تقديم Meta SAM 3D: إعادة بناء ثلاثية الأبعاد من صورة واحدة

المؤلف: Boxu LI

تم إطلاق SAM 3D من ميتا في نوفمبر 2025، وسرعان ما استحوذ على الأضواء في مجال الذكاء الاصطناعي [1]. كجزء من عائلة ميتا Segment Anything، يجلب SAM 3D فهمًا ثلاثي الأبعاد بـ "الحس العام" البشري للصور اليومية - مما يمكّن أي شخص من إعادة بناء الأجسام أو حتى الجسم البشري بالكامل في 3D من صورة عادية واحدة [2]. هذا النموج ثلاثي الأبعاد ذو اللقطة الواحدة هو مفتوح المصدر ويضع بالفعل معيارًا جديدًا في رؤية الكمبيوتر، متفوقًا بشكل كبير على الطرق السابقة للصور الفردية ثلاثية الأبعاد [3]. في الأساس، يوسع SAM 3D مجموعة أدوات الرؤية القابلة للتوجيه من ميتا من التجزئة ثنائية الأبعاد إلى المجال ثلاثي الأبعاد، مما يتيح للمستخدمين "إحياء الصورة" بسهوله لا مثيل لها [4][5].

الأهم من ذلك، أن SAM 3D ليس نموذجًا واحدًا بل اثنين متخصصين: SAM 3D Objects لإعادة بناء الأشياء والمشاهد العامة، وSAM 3D Body لتقدير الشكل الكامل والوضعية للإنسان[2]. باستخدام صورة واحدة، يمكن لـ SAM 3D Objects إنشاء شبكة ثلاثية الأبعاد لأي كائن مختار (أو مشهد كامل)، بينما ينتج SAM 3D Body شبكة ثلاثية الأبعاد لجسم إنسان كامل من صورة واحدة[2]. تظهر أبحاث Meta أن كلا النموذجين يقدمان نتائج قوية - في الواقع، يتفوق SAM 3D Objects بشكل كبير على أساليب إعادة البناء الثلاثي الأبعاد الحالية في المعايير[3]. من خلال استنتاج العمق والأسطح المخفية باستخدام أولويات مدربة بواسطة الذكاء الاصطناعي، يقوم SAM 3D بالتخمين لما هو خلف وتحت الأشياء في الصورة. على عكس الفوتوجرامتري التقليدي (الذي يحتاج إلى عشرات الصور من كل زاوية)، يمكن لـ SAM 3D توقع الهندسة الكاملة، والملمس، والتخطيط لكائن من مجرد منظور واحد[6]. تقربنا هذه الثورة خطوة كبيرة نحو الفكرة الخيالية للخيال العلمي لالتقاط لقطة بسيطة و**“الطباعة ثلاثية الأبعاد”** للعالم داخلها.

الميزات الرئيسية والابتكارات

يقدم SAM 3D العديد من التطورات التقنية التي تميزه عن النماذج البصرية السابقة. إليك ميزاته الأساسية وابتكاراته:

·      إعادة بناء ثلاثي الأبعاد من صورة واحدة – يحقق إعادة بناء كاملة للمشهد ثلاثي الأبعاد من صورة ثنائية الأبعاد واحدة فقط، وهو الأول في هذا المجال[7]. تمثل هذه القدرة على التحويل من "الصورة إلى ثلاثي الأبعاد" اختراقاً كبيراً، مما يحرر المبدعين من الحاجة إلى أجهزة تصوير متعددة أو أجهزة استشعار عمق.

· التعامل مع التضليل والفوضى - مقاوم لتعقيدات العالم الواقعي: لا يتأثر SAM 3D بالأشياء المحجوبة جزئيًا أو المشاهد المزدحمة [8]. يستخدم السياق المكتسب لملء الأجزاء المخفية من الأشياء التي لا يمكن للصورة الواحدة رؤيتها، وهو فهم ثلاثي الأبعاد يتماشى مع الإدراك البشري.

· إكمال الهندسة مع القوام - يقدم مخرجات ليست فقط أشكالًا خشنة بل شبكات مفصلة بالقوام. تقوم SAM 3D بإنشاء الهندسة الكاملة للعنصر بالإضافة إلى قوام السطح عالي الجودة وحتى تحديد مواضع المشهد[9]. في الواقع، تحصل على نموذج ثلاثي الأبعاد جاهز للاستخدام (مثل .ply/.obj قياسي مع القوام المصاحب[10]) يبدو واقعيًا من جميع الزوايا.

