Meta 最近推出了兩款令人振奮的 AI 模型——SAM3 與 SAM 3D，它們不僅是 Segment Anything 系列的最新力作，更是視覺 AI 領域的重大突破。這兩款模型在圖像、影片及 3D 理解方面展現了驚人的能力。無論您是想精準選取圖片中的物件，還是將單張照片轉化為栩栩如生的 3D 模型，SAM3 與 SAM 3D 都能讓這些看似複雜的任務變得輕而易舉。本文將帶您深入探索這兩位視覺 AI 新星的奧秘，從它們的運作原理到實際應用，讓您全面掌握它們的強大之處。
SAM3 與 SAM 3D：視覺 AI 的雙劍合璧
Meta Segment Anything 系列的最新成員 SAM3 和 SAM 3D，雖然同屬一脈，卻各司其職，共同開啟了圖像、影片和 3D 理解的全新篇章。
SAM3 的概要：圖像與影片的智慧之眼
SAM3 就像一位眼力非凡的偵探，擅長精準地從圖像或影片中找出並分割、追蹤目標物。它支援多種「提示」方式，讓您能以最直覺的方式與 AI 溝通：
- 文字提示 (Text Prompts)： 只要輸入簡短的文字描述，例如「足球」或「貓咪」，SAM3 就能一次性框選出所有相關物體。
- 視覺提示 (Visual Prompts)： 直接在圖片上點選或框選某個區域，告訴 AI 您想鎖定的目標。
- 範例提示 (Exemplar Prompts)： 如果您想選取所有同類型的物體，只需指定其中一個作為範例，SAM3 就能舉一反三，將所有相似的物體都找出來。
這種靈活性讓 SAM3 在圖像編輯、內容分析和影片追蹤等應用中大放異彩。
SAM 3D 的概要：讓二維世界躍升三維
如果說 SAM3 是平面的大師，那 SAM 3D 就是立體的魔術師。它專注於從單一的自然圖像中，重建出物體和人物的 3D 結構。為了滿足不同的需求，SAM 3D 分為兩種專門模型：
- SAM 3D Objects：物體立體化專家只需一張物體的照片，SAM 3D Objects 就能精準估計出該物體的形狀、紋理和空間擺放位置，進而重建出一個完整的 3D 模型。
- SAM 3D Body：人體姿勢與身形的智慧重建者即使照片中的人物姿勢奇特或身體部分被遮擋，SAM 3D Body 也能聰明地推測出人體的 3D 姿勢和身形。這對於動作分析、虛擬試穿等應用極具潛力。
值得一提的是，Meta 為 SAM 3D 建立了一個龐大的數據引擎，從數百萬張真實世界圖片中，生成了超過 300 萬個 3D 網格模型，這正是其強大能力的基石。
SAM3 與 SAM 3D 的核心技術解密
這兩款模型雖然都處理視覺信息，但它們的內部運作機制各有巧妙之處。
SAM3 ：整合型架構
SAM3 採用了一套整合型的 AI 架構，能夠同時處理語言、範例和視覺提示。它主要由三大模組協同工作：
- 文字編碼器 (Text Encoder)： 當您輸入文字指令時，它會解讀文字的意義，並將其轉換成 AI 能理解的「語言」，以匹配圖像中的相關區域。
- 圖像編碼器 (Image Encoder)： 負責解析圖像或影片的每一幀，提取視覺特徵，例如物體的邊緣、顏色和它們之間的相對位置。
- 檢測模組 (Detection Module)： 結合文字和圖像編碼器的資訊，精確找出目標物並生成分割遮罩。
透過這樣的流程，SAM3 能夠以極高的穩定性和準確性，自動選取您所需的目標區域，無論是進行圖像編輯還是數據分析，都能大大提升效率。
SAM 3D Objects ：從像素到立體的層層推測
SAM 3D Objects 能夠從單一圖像重建 3D 物體，其背後是一套精密的「多階段推測流程」：
- 特徵提取： 首先，模型會全面分析圖像，辨識物體的輪廓、表面質感以及物體間的相對位置等關鍵視覺特徵。這就像 AI 在腦海中勾勒出物體的「草圖」。
- 初步立體化： 接著，根據這些特徵，AI 會先建構出物體大致的形狀。
- 細節與紋理疊加： 在基礎形狀上，模型會逐步添加表面細節和真實紋理，讓物體看起來更逼真。
- 姿勢估計： 同步進行物體的空間姿態估計，例如它是直立、傾斜還是倒放。
經過這些步驟，最終便能生成與實物高度相似的 3D 網格模型。
SAM 3D Body ：理解人體骨架與身形
