed3D 生成数千个独特的3D物体和场景,用于训练视觉-语言-动作模型、测试机器人策略和构建全面的评估基准。有了 Seed3D,具身AI开发变得更加可扩展和高效。

Seed3D 针对高效3D生成进行了优化,同时不牺牲质量。生成速度因输出复杂度而异,但 Seed3D 通常可以在标准硬件上在几分钟内从单张图像生成完整的3D模型。当部署在火山引擎的优化基础设施上时, Seed3D 的生成速度进一步加快,这使得需要为其具身AI训练流程生成大批量3D资产的研究人员能够实际使用。

可以。虽然 Seed3D 自动生成高质量3D资产,但所有输出都以标准3D格式提供,可以使用传统3D建模工具进一步编辑。Seed3D 生成的水密几何体为自定义提供了极好的起点,PBR材质可以调整以满足特定要求。这种灵活性允许研究人员使用 Seed3D 进行快速原型设计,同时保持为专门应用微调3D资产的能力。