10 月 23 日消息，據字節跳動 Seed 官方公眾號，字節跳動 Seed 團隊今天推出 3D 生成大模型 ——Seed3D 1.0，實現從單張圖像到高質量仿真級 3D 模型的端到端生成。Seed3D 1.0 基于創新的 Diffusion Transformer 架構，通過大規模數據訓練完成，可生成包括精細幾何、真實紋理和基于物理渲染（PBR）材質的完整 3D 模型。
通過 Seed3D 1.0 生成的 3D 模型能夠無縫導入 Isaac Sim 等仿真引擎，僅需少量適配工作即可支持具身智能大模型訓練。此外，通過分步的場景生成，Seed3D 1.0 可從單個物體生成，拓展至構建完整的 3D 場景。
Seed 團隊還稱，此次發布的 Seed3D 1.0 紋理與材質生成性能超過此前的開源及閉源模型，幾何生成性能超過業界更大參數規模的模型，綜合能力達到行業領先水平。
Seed3D 1.0 采用生成式 AI 廣泛應用的模型架構 Diffusion Transformer，來設計 3D 幾何生成和紋理貼圖模型。其能夠實現對 3D 幾何的高精度構建，既能生成精確的結構細節，又能保證封閉曲面、流形幾何等形態的物理完整性，以滿足仿真計算要求。
官方還表示，Seed3D 1.0 基于多模態 Diffusion Transformer 架構，構建了多視角圖片生成模型。模型輸入參考圖片和 3D 幾何渲染圖，輸出多視角一致的紋理圖像。
官方提供的測試結果稱，Seed3D 1.0 在細節保持和結構完整性方面優于其他方法，1.5B 參數的 Seed3D 1.0 在性能上超過了業界 3B 參數的模型（Hunyuan3D-2.1），能夠更準確地還原復雜物體的精細特征。
采用分步生成策略，Seed3D 1.0 還可從生成單一物體拓展至生成完整、連貫的 3D 場景。系統能夠首先利用視覺語言模型從輸入圖像中提取對象和空間關系的信息，構建場景布局圖；然后為每個對象生成相應的 3D 模型；最后根據空間布局將各個物體組裝成完整場景。這一框架使 Seed3D 1.0 能夠生成豐富的 3D 環境，從辦公室空間到城市街景，為世界模擬器提供了場景內容支撐。