· التدريب المتقدم والدقة – قامت ميتا بتدريب SAM 3D على مجموعات بيانات صور كبيرة باستخدام تقنيات جديدة، مما أدى إلى نتائج أفضل بكثير من النماذج السابقة[11]. تم إنشاء مجموعة بيانات مرجعية جديدة (كائنات الفنان SAM 3D) لتقييمها بدقة[12]. النتيجة هي نموذج يعمم عبر صور وسيناريوهات متنوعة حيث كان النهج السابق يتعثر، مما رفع معايير إعادة البناء ثلاثي الأبعاد الموجه بالذكاء الاصطناعي[13].

·      ابتكار شبكة بشرية (SAM 3D Body) – يقدم المتغير الموجه نحو الإنسان Momentum Human Rig (MHR)، وهو تمثيل شبكي بارامتري جديد يفصل وضع الهيكل العظمي عن شكل الجسم[14]. ببساطة، يمكن لجسم SAM 3D التقاط وضع الشخص ونسبه بدقة وتفسير أكثر من الطرق السابقة. هذا يعتبر تحولاً كبيراً للتطبيقات التي تحتاج إلى شخصيات رقمية واقعية (من تجربة الملابس الافتراضية إلى علوم الرياضة).

· تنقيح بإرشاد بشري – تم تحسين النموذج من خلال حلقات التغذية الراجعة البشرية لجعل المخرجات أكثر معقولية وجاذبية من الناحية الجمالية [15]. هذه اللمسة الإضافية "E-E-A-T" تعني أن إعادة بناء SAM 3D ليست دقيقة تقنيًا فحسب، بل تبدو أيضًا صحيحة للعين البشرية من حيث النسب والتفاصيل.

· نتائج سريعة بنقرة واحدة – على الرغم من تعقيده، تم تحسين SAM 3D للسرعة. توليد نموذج ثلاثي الأبعاد من صورة يتم في الوقت القريب من الحقيقي (ثوانٍ بدلاً من ساعات) [16]. هذا الجانب الفوري يحول إنشاء ثلاثي الأبعاد إلى تجربة نقرة وانتظار، مما يضع توليد محتوى ثلاثي الأبعاد قوي في أيدي المستخدمين اليوميين دون تأخيرات طويلة في العرض.

كيف يعمل تحت الغطاء؟ باختصار، يجمع SAM 3D بين مشفر الصور المستند إلى محول الرؤية، ومعالج قناع التقسيم (يستخدم التقسيم ثنائي الأبعاد الأصلي لاختيار الأجسام)، وعدة وحدات توقع ثلاثية الأبعاد (تقدير العمق، توليد الهندسة، توليف النسيج، وحتى مُنَفِّذ تَلَطُّف جاوسي)[17]. في الأساس، يقوم أولاً بفهم محتوى الصورة ثنائية الأبعاد، ثم يقسم الجسم المستهدف، بعد ذلك يستنتج الشكل والعمق ثلاثي الأبعاد، وفي النهاية يخرج شبكة ثلاثية الأبعاد مزخرفة بتنسيق سهل الاستخدام[18][10]. كل هذا يحدث دون الحاجة إلى خبرة ثلاثية الأبعاد من المستخدم – حيث يتم التعامل مع المهام الثقيلة بواسطة نماذج وخوارزميات Meta المدربة مسبقًا. من خلال فتح مصدر الكود وأوزان النموذج، جعلت Meta من الممكن للمطورين دمج أو تحسين SAM 3D لمشاريعهم الخاصة[19][20].

التطبيقات وحالات الاستخدام

ما أهمية SAM 3D بخلاف عامل الانبهار؟ من الناحية العملية، تتيح هذه التقنية مجموعة من التطبيقات المبتكرة في مختلف الصناعات:

·      الواقع المعزز والواقع الافتراضي: يمكن لـ SAM 3D تحويل الصور ثنائية الأبعاد إلى عناصر أو بيئات ثلاثية الأبعاد على الفور، مما يعتبر نعمة لمبدعي الواقع المعزز والافتراضي. يمكن للفرق نمذجة المشاهد الغامرة بشكل أسرع عن طريق "سحب" العناصر من الصور المرجعية إلى ثلاثية الأبعاد [21][22]. على سبيل المثال، يمكن استخدام لقطة بسيطة بكاميرا الهاتف لكرسي كعنصر ثلاثي الأبعاد في لعبة واقع افتراضي أو تطبيق لوضع الأثاث بالواقع المعزز – دون الحاجة إلى مهارات نمذجة ثلاثية الأبعاد.

