字节跳动Seed团队近日宣布推出3D生成大模型Seed3D1.0，该模型能够从单张图像端到端地生成高质量仿真级3D模型，包括精细几何、真实​字纹理和基于物理渲染（PBR）材质。这一创新成果有望为具身智能的发展提供强大的世界模拟器支持，解决当前技术在物理交互能力和内容多样性方面的瓶节跳颈问题。

在研发过程中，Seed团队收集并处理了大规模的高质量3D数据，构建了完整的三阶段数据处理管线，将海量异构的原始3D数据转化为高质量训动S练集。Seed3D1.0采用基于Diffusion Transformer架构的模型，通过端到端的技术路线，实现从单张图像到仿真级3D模型的ee快速生成。该模型在几何生成方面表现出色，能够精确构建结构细节并保证物理完整性;在纹理贴图生成上，通过多模态Diffusion Transformd团er架构，确保不同视角间的一致性;在PBR材质生成上，采用估计方法框架，提升了材质估计的准确性。

Seed3D1.0的生成能力在多项对比评估中展现出显队宣著优势。在几何生成方面，1.5B参数的Seed3D1.0超过了业界3B参数的模型，能够更准确地还原复杂物体的精细特征。在纹理材质生成方面，Seed3布推D1.0在参考图像保持性方面表现优秀，特别是在精细文本生成和人物生成上优势明显。人工评测结果显示，Seed3D1.0在几何质量、材质纹理、视觉清晰度出3及细节丰富度等多个维度均获得较好的评分。

Seed3D1.0不仅能够生成单一物体的3D模型，还可通过分步生成策略构建完整的3D场景。生成的3DD生模型能够无缝导入Isaac Sim等仿真引擎，仅需少量适配工作即可支持具身智能大模型训练。这一能力为机器人训练提供了多样化的操作场景，实现了交成大互式学习，并为视觉-语言-行动模型构建了全面的评估基准。

尽管Seed3D1.0在三维模型和场景生成中展现了良好性能，但Seed团队也意识到，要模型基于3D生成大模型搭建世界模型仍面临生成精度、泛化性需进一步提升等挑战。未来，团队将尝试引入多模态大语言模型（MLLM）来提升3D生成的质量和鲁棒性Se，并推动3D生成模型在世界模拟器中的大规模应用。

项目主页:

https://seed.bytedance.com/seed3d

体验入口:

https:/ed/console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/experience/vision?modelI 3d=doubao-seed3d-1-0-250928&tab=Gen3D

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