字節(jié)跳動(dòng)旗下Seed團(tuán)隊(duì)近日宣布，其自主研發(fā)的3D生成大模型Seed3D 1.0正式投入商用。這款模型憑借單張二維圖像即可生成高精度3D模型的能力，在AI生成領(lǐng)域引發(fā)廣泛關(guān)注。據(jù)技術(shù)白皮書披露，該模型不僅能還原物體幾何結(jié)構(gòu)，還可生成符合物理規(guī)律的材質(zhì)貼圖，為具身智能訓(xùn)練提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。

模型架構(gòu)方面，Seed3D 1.0采用前沿的Diffusion Transformer技術(shù)路線。通過端到端學(xué)習(xí)機(jī)制，模型直接建立二維圖像到三維空間的映射關(guān)系，避免了傳統(tǒng)方法中的多階段轉(zhuǎn)換誤差。技術(shù)負(fù)責(zé)人透露，這種設(shè)計(jì)使模型在保持1.5B參數(shù)規(guī)模的情況下，幾何生成精度超越了同類3B參數(shù)模型。

在核心功能實(shí)現(xiàn)上，該模型展現(xiàn)出三項(xiàng)突破性技術(shù)：幾何生成模塊通過拓?fù)鋬?yōu)化算法確保結(jié)構(gòu)合理性；多模態(tài)擴(kuò)散架構(gòu)使不同視角的紋理保持高度一致性；物理材質(zhì)估計(jì)系統(tǒng)可精準(zhǔn)識(shí)別金屬反光、木材紋理等20余種表面特性。實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，模型在復(fù)雜物體特征還原方面的準(zhǔn)確率較前代產(chǎn)品提升42%。

應(yīng)用場(chǎng)景測(cè)試表明，Seed3D 1.0生成的數(shù)字資產(chǎn)可直接導(dǎo)入NVIDIA Isaac Sim等主流仿真平臺(tái)。在機(jī)器人訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)中，使用該模型生成的3D場(chǎng)景使機(jī)械臂的抓取成功率提升28%，驗(yàn)證了其在具身智能領(lǐng)域的實(shí)用價(jià)值。特別是在精細(xì)文本和人物模型生成等高難度任務(wù)中，人工評(píng)估顯示其細(xì)節(jié)表現(xiàn)力達(dá)到行業(yè)領(lǐng)先水平。

研發(fā)團(tuán)隊(duì)同時(shí)坦陳，當(dāng)前模型在動(dòng)態(tài)物體生成和極端光照條件處理方面仍存在提升空間。據(jù)悉，下一代版本將整合多模態(tài)大語言模型技術(shù)，通過引入自然語言理解能力，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的材質(zhì)控制和場(chǎng)景生成。這項(xiàng)改進(jìn)有望使3D模型生成效率提升3倍以上，為元宇宙內(nèi)容創(chuàng)作和工業(yè)仿真提供更強(qiáng)大的技術(shù)工具。