SAM 3D - Meta serie de modelos de reconstrucción 3D de código abierto

¿Qué es SAM 3D?

SAM 3D es un modelo de reconstrucción 3D basado en la serie SAM lanzada por Meta, que incluye dos ramas, SAM 3D Objects y SAM 3D Body. SAM 3D Objects puede generar modelos interactivos de objetos en 3D a partir de una sola foto, con soporte para escenas complejas y procesamiento de oclusiones; SAM 3D Body se centra en la reconstrucción del cuerpo humano, reproduciendo con precisión poses, formas y puntos clave, y es adecuado para la producción de humanos virtuales y animación. Los modelos utilizan una arquitectura unificada para integrar tareas como la segmentación 2D y la predicción de profundidad, y la generalización de escenas reales se mejora enormemente gracias a un innovador motor de datos, y se han abierto el código relacionado y la plataforma de experiencia.

Características de SAM 3D

• Potentes funciones de reconstrucción 3DSAM 3D consta de dos modelos: SAM 3D Objects y SAM 3D Body. SAM 3D Objects reconstruye formas 3D detalladas, texturas y disposiciones de objetos a partir de una sola foto fija, y obtiene buenos resultados incluso en situaciones complejas, como objetos pequeños, vistas laterales y oclusiones. En las pruebas de preferencia humana, su porcentaje de victorias es de al menos 5 a 1.
• Estimación precisa de la postura y la forma humanasSAM 3D Body se centra en la estimación precisa de la pose y la forma 3D del cuerpo humano a partir de una sola imagen, manteniendo un rendimiento de alta calidad incluso en situaciones complejas como escenarios multipersona, poses anómalas u oclusiones. Se admiten entradas interactivas como máscaras de segmentación y puntos clave 2D, lo que permite al usuario guiar y controlar las predicciones del modelo.
• Eficaz motor de anotación de datosPara entrenar SAM 3D, Meta construyó un potente motor de anotación de datos que combina la anotación de IA y la anotación humana para mejorar significativamente la eficiencia de la anotación. Esto permite entrenar modelos basados en datos a gran escala y de alta calidad, superando a modelos anteriores en múltiples pruebas de referencia 3D.
• Pesos del modelo abierto y código de inferenciaMeta ha puesto a disposición de desarrolladores e investigadores el código de ponderación e inferencia de modelos de SAM 3D para facilitar su uso y su posterior investigación.
• Plataforma de experiencias fácil de usar: Meta ha lanzado la plataforma Segment Anything Playground, que permite a los usuarios habituales cargar imágenes sin conocimientos técnicos y experimentar las capacidades de reconstrucción y segmentación 3D de SAM 3D.

Principales ventajas de SAM 3D

• Robustez basada en datos de alta calidadDatos de entrenamiento: Para entrenar a SAM 3D, Meta construyó un conjunto de datos de entrenamiento de alta calidad que contenía aproximadamente 8 millones de imágenes, lo que le permitía hacer frente a oclusiones, poses poco comunes y ropa diversa. Este uso de datos a gran escala y de alta calidad permitió a SAM 3D superar a modelos anteriores en varias pruebas de referencia 3D.
• Innovador motor de anotación de datos: Meta construye un motor de datos escalable que combina la anotación AI y la anotación humana para mejorar significativamente la eficiencia de la anotación. Esto permite entrenar modelos con datos diversos a gran escala y obtener buenos resultados en tareas visuales complejas.
• Pesos del modelo abierto y código de inferenciaMeta ha puesto a disposición de desarrolladores e investigadores el código de ponderación e inferencia de modelos de SAM 3D para facilitar su uso y su posterior investigación.

¿Cuál es la página web oficial de SAM 3D?

• Página web del proyecto:: https://ai.meta.com/sam3d/
• Repositorio GitHub::
  • SAM 3D Body: https://github.com/facebookresearch/sam-3d-body
  • SAM Objetos 3D:: https://github.com/facebookresearch/sam-3d-objects
• Informe técnico:: https://ai.meta.com/research/publications/sam-3d-body-robust-full-body-human-mesh-recovery/

A quién va dirigido SAM 3D

• Modelador y animador 3DPermite generar rápidamente modelos 3D de alta calidad a partir de imágenes 2D, lo que ahorra tiempo y costes de modelado y mejora la eficacia del trabajo.
• desarrollador de juegos: Se utiliza para crear escenas y personajes de juegos en 3D realistas para mejorar el efecto visual y la inmersión del juego.
• Desarrolladores de Realidad Virtual (RV) y Realidad Aumentada (RA): Genere rápidamente contenidos 3D para mejorar el realismo y la interactividad de los entornos virtuales.
• Profesionales del comercio electrónico y la publicidadCreación de modelos 3D de productos para ofrecer una visualización más intuitiva del producto, mejorando la experiencia del usuario y la intención de compra.
• Investigadores e investigadores académicos: Para la investigación en visión por ordenador, reconstrucción 3D, estimación de la pose humana y otros campos para promover el desarrollo de tecnologías relacionadas.
• Usuarios generales y aficionados: A través de la plataforma Segment Anything Playground, se puede experimentar la reconstrucción y segmentación en 3D sin necesidad de conocimientos especializados para satisfacer las necesidades creativas y de entretenimiento individuales.