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      拍照即建模,3D掃描儀或逐步絕跡?實(shí)測(cè)MetaSAM3D

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      AM易道深度實(shí)測(cè)

      做逆向的讀者朋友大概都有過這種經(jīng)歷:

      客戶拿來一個(gè)老舊零件,表面磨損、邊角殘缺,掃描儀轉(zhuǎn)了二十分鐘,出來的點(diǎn)云還是千瘡百孔。

      補(bǔ)面、對(duì)齊、修復(fù),一套流程走下來,工時(shí)費(fèi)比重新建模還貴。

      而現(xiàn)在,Meta AI說:

      給我一張照片就夠了。

      他們最近剛剛發(fā)布的SAM 3D,試圖用一種近乎"腦補(bǔ)"的方式重建三維世界。

      即便物體被遮擋、視角殘缺,AI也能像人類想象那樣,把看不見的部分生成出來。

      如果這條技術(shù)路線走通,困擾3D打印行業(yè)多年的建模難、逆向貴、數(shù)據(jù)缺這三座大山,可能真的要被撼動(dòng)了。


      Meta AI的王炸:從讀懂像素到重構(gòu)幾何

      這次Meta主要發(fā)布了兩個(gè)AI技術(shù),一個(gè)是更懂語義的分割模型SAM 3。


      他有著強(qiáng)大的語義理解能力,可以分割提取圖片中的任意元素。不過他并不是我們今天的重點(diǎn)。

      我們今天的主角是SAM 3D

      這是一款三維重建模型

      他們這次解決了一個(gè)困擾計(jì)算機(jī)視覺界多年的難題:如何在信息缺失的情況下,精準(zhǔn)還原三維物體?

      簡(jiǎn)單來說,比如一張照片只拍到物體的一個(gè)角度,如何能夠還原物體的其他細(xì)節(jié)和觀察角度?

      比如說這一組家具,沙發(fā)被吉他和小桌子擋住了。

      我們?nèi)祟惪赡芎茌p易的就想象出被遮擋的部分是什么樣子。這個(gè)沙發(fā)是什么形狀的


      而SAM 3D就具備這種理解并重建3D世界的能力。

      給它一張圖,即便物體被遮擋、視角刁鉆,它也能像人類腦補(bǔ)一樣,把背面和被遮擋的部分生長(zhǎng)出來,直接生成3D模型。


      以前我們3D建模行業(yè)要是想將一個(gè)現(xiàn)實(shí)世界的物品做成3D模型。

      要不是做光度立體或者攝影測(cè)量(Photogrammetry),得繞著物體拍幾十張照片,還得算重疊率,然后再用計(jì)算機(jī)渲染很長(zhǎng)時(shí)間。

      而且稍微有個(gè)遮擋,模型就炸了,全是破面。

      而現(xiàn)在只需要SAM 3D一張圖片,他就可以把圖片里的元素全都轉(zhuǎn)成3D模型。

      可能有人認(rèn)為這個(gè)不就是圖片生成3D模型,早就有很多AI模型了嘛。

      其實(shí)這個(gè)和過往的3DAI是不一樣的。

      過往的3D AI他只能根據(jù)你給出來的圖片素材,然后機(jī)械的將其轉(zhuǎn)化成一個(gè)3d模型。

      你給什么,他就生成什么。

      而SAM 3D就不一樣的,他有對(duì)世界的理解能力。即使有遮擋之類的,他也可以想象出來。

      比如說這個(gè)圖片。這個(gè)叉車被前邊的旗子擋住了。


      而SAM就可以識(shí)別出來,并準(zhǔn)確地生成模型。


      以下是官方的其他使用案例。





      大型復(fù)雜場(chǎng)景也不在話下。

      另外SAM 3D還有一個(gè)特殊版本SAM 3D Body,對(duì)于構(gòu)建人體有著特殊的優(yōu)化,可以更好的識(shí)別人體并生成相應(yīng)的模型。



      AM易道實(shí)測(cè)體驗(yàn)

      我們實(shí)際體驗(yàn)了一下這款產(chǎn)品,結(jié)果很出乎意料。

      官方的體驗(yàn)平臺(tái)中,AI生成的模型與宣傳效果相差甚遠(yuǎn),甚至我們一開始還以為用錯(cuò)了模型。

      比如我們上傳一個(gè)很簡(jiǎn)單的耳機(jī)架模型。


      這就是幾個(gè)簡(jiǎn)單的幾何體組成的形狀,按道理來說,AI應(yīng)該可以很輕松地識(shí)別出來。

      但是他實(shí)際生成的模型是這樣的:


      這個(gè)樂高手的部分沒有很好的識(shí)別出立體效果來。

      后來我們又用了一個(gè)卡通圖片:


      這估計(jì)會(huì)是大家經(jīng)常會(huì)需要AI制作模型的場(chǎng)景。

      但是實(shí)際上AI并沒有很好的識(shí)別出小貓咪。

      直接生成了一個(gè)小團(tuán)子。


      后來我們認(rèn)為可能是官方的訓(xùn)練數(shù)據(jù)還不夠豐富,AI還不認(rèn)識(shí)這種物體。

      所以我們又選了一些常見物件來測(cè)試:

      這次AI生成的效果倒是還不錯(cuò)。

      比如我們發(fā)給他一個(gè)桌子的照片:


      這是他生成的模型:


      桌子的格子倒是很好的識(shí)別出深度來了,沒有被上面擺著的電腦主機(jī)影響思考。

      直觀感受,現(xiàn)在meta這個(gè)AI還是處于很基礎(chǔ)的水平。

      實(shí)際體驗(yàn)遠(yuǎn)沒有官方宣傳的效果那么好。

      我們只能說,期待他未來的發(fā)展吧。

      結(jié)語

      坦白講,SAM 3D目前的實(shí)際效果讓人失望。

      官方演示里那些驚艷的案例,在我們手里復(fù)現(xiàn)時(shí)大打折扣。

      但技術(shù)從來不是一步到位的。

      回想十年前,桌面級(jí)3D打印機(jī)打出來的東西層紋粗糙、精度感人,很多人斷言這玩意兒成不了氣候。

      而今天,故事已開始高奏凱歌。

      SAM 3D讓我們看到的,不是一個(gè)成熟的解決方案,而是一個(gè)清晰的方向:

      未來的三維建模入口,很可能從復(fù)雜的掃描流程和高門檻軟件,變成一張照片加一次AI推理。

      工程師和設(shè)計(jì)師要做的,是接過AI給出的那個(gè)八分底模,完成最后那20%的精修和判斷。

      這對(duì)行業(yè)意味著什么?

      掃描設(shè)備不會(huì)立刻被淘汰,但它的角色可能從必經(jīng)之路變成高精度補(bǔ)充。

      逆向工程的成本結(jié)構(gòu)會(huì)被重塑,小批量定制的門檻會(huì)進(jìn)一步降低。

      而那些花了十年練就的建模手藝、對(duì)幾何結(jié)構(gòu)的直覺判斷、對(duì)公差和工藝的理解。

      至少幾年內(nèi),我們判斷,這些屬于人的能力,反而會(huì)因?yàn)锳I分擔(dān)了重復(fù)勞動(dòng),變得更加珍貴。

      我們會(huì)持續(xù)跟進(jìn)SAM 3D的迭代與應(yīng)用落地。

      也歡迎各位讀者在評(píng)論區(qū)聊聊:

      如果單圖建模真的成熟了,您的工作流會(huì)怎么變?

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