几秒内将照片转换为 3D模型

基于 SAM 3D 的单图像3D重建平台。加入早期访问,率先体验基于 Meta 研究的 3D 内容创作能力。

Video from Meta AI SAM 3D.View →

Plyxa3D is independently developed and not affiliated with Meta.

基于 Meta SAM 3D 研究

由 Meta Segment Anything 3D 技术驱动 - 从前沿研究到生产级平台。

几秒

几秒内从单张图片生成3D模型

无需特殊设备或多角度拍摄。我们的AI技术通过快速的自动化处理,实现快速原型制作和内容创作。

工作流程

上传图片

只需上传任意物体的单张照片。无需专业设备或多角度拍摄。

2

AI 处理

我们的 SAM 3D + 神经辐射场管线在几秒至5分钟内重建完整的3D几何结构。

3

下载使用

将 SAM 3D 重建结果以任意格式(OBJ、FBX、GLB、USD)导出,直接在游戏引擎或应用中使用。

技术基础

基于 Meta SAM 3D 研究

Plyxa3D 利用 Meta AI 的 SAM 3D 模型 - 单图像 3D 重建领域的最新研究成果。我们在这些开源基础上构建了企业级平台。

SAM 3D Objects

专门从单张图像重建任意物体。使用三平面 NeRF 表示法,结合基于扩散模型的不可见区域补全技术。

核心能力

  • 多类别物体重建:家具、车辆、道具、装饰品等
  • 基于27万训练样本的学习先验,自动生成背面几何结构
  • 三平面神经隐式表示,实现高效的 3D 编码
  • 通过 Marching Cubes 生成拓扑一致的封闭网格
Meta AI 开源研究GitHub

SAM 3D Body

专注于人体 3D 重建。结合 SMPL 参数化模型与神经辐射场,实现解剖学准确的结果。

核心能力

  • 从单张肖像或全身照片进行全身重建
  • 集成 SMPL 身体模型,提供真实的骨骼和肌肉结构
  • 姿态和形状参数估计,生成可用于动画的模型
  • 着装人体的纹理投影和 PBR 材质生成
Meta AI 开源研究GitHub

SAM 3D 技术工作原理

图像编码

Vision Transformer 从输入图像提取多尺度特征,同时捕获局部纹理和全局几何结构。

3D 重建

神经辐射场 (NeRF) 生成体积密度和颜色。三平面表示法支持高效的 3D 查询,实现新视角合成。

网格生成

Marching Cubes 从隐式 NeRF 提取显式三角网格。拓扑优化和 UV 展开为纹理烘焙做准备。

Plyxa3D 如何增强 SAM 3D

我们在 SAM 3D 研究基础上构建了生产级基础设施,优化了速度、质量和开发者体验。

优化的处理性能

生产级优化的推理管道。研究模型在未优化环境中可能较慢;我们为生产工作负载提供快速、可靠的性能。

生产级 REST API

简单的 HTTP API,支持异步 webhook、批处理队列和自动重试。提供 Python、JavaScript、Java 和 Go 的 SDK。

多格式导出

支持 7+ 种导出格式(OBJ、FBX、GLB、USD、STL)。生成包含反照率、金属度、粗糙度贴图的 PBR 材质。为游戏引擎生成 LOD。

企业级特性

99.9% 在线时间 SLA,专属支持,自定义模型微调,灵活的部署选项。

常见问题

关于 Plyxa3D 和我们的 SAM 3D 驱动 AI 3D 重建平台的一切。找不到您要找的答案?请联系我们的团队。

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