論文の概要: SAM 3D: 3Dfy Anything in Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.16624v1
• Date: Thu, 20 Nov 2025 18:31:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 17:08:52.784211
• Title: SAM 3D: 3Dfy Anything in Images
• Title（参考訳）: SAM 3D:画像の3D化
• Authors: SAM 3D Team, Xingyu Chen, Fu-Jen Chu, Pierre Gleize, Kevin J Liang, Alexander Sax, Hao Tang, Weiyao Wang, Michelle Guo, Thibaut Hardin, Xiang Li, Aohan Lin, Jiawei Liu, Ziqi Ma, Anushka Sagar, Bowen Song, Xiaodong Wang, Jianing Yang, Bowen Zhang, Piotr Dollár, Georgia Gkioxari, Matt Feiszli, Jitendra Malik,
• Abstract要約: 画像から形状, テクスチャ, レイアウトを予測し, 視覚的な3Dオブジェクト再構成のための生成モデルSAM 3Dを提案する。 オブジェクトの形状、テクスチャ、ポーズをアノテートするための、人間用およびモデル・イン・ザ・ループパイプラインでこれを実現する。 コードとモデルの重み付け、オンラインデモ、そしてWild 3Dオブジェクト再構築のための新しい挑戦的なベンチマークをリリースします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.1053358868456
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present SAM 3D, a generative model for visually grounded 3D object reconstruction, predicting geometry, texture, and layout from a single image. SAM 3D excels in natural images, where occlusion and scene clutter are common and visual recognition cues from context play a larger role. We achieve this with a human- and model-in-the-loop pipeline for annotating object shape, texture, and pose, providing visually grounded 3D reconstruction data at unprecedented scale. We learn from this data in a modern, multi-stage training framework that combines synthetic pretraining with real-world alignment, breaking the 3D "data barrier". We obtain significant gains over recent work, with at least a 5:1 win rate in human preference tests on real-world objects and scenes. We will release our code and model weights, an online demo, and a new challenging benchmark for in-the-wild 3D object reconstruction.
• Abstract（参考訳）: 画像から形状, テクスチャ, レイアウトを予測し, 視覚的な3Dオブジェクト再構成のための生成モデルSAM 3Dを提案する。 SAM 3Dは自然画像に優れており、オクルージョンとシーン・クラッタが一般的であり、コンテキストからの視覚的認識の手がかりが大きな役割を果たす。 物体の形状、テクスチャ、ポーズをアノテートし、前例のない規模で視覚的にグラウンド化された3D再構成データを提供する。 このデータから、合成事前トレーニングと実世界のアライメントを組み合わせた、現代的なマルチステージトレーニングフレームワークで学習し、3Dの“データバリア”を破壊します。 現実の物体やシーンに対する人間の嗜好テストでは,少なくとも5:1の勝利率で,最近の研究よりも顕著な成果が得られている。 コードとモデルの重み付け、オンラインデモ、そしてWild 3Dオブジェクト再構築のための新しい挑戦的なベンチマークをリリースします。

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