·      الروبوتات والأنظمة الذاتية: تحتاج الروبوتات وأنظمة الذكاء الاصطناعي إلى فهم ثلاثي الأبعاد لبيئتها. يساعد SAM 3D في إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد من صورة واحدة للكاميرا، مما يساعد في التعرف على الأجسام والتفكير المكاني [22]. يمكن أن يحسن هذا من كيفية إمساك الروبوتات بالأجسام أو التنقل في المشاهد من خلال توفير معلومات العمق من إطار صورة واحد. في الطائرات بدون طيار أو السيارات ذاتية القيادة، يمكن فهم لقطة واحدة في شكل ثلاثي الأبعاد لتجنب العقبات أو تقدير أحجام الأجسام.

·      الرعاية الصحية وعلوم الرياضة: يفتح نموذج الجسم ثلاثي الأبعاد SAM إمكانيات جديدة في الطب والرياضة واللياقة البدنية. من خلال صورة واحدة أو أشعة سينية، يمكن للممارسين الحصول على تقريب ثلاثي الأبعاد لجسم أو وضعية المريض. وتلاحظ Meta بشكل خاص التطبيقات في طب الرياضة – على سبيل المثال، تحليل شكل الرياضي ثلاثي الأبعاد من لقطة حركة واحدة، أو مساعدة مرضى العلاج الطبيعي في رؤية عرض ثلاثي الأبعاد لوضعيتهم ومحاذاتهم لتحسين التغذية الراجعة.

· إنشاء الألعاب والمحتوى ثلاثي الأبعاد: يمكن لمطوري الألعاب والفنانين ثلاثي الأبعاد استخدام SAM 3D كاختصار لإنشاء الأصول. بدلاً من النمذجة من الصفر، يمكنهم إدخال الفن المفاهيمي أو الصور المرجعية إلى SAM 3D لإنشاء نماذج أساسية للشخصيات أو الدعائم أو البيئات. هذا يقلل من الحاجز أمام المطورين المستقلين لملء عوالم ثلاثية الأبعاد غنية. يمكن للمبدع أن يلتقط صورة لدراجة نارية رائعة في الشارع، ويستخدم SAM 3D للحصول على نموذج ثلاثي الأبعاد مع نسج للدراجة في لعبتهم - مما يوفر ساعات من النمذجة اليدوية. إنها أداة قوية للنمذجة السريعة والتكرار الإبداعي.

· التجارة الإلكترونية والتجربة الافتراضية: من الاستخدامات الواقعية المثيرة هو التسوق التفاعلي. ميتا تستخدم بالفعل SAM 3D في ميزة "عرض في الغرفة" الجديدة في سوق فيسبوك، مما يتيح للمستخدمين تصور الأثاث في منازلهم باستخدام صورة المنتج فقط. يقوم SAM 3D بإنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد، مثل مصباح من صورة القائمة، ثم تقوم تقنية AR بوضع هذا المصباح في غرفتك عبر كاميرا هاتفك. هذا يساعد العملاء على تقييم النمط والملاءمة قبل الشراء. وبالمثل، قد تتيح متاجر الأزياء عرض صورة واحدة من الفهرس لحذاء أو حقيبة يد في نموذج ثلاثي الأبعاد وبحجمها الحقيقي من جميع الزوايا، مما يعزز تجارب التسوق عبر الإنترنت.

·      التعليم والبحث: يمكن للمربين تحويل صور الكتب الدراسية أو صور المتاحف إلى نماذج ثلاثية الأبعاد لتوضيح المفاهيم بشكل أفضل في التاريخ، الأحياء، وغيرها. الباحثون في مجالات مثل الآثار أو الجيولوجيا، الذين غالبًا ما يعملون من صور المواقع/الآثار، قد يعيدون بناء الأشكال ثلاثية الأبعاد للتحليل. في التصور العلمي، يمكن توسيع صورة مجهرية واحدة أو صورة قمر صناعي إلى نموذج ثلاثي الأبعاد للحصول على رؤى أعمق. من خلال ديمقراطية إنشاء النماذج ثلاثية الأبعاد، يمكن لـ SAM 3D تسريع الابتكار في أي مجال يستخدم البيانات البصرية.