SAM 3D Body 專為從單一圖像重建人體 3D 結構而設計，即使面對複雜姿勢或部分遮蔽的情況也能應對自如。它的核心是採用了 Meta 開發的 Meta Momentum Human Rig (MHR) 技術。
MHR 能夠將人體的「骨骼動作」與「外觀身形」分開處理，這意味著 AI 可以獨立理解骨架如何彎曲，以及身體的肉身部分如何呈現。
其推論過程如下：
- 提取人體特徵： 模型從圖像中識別出人體的關鍵特徵。
- 結合輔助資訊： 更巧妙的是，您可以提供額外的資訊，如「分割遮罩」（用來指出人體確切的輪廓）或「2D 關鍵點」（用來標記關節位置），這些輔助資訊能引導模型更準確地預測，幫助它更穩定地估計關節位置和身體朝向，最終生成更自然的人體 3D 模型。
SAM3 與 SAM 3D 的獨特優勢
作為 Segment Anything 系列的最新一代，SAM3 和 SAM 3D 各自擁有令人驚豔的特點。
SAM3 特徴：效率與廣度兼備
SAM3 的設計宗旨是廣泛處理圖像和影片中的目標切割與追蹤，其操作簡便性與應用範圍相較於前代產品有顯著提升。無論是文字指令還是視覺指令，SAM3 在各項評估指標中都展現了卓越性能。它不僅能精準處理靜態圖像，在影片的遮罩生成和物體追蹤方面也表現出穩定一致的準確度，對於需要高度重現性的實際應用場景來說，這一點至關重要。
SAM 3D Objects 特徴：逼真的單圖 3D 重建
SAM 3D Objects 的一大亮點是能夠從單一圖像中，自然地復原出物體的立體結構。它能利用圖像中的形狀、質感和空間配置等線索，重建出接近實物視覺效果的 3D 網格。即使是細小的物體或是部分被遮蔽的狀況，模型也能透過圖像線索和周圍背景資訊進行綜合判斷，確保重建的穩定性。
支撐其強大性能的，是 Meta 龐大的數據引擎。為彌補真實世界 3D 數據的稀缺性，Meta 以獨特方式整理了海量的訓練數據。此外，SAM 3D Objects 還具備同時處理多個物體的能力。在同一張圖片中選取多個目標，模型會為每個目標生成獨立的 3D 網格，這使得它不僅能重建單個物體，還能立體地理解和重現複雜的場景。
SAM 3D Body 特徴：應對複雜姿勢的人體建模
SAM 3D Body 的特點在於，即使是姿勢極其複雜或身體部分被遮擋的情況，它也能嘗試進行精準估計。它被設計成能從單一圖像生成接近自然立體表現的人體模型。其內建的機制能應對極端姿勢和複雜的關節方向，使其能處理從日常動作到特殊體態的廣泛情境，展現出高度的靈活性。
除了圖像本身，您還可以輸入額外的資訊，如「分割遮罩」和「2D 關鍵點」來輔助模型。這些輔助資訊能夠引導模型的行為，使其更符合使用者的意圖，從而生成更自然、更準確的姿勢和身形。這種多輸入的設計，讓 SAM 3D Body 在操作上擁有極高的自由度，能根據不同需求進行細緻調整。
SAM3 與 SAM 3D 的安全性與限制：使用前的小叮嚀
雖然 SAM3 和 SAM 3D 功能強大，但在實際應用前，了解它們的潛在限制是十分重要的。
SAM3 安全性
目前 Meta 官方網站上，關於 SAM3 的安全性與限制細節尚未公開。
SAM 3D 安全性
SAM 3D 在 3D 重建方面存在一些已知限制，特別是在物體和人體重建兩方面：
- SAM 3D Objects 的限制：
- 網格解析度： 生成的 3D 網格解析度有一定上限。對於需要極致精細細節的複雜物體，可能會出現細節丟失或無法完全重現的情況。
- 物理關係： 模型不具備推測物體間物理關係的能力。即使場景中有多個物體相互接觸或堆疊，它也會將每個物體視為獨立個體進行重建，不會考慮它們之間的互動關係。
- SAM 3D Body 的限制：
- 姿勢與遮蔽判斷： 儘管它能應對一定程度的姿勢扭曲和身體遮蔽，但其極限範圍仍不明確。重建結果可能會受到照片的光線、品質等環境因素影響而產生波動。
- MHR 格式： 用於處理人體的 Meta Momentum Human Rig (MHR) 格式，其能夠表現的結構範圍和潛在限制尚未完全公開。這意味著在特定情況下，不當的使用方式可能導致模型輸出與預期不符的結果。
SAM3 與 SAM 3D 的費用與授權：目前尚未公開
目前，Meta 尚未公布 SAM3 與 SAM 3D 的費用資訊及具體授權條款。請持續關注官方發布的最新消息。
