字节跳动入局3D大模型发布Seed3D 1.0，可用单张图片生成3D模型
导读：此前，腾讯混元、TRIPO AI等国内的大模型公司推出了AI 生成3D模型的平台，深受3D打印用户的喜爱，短时间内就积累了数百万的用户群体。
2025年10月27日，近日字节跳动正式推出了3D大模型平台Seed3D 1.0，用户可以通过上传一张图片来生成3D模型。标志着这家科技巨头正式进军图像到三维建模（Image-to-3D Generation）赛道。随着元宇宙、虚拟人、工业设计等领域对3D内容需求的爆发式增长，Seed3D的入局让本就竞争激烈的3D生成大模型市场更添变数。
据悉，Seed3D 1.0 是一款兼具物理模拟精确性与可扩展性的 3D 基础模型，能够高效生成多样且高质量的 3D 资产，并可直接应用于物理仿真环境。Seed3D 1.0实现了从单张图像到高质量仿真级3D模型的端到端生成，核心优势集中在技术架构创新与实用性能提升两大维度。其在解决 3D 生成关键挑战方面展表现突出，主要体现在三个方面：高保真资产生成、物理引擎兼容性、可扩展的场景组合能力。这些特性使 Seed3D 1.0 向具身智能所需的世界模拟器迈出了重要一步。
南极熊赶紧去注册尝试了一把，在体验中心页面，选择“视觉模型”，选择“3D生成”，然后在下面的位置选择一张电脑上的图片，点击“上传”。目前，模型精细度只能选择100000面，格式只能选择glb格式。平台赠送了一些免费使用的tokens，因此前面几次生成体验是免费的。
我们依然使用南极熊的吉祥物照片来生成，整个生成的速度很快，只使用一张正面照片生成的3D模型质量非常棒。
将生成的3D模型下载到电脑上，使用windows自带的3D查看器打开，模型效果依然很棒。
字节跳动Seed3D 1.0：单图生成仿真级3D模型的突破
在技术底层，该模型采用创新的Diffusion Transformer架构，通过大规模数据训练构建了3D几何生成和纹理贴图双模型系统。几何生成模块不仅能还原复杂物体的精细结构特征，还能保证封闭曲面、流形几何等形态的物理完整性，这使得生成的模型可直接满足仿真计算需求。纹理生成则基于多模态Diffusion Transformer架构，通过输入参考图片与3D几何渲染图，输出多视角一致的真实纹理图像，解决了传统模型纹理断裂、视角失衡的痛点。
性能表现上，Seed3D 1.0展现出显著的参数效率优势——1.5B参数规模的模型在几何生成性能上超过了业界3B参数的Hunyuan3D-2.1，细节保持和结构完整性均处于行业领先水平。更具实用价值的是其落地兼容性：生成的模型可无缝导入Isaac Sim等仿真引擎，经少量适配即可支持具身智能大模型训练；通过"对象提取-单独建模-空间组装"的分步策略，还能从单一物体拓展至办公室、城市街景等完整3D场景的构建，为元宇宙世界搭建提供了高效解决方案。
该模型将重点服务于虚拟资产创作、工业原型设计、具身智能训练等场景，有望大幅降低3D内容生产的技术门槛与时间成本。
性能评估
人类评估
字节跳动对Seed3D 1.0 的生成效果进行了系统的用户研究评测，并与市面上主流的一些3D大模型进行到对比。选取了 43 张输入图像，从 6 个关键维度，对 6 种不同的 3D 生成方法进行了对比分析。其中，打分指标包括清晰度、还原度、几何质量、透视与结构、材质与纹理、细节丰富度。
结果显示，Seed3D 1.0 在所有维度上都表现出优良的性能，展现出全面而稳健的生成能力。它在细节保持和复杂特征还原方面尤为突出，能够高保真地呈现输入图像中的精细结构与视觉特征。
几何生成
Seed3D 1.0 在几何生成任务中表现良好，在评估中取得了更高的 ULIP-I 和 Uni3D-I 得分，这表明其生成的几何结构与输入图像之间达到了更好的对齐。它能够从单张输入图像中实现对 3D 几何的高精度构建。
纹理生成
在纹理生成方面，Seed3D 1.0 也展现出领先的性能，能够生成精细的多视角图像和高质量的 PBR 材质。此外，我们还使用真实的多视角图像作为输入进行了测试（即 Seed3D 1.0*），以展示 Seed3D 1.0 在 PBR 材质估计方面的能力。
应用
用于仿真资产的生成
输入图像，Seed3D 1.0 即可生成能直接集成到行业标准的物理仿真环境（如 Isaac Sim）中的 3D 模型，用于物理仿真和机器人操作测试。为了将 3D 模型导入仿真器，Seed3D 1.0 利用视觉语言模型（VLM）估算并调整每个模型的尺度，使其符合真实世界的物理尺寸。Isaac Sim 能够从水密的流形几何体中自动生成碰撞网格，并应用默认的物理属性（如摩擦系数），从而无需手动调优即可实现即时物理仿真。
场景生成
Seed3D 1.0 可通过分解式生成方法，从单个物体生成扩展至完整场景生成。在给定一张输入图像提示的情况下，首先利用 VLM 提取其中的物体实例及其空间关系。Seed3D 1.0 会为每个被定位的物体生成相应的几何结构与材质信息。最后，根据 VLM 预测的空间布局，将所有生成的物体进行组合与摆放，从而构建出完整场景。这一框架支持从室内环境（如办公室）到大规模城市景观等多尺度场景的生成。
行业趋势：从技术突破到生态构建
当前3D生成大模型正从"能生成"向"生成好、用得顺"演进，三大趋势愈发清晰：
一是输入门槛持续降低，从多图到单图、从图像到文本，甚至支持跨模态混合输入；
二是性能效率不断提升，通过模型架构优化与硬件加速，逐步解决训练慢、推理卡的行业痛点；
三是落地场景日益细分，针对工业仿真、游戏开发、文物保护等特定需求的定制化模型开始涌现。
字节跳动Seed3D 1.0的发布，通过Diffusion Transformer架构实现了"单图输入-高精度输出-场景拓展"的闭环能力。随着更多科技巨头与创业公司的入局，3D生成技术有望加速从实验室走向规模化商用，为数字经济注入新的增长动力。
(责任编辑：admin)
下一篇：没有了
3D打印数字医疗提供商黑焰
采用华曙高科金属3D打印少
设计师大胆采用AI与3D打印
麻省理工创新：3D打印与AI
告别修模，这个AI3D工具正