هذه الحالات المستخدمة بالكاد تلامس السطح. عندما يكون لديك صورة واحدة فقط ولكن ترغب في الحصول على عرض ثلاثي الأبعاد أو أصل، فإن SAM 3D هو الأداة الجديدة التي يجب النظر فيها. من خلال تقليل متطلبات الإدخال إلى صورة واحدة، يقلل بشكل كبير من العائق للحصول على محتوى ثلاثي الأبعاد. كما وضعتها فريق Meta، SAM 3D "يفتح طرقًا جديدة للتفاعل مع وفهم العالم البصري" للجميع من الباحثين إلى المبدعين[22].

المقارنات والمشهد التنافسي: مكانة SAM 3D

كيف يتفوق SAM 3D على الحلول الأخرى؟ يصل هذا النموذج في وقت يدفع فيه العديد من اللاعبين في مجال التكنولوجيا حدود الذكاء الاصطناعي في الرؤية – وإن كان بطرق مختلفة. إليك نظرة عامة على مكانة SAM 3D في المشهد الحالي:

· مقارنة بالمسح ثلاثي الأبعاد التقليدي: قبل ظهور نهج الذكاء الاصطناعي مثل SAM 3D، كان إنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد لشيء حقيقي يعني عادةً استخدام التصوير الفوتوغرافي أو مستشعرات العمق. تتطلب هذه الأساليب صوراً متعددة أو أجهزة خاصة (مثل التقاط عشرات الصور حول جسم ما، أو استخدام LiDAR) لالتقاط جميع الزوايا. يغير SAM 3D هذا من خلال التعلم من البيانات الضخمة كيفية استنتاج المشاهد المفقودة، حيث يحتاج فقط إلى صورة RGB واحدة كمدخل [6]. التوازن هنا هو أن ناتج SAM 3D هو إعادة بناء معقولة بدلاً من مسح دقيق للحقيقة الأرضية – حيث يتخيل الأسطح المخفية بناءً على معايير مكتسبة. في الواقع، بالنسبة للعديد من التطبيقات (الألعاب، تأثيرات الواقع المعزز، فن المفاهيم) يكفي الحصول على تقريب يبدو واقعيًا. الكسب الكبير في الراحة والسرعة غالباً ما يفوق الخسارة في الدقة الفيزيائية. باختصار، SAM 3D بالنسبة للمسح ثلاثي الأبعاد مثل النموذج التوليدي بالنسبة للتصوير: أسرع، وأكثر مرونة، وجيد بما فيه الكفاية لمجموعة واسعة من الاستخدامات، حتى لو لم يكن دقيقًا بالسنتيمتر للمشهد الأصلي.

· بالمقارنة مع مولدات الذكاء الاصطناعي ثلاثية الأبعاد الأخرى: تقدم ميتا في إنشاء ثلاثي الأبعاد من صورة واحدة يضعها في المقدمة مقارنة بمعظم العروض الحالية في هذا المجال. على سبيل المثال، قامت OpenAI بتجربة إنشاء ثلاثي الأبعاد باستخدام نماذج مثل Point·E و Shap·E، التي يمكنها إنشاء سحب نقطية ثلاثية الأبعاد أو أشكال ضمنية من النصوص أو الصور. ومع ذلك، فإن هذه النماذج ما زالت منخفضة الدقة نسبيًا - حيث تكون نتائجها غالبًا نادرة أو مجردة ولم تصل بعد إلى الواقعية. كانت هذه استكشافات مبكرة أكثر منها أدوات جاهزة للإنتاج. في المقابل، يقدم SAM 3D مخرجات عالية الجودة ومُدخلة بالتفاصيل ويثبت جدارته عند التعامل مع الصور الواقعية على نطاق واسع. يشمل نهج آخر العمل على NeRF (مجالات الإشعاع العصبية) والتقنيات المرتبطة بها، التي تنتج مشاهد ثلاثية الأبعاد جميلة من مدخلات ثنائية الأبعاد، لكنها عادة ما تتطلب وجهات نظر متعددة أو تدريبًا دقيقًا لكل مشهد. قدرة SAM 3D على التعميم من صورة واحدة عبر أنواع متعددة من الأجسام تعتبر قوة تمييزية. كما أنه مفتوح المصدر بالكامل ويأتي مع كود الاستدلال ونقاط تفتيش النموذج المتاحة بسهولة، في حين أن بعض النماذج ثلاثية الأبعاد المتطورة الأخرى تكون ملكية أو صعبة التشغيل. بشكل عام، يبرز SAM 3D حاليًا كحل مثالي لإعادة بناء ثلاثي الأبعاد من صورة واحدة من حيث القدرة وإمكانية الوصول.