如何開始體驗 SAM3 與 SAM 3D？
想親身體驗這些次世代視覺 AI 的魅力嗎？Meta 已經為大家準備了友善的入門途徑！
- 線上體驗平台 (Playground)：您可以直接造訪 Meta 提供的 Playground：https://aidemos.meta.com/segment-anything/gallery。這裡提供了豐富的範例圖像，讓您無需註冊 Meta 帳號，就能快速上手，立即感受 SAM3 與 SAM 3D 的強大功能。對於想要嘗鮮的朋友來說，這絕對是最佳起點！
- GitHub 開源下載：如果您是開發者或想進行更深入的探索，SAM3 和 SAM 3D 的原始碼也都分別在 GitHub 上公開，您可以自行下載並部署使用：
- SAM3 GitHub 連結：https://github.com/facebookresearch/sam3
- SAM 3D GitHub 連結：https://github.com/facebookresearch/sam-3d-objects
SAM3 與 SAM 3D 的實際應用與範例
這兩款 AI 模型不僅是實驗室裡的成果，它們正準備走進我們的日常生活，帶來實質的便利。
SAM3 活用事例：Meta 應用程式的智慧編輯
SAM3 擅長對圖像和影片進行高速分割與追蹤，Meta 計畫將其導入自家的應用程式生態系統中。例如，在 Instagram 的影片編輯應用程式 Edits 中，SAM3 將能幫助用戶快速、精準地切割影片中的人物或物體，然後輕鬆套用各種特效，大幅提升智慧型手機上的影片編輯效率與創造力。
總結：視覺 AI 的未來已來！
Meta 隆重推出的 SAM3 與 SAM 3D，無疑是視覺 AI 領域的兩大里程碑。SAM3 帶來了前所未有的高精度圖像影片分割與追蹤能力，而 SAM 3D 則將單一圖像的 3D 物體及人體重建推向了更自然、更真實的境界。
這兩款模型的應用潛力無限，無論是提升現有服務的使用者體驗，還是開創全新的功能與產品，都將發揮關鍵作用。更令人興奮的是，它們的使用方式相對簡單，讓更多人能夠輕鬆接觸並應用這些尖端技術。
常見問題 (FAQ)
Q1：SAM3 和 SAM 3D 有什麼主要區別？
A1：SAM3 主要專注於圖像和影片中的物體「分割、檢測與追蹤」，能精準地從畫面中框選出您想要的目標。而 SAM 3D 則專注於從單一圖像「重建 3D 物體或人體」，將二維圖像轉化為三維模型。簡單來說，SAM3 是平面的理解與選取，SAM 3D 是立體的重建。
Q2：SAM3 支援哪些指令方式？
A2：SAM3 支援多種指令方式，讓使用更加靈活。您可以透過「文字提示」（輸入文字描述）、 「視覺提示」（直接點擊或框選圖像）和「範例提示」（指定一個範例物體，讓 AI 找出所有同類物體）來引導模型。
Q3：SAM 3D Objects 和 SAM 3D Body 有什麼不同？
A3：它們都屬於 SAM 3D，但應用目標不同。SAM 3D Objects 專門用於從單一圖像重建「一般物體」的 3D 模型，例如家具、汽車等。而 SAM 3D Body 則專門用於從單一圖像重建「人體」的 3D 姿勢和身形。
Q4：SAM3 和 SAM 3D 目前是否收費？
A4：根據 Meta 官方資訊，目前 SAM3 和 SAM 3D 的費用及授權條款尚未公開。建議持續關注 Meta 官方發布的最新消息。
Q5：我該如何體驗 SAM3 和 SAM 3D？
A5：您可以透過 Meta 提供的線上 Playground 進行體驗，無需註冊帳號即可使用，非常方便：https://aidemos.meta.com/segment-anything/gallery。如果您是開發者，也可以從它們各自的 GitHub 頁面下載並自行部署模型。
Q6：SAM 3D 在 3D 重建時有哪些限制？
A6：SAM 3D 在重建時有其限制。例如，SAM 3D Objects 生成的網格解析度有限，可能無法完美再現極其複雜的細節，且不會考慮物體之間的物理關係。SAM 3D Body 雖然能處理複雜姿勢，但其準確度可能受光線、圖像品質影響，且其人體模型格式 (MHR) 的細節限制也未完全公開。在實際應用中需注意這些潛在的局限性。