Meta放大招！SAM 3D：3D重建一切

主要观点总结

本文介绍了Meta公司发布的SAM 3D和SAM 3模型，这两个模型能够实现图像的3D理解和分割。其中SAM 3D包括SAM 3D Objects和SAM 3D Body，可分别进行物体和人体的3D重建。SAM 3则可通过文本、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。此外，文章还介绍了模型的技术细节、性能表现和训练数据等。

关键观点总结

关键观点1: SAM 3D和SAM 3模型的发布

Meta公司发布了SAM 3D和SAM 3模型，实现了图像的3D理解和分割，包括物体和人体的3D重建。

关键观点2: SAM 3D Objects的技术细节

通过强大的数据标注引擎和全新的多阶段3D训练流程，实现了稳健、真实感强的3D重建与物体姿态估计。

关键观点3: SAM 3D Body的技术特点

解决了从单张图像中获得准确的人体三维姿态与形体重建这一长期挑战，支持可交互输入，提高了精度与可控性。

关键观点4: SAM 3的突破点

通过引入可提示概念分割，克服了语言与图像或视频中的具体视觉元素精准对应的挑战。

关键观点5: 模型性能表现

SAM 3在概念分割性能上取得了跨越式提升，显著优于现有模型。此外，SAM 3还具有高效的推理速度和广泛的适用性。