· مقارنة مع Segment Anything (ثنائي الأبعاد) والنماذج ذات الصلة: جدير بالذكر أن "SAM 3D" يبني على إرث نموذج Meta الأصلي Segment Anything (الذي كان يركز على الأبعاد الثنائية). في وقت سابق من هذا العام، أعلنت Meta أيضًا عن SAM 3 (أحيانًا يسمى SAM v3)، الذي يتعامل مع التقسيم وتتبع النصوص في الصور/الفيديوهات[1]. يعد SAM 3D نموذجًا شقيقًا يمد الرؤية إلى الأبعاد الثلاثية. كان هناك أيضًا مشروع أكاديمي غير ذو صلة يسمى بشكل مربك "SAM3D" (أو SAM-Part3D) والذي تعامل مع تقسيم الأجزاء في سحب النقاط ثلاثية الأبعاد، لكنه نهج مختلف تمامًا (وضع علامات على البيانات الثلاثية الأبعاد الموجودة بدلاً من توليد ثلاثي الأبعاد من ثنائي الأبعاد)[26]. يتميز SAM 3D الخاص بـ Meta بأنه يخلق تمثيلات ثلاثية الأبعاد جديدة من الصور المسطحة. في مقارنات Meta الخاصة، حققت SAM 3D Objects أداءً أفضل بكثير من الطرق الأكاديمية السابقة في المعايير القياسية، بفضل نهجها القائم على التعلم والمجموعة التدريبية الكبيرة الخاصة بها[13].

· SAM 3D مقابل Nano Banana Pro من Google (ثنائي الأبعاد): من المثير للاهتمام أن SAM 3D يأتي في نفس الوقت الذي تحدث فيه إنجازات أخرى في مجالات الذكاء الاصطناعي الموازية. مثال بارز هو Nano Banana Pro من Google DeepMind، الذي أُطلق في نفس الوقت تقريبًا في أواخر عام 2025. Nano Banana Pro ليس أداة ثلاثية الأبعاد، بل هو نموذج متطور لتوليد وتحرير الصور، مبني على منصة Gemini 3 AI. يقدم تعديلات على الصور بجودة قريبة من الفوتوغرافية بدقة 4K وبتناسق لا مثيل له (تناسق في الشخصيات بنسبة 95٪ أو أكثر عبر التعديلات)[27]. وبعبارة أخرى، يمكن لـ Nano Banana Pro تعديل أو إنشاء صور بدقة مذهلة - حيث يشيد الناس بإمكانية استبداله بالعديد من مهام الفوتوشوب[28][27]. بالمقارنة، يعمل SAM 3D من Meta في المجال الفضائي: يمكنه إعادة بناء نماذج ثلاثية الأبعاد يمكنك استخدامها في لعبة أو رسوم متحركة أو مشهد واقع معزز. كلاهما نماذج متقدمة، لكنها تخدم أغراضًا مكملة. Nano Banana Pro يتفوق في الإخراج الإبداعي الثنائي الأبعاد، حيث يحول أفكارك إلى صور (أو تعديل الصور) بسحر الذكاء الاصطناعي[27]. SAM 3D يتفوق في استخراج الأشياء من الصور إلى ثلاثية الأبعاد، حيث يحول صورة مسطحة إلى شيء يمكنك حمله، تدويره، أو وضعه في مساحة افتراضية. معًا، يشيران إلى مستقبل تدفق العمل حيث يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء صورة مذهلة (بأداة مثل Nano Banana Pro) ثم رفع العناصر من تلك الصورة إلى نماذج ثلاثية الأبعاد على الفور (بأداة مثل SAM 3D) - جسر سلس من الخيال إلى الصورة إلى المحتوى التفاعلي ثلاثي الأبعاد. من اللافت أيضًا رؤية مدى سرعة وضع هذه التطورات في أيدي المستخدمين. على سبيل المثال، منصة Macaron - المعروفة كأول منصة وكيل ذكاء اصطناعي شخصي في العالم - دمجت نموذج Nano Banana من Google في دفترها وأطلقت مجموعة من التطبيقات المصغرة بنقرة واحدة التي تعرض قدرات تحرير الصور تلك[29]. يمكن لمستخدمي Macaron تبديل الأزياء في صورة، إنشاء نماذج مجسمات ثلاثية الأبعاد من الفن الثنائي الأبعاد، وأكثر من ذلك، كل ذلك مدعوم بـ Nano Banana في الخلفية[30][31]. هذا التحويل الفوري للأبحاث المتقدمة إلى أدوات عملية هو بالضبط ما نتوقع رؤيته مع SAM 3D أيضًا. يمكننا أن نتخيل منصات مثل Macaron أو Adobe تدمج SAM 3D بحيث يمكن للمستخدم تحميل صورة واحدة والحصول على نموذج ثلاثي الأبعاد جاهز للاستخدام في المشاريع الإبداعية. بمعنى آخر، ليست المنافسة بين “SAM 3D وNano Banana” بقدر ما هي نظام بيئي غني بأدوات الذكاء الاصطناعي التي تظهر - بعضها يركز على تحسين الصور، والبعض الآخر على فتح المجال الثلاثي الأبعاد، والشركات المتقدمة تجمع بين الاثنين لتمكين المبدعين. يضمن SAM 3D لموقع Meta مكانته في مجموعة الأدوات من الجيل التالي، مقدماً قدرات كانت محصورة سابقاً في مختبرات الأبحاث مباشرة إلى المطورين والفنانين.

