Meta AI 推出 Segment Anything 系列新成员 SAM3D，包含 SAM3D Objects 与 SAM3D Body 两套预训练模型：前者适用于通用物体和场景的三维重建，后者专注于人像建模。两种模型均仅需输入一张2D图像，即可生成具备完整纹理、材质及几何一致性的高质量3D资产，在真实场景图像上的表现显著超越当前主流的 NeRF 与 Gaussian Splatting 方法。

SAM3D 的核心技术在于“空间位置-语义”联合编码机制，为每个像素预测对应的3D坐标与表面法向量，确保输出结果符合物理规律，可直接应用于 AR/VR、机器人感知以及*特效制作等场景。Meta 已全面开源模型权重、推理代码及评测基准，并在 Facebook Marketplace 中推出“View in Room”功能，允许用户将商品的3D模型实时投射到自家环境中进行预览。

根据官方测试数据，SAM3D Objects 在公开数据集上的 Chamfer Distance 指标下降28%，法向一致性提升19%；SAM3D Body 在 AGORA-3D 基准测试中 MPJPE 指标优于现有最优单图方法14%，并支持一键对接 Mixamo 骨骼系统实现动画驱动。

Meta 表示，该模型已集成至 Quest3 及 Horizon Worlds 创作平台，开发者可通过 Edits 与 Vibes 应用调用相关 API，按每生成一个模型 0.02 美元计费。预计于2026年第一季度发布支持移动端实时推理的 SDK。

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