字節跳動旗下Seed團隊近日發布了一款名為Seed3D1.0的3D生成大模型，該模型通過單張圖像即可實現端到端的高質量3D模型生成，涵蓋精細幾何結構、真實紋理及基于物理渲染（PBR）的材質效果。這一技術突破為具身智能領域提供了更高效的模擬工具，有望緩解當前物理交互能力不足和內容多樣性受限的問題。

研發過程中，團隊構建了覆蓋數據采集、清洗與標注的三階段處理管線，將海量異構3D數據轉化為標準化訓練集。模型架構采用Diffusion Transformer，通過端到端訓練實現從2D圖像到3D模型的直接映射。在幾何生成模塊，模型可精準還原物體結構細節并確保物理合理性；紋理生成模塊通過多模態融合技術保持多視角一致性；PBR材質生成則通過優化估計框架提升材質參數的準確性。

性能評估顯示，1.5B參數版本的Seed3D1.0在幾何還原精度上超越了行業3B參數的同類模型，尤其在復雜曲面和細小結構的重建方面表現突出。紋理生成測試中，模型在保持參考圖像特征的同時，顯著提升了文字和人物類物體的細節還原度。人工評測表明，其輸出成果在幾何完整性、材質真實感、視覺清晰度等維度均獲得較高評價。

該模型不僅支持單物體3D建模，還可通過分層生成策略構建完整場景。生成的3D資產可直接導入Isaac Sim等主流仿真平臺，僅需微調即可用于機器人訓練。這種兼容性為具身智能提供了豐富的交互場景，支持視覺-語言-行動模型的閉環訓練，并建立了多維度的評估標準體系。

盡管Seed3D1.0已展現較強能力，團隊仍指出當前模型在生成精度和跨場景泛化能力方面存在提升空間。后續研發將聚焦多模態大語言模型（MLLM）的融合應用，通過引入文本、語音等跨模態信息增強3D生成的魯棒性，同時探索其在工業仿真、數字孿生等領域的規模化落地。

項目詳情與體驗入口： 項目主頁：https://seed.bytedance.com/seed3d 在線體驗：https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/experience/vision?modelId=doubao-seed3d-1-0-250928&tab=Gen3D