الخاتمة: بُعد جديد للإبداع

يُظهر SAM 3D من Meta التطورات السريعة في مجال الذكاء الاصطناعي: الانتقال من فهم الصور المسطحة إلى إعادة بناء العالم ثلاثي الأبعاد خلفها. تضيف هذه التقنية بُعدًا جديدًا تمامًا لما يمكن للمبدعين والمبتكرين القيام به. تمامًا كما جعلت النماذج الحديثة للذكاء الاصطناعي من السهل إنتاج وتحرير الصور ثنائية الأبعاد بواقعية مذهلة، يتيح SAM 3D الآن إمكانية التقاط صورة بسيطة والحصول على عنصر ثلاثي الأبعاد – وهو أمر كان لا يمكن تصوره قبل بضع سنوات لأي شخص خارج مختبرات الأبحاث المتقدمة.

من منظور E-E-A-T (الخبرة، التخصص، الموثوقية، والمصداقية)، يحقق SAM 3D العديد من المعايير. تم تطويره بواسطة باحثي الذكاء الاصطناعي المتمرسين في Meta (التخصص ✅) وتم إصداره مع نقاط تفتيش وبيانات تقييم مفتوحة لضمان الشفافية[20] (الموثوقية ✅). بالفعل، أظهرت Meta حالات استخدام حقيقية (معاينات الأثاث في السوق عبر الواقع المعزز، إلخ) توضح النموذج وهو يعمل[23] (الخبرة ✅). ومن خلال جعل النموذج مفتوح المصدر ومشاركة المعايير، دعت Meta المجتمع البحثي للتحقق والبناء على ادعاءاتها (المصداقية ✅). كل هذا يضع SAM 3D ليس فقط كعرض مثير للإعجاب، بل كأداة موثوقة يمكن للآخرين اعتمادها والاعتماد عليها في التطبيقات الجادة.

بالنسبة لعشاق التكنولوجيا والباحثين، فإن SAM 3D يعتبر متاحًا بطريقة مدهشة. يمكنك تجربته على منصة Meta's Segment Anything Playground بدون أي إعدادات – فقط قم بتحميل صورة وشاهد النتيجة ثلاثية الأبعاد في متصفحك [32]. يمكن للمطورين سحب الكود من GitHub ودمج تحويل الصور إلى ثلاثية الأبعاد في تطبيقاتهم الخاصة في غضون ساعات. هذه السهولة في التجربة تعني أننا سنشهد على الأرجح طفرة في الاستخدامات الإبداعية والدمج في الأشهر المقبلة. لن يكون مفاجئًا إذا بدأ صانعو الألعاب المستقلون في ملء مشاهدهم بنماذج مولدة بواسطة SAM 3D، أو إذا قام مبتكرو فلاتر AR بالسماح للمستخدمين بتحويل اللقطات إلى ملصقات ثلاثية الأبعاد. الحاجز بين المحتوى ثنائي الