分割一切并不够，还要3D重建一切，SAM 3D来了（

1.分割3d模型

深夜，Meta 有了重大更新，接连上线 SAM 3D、SAM 3（Segment Anything Model，SAM）其中，SAM 3D 是 SAM 系列的最新成员，它将人们对图像的 3D 理解带入通俗易懂的世界，其包含两个模型：。

2.3d slicer分割

SAM 3D Objects：支持物体与场景重建SAM 3D Body：专注于人体形状与姿态估计这两个模型都具备强大且稳定的 SOTA（业界领先）性能，能够将静态的 2D 图像转化为细致的 3D 重建结果。

3.3d分割命令

SAM 3 可通过文本、示例和视觉提示，对图像和视频中的物体进行检测、分割与跟踪。

4.3d实例分割

作为本次发布的一部分，Meta 同步开放了 SAM 3D、SAM 3 的模型权重与推理代码此外，Meta 还推出了一个全新平台 Segment Anything Playground，通过该平台，用户能轻松体验 SAM 3D、SAM 3 的能力。

5.3done实体分割

接下来，我们一一来介绍 SAM 3D、SAM 3SAM 3DSAM 3D Objects：从一张静态照片到可操控的 3D 场景对象SAM 3D Objects 提出了一种全新的技术路径，用于在单张自然图像中实现稳健、真实感强的 3D 重建与物体姿态估计。

6.3d图像分割

它能够从日常照片中重建物体的细致 3D 形状、纹理和场景布局

7.3dmax切割分开模型

对于自然图像来说，小物体、侧视角、遮挡等情况十分常见，仅依赖像素往往不足以完成重建，而 SAM 3D Objects 能利用识别能力与上下文信息来弥补纯视觉像素的缺失。

8.3dmax分割与切割区别

借助 SAM 3D Objects，用户只需从一张图片开始，选择任意物体，就可以快速生成带姿态信息的 3D 模型以往的 3D 模型受到数据限制极大与文本或图像等模态相比，高质量 3D 真值数据的数量要少几个数量级，并且现有数据主要是孤立的、合成的 3D 资产。

9.3d分割命令怎么用

这使得传统模型虽然能生成质量不错的单个 3D 物体，但在 3D 重建方面却局限于合成或摆拍场景，例如：简单背景上的单个高分辨率物体受控光照和姿态非真实环境这种基于大规模孤立 3D 资产训练的方式虽然是一个良好的起点，但若要超越这些简化场景，实现真实世界中日常复杂环境的 3D 重建，就需要全新的方法。

10.3done分割命令

SAM 3D Objects 背后的核心创新来自两个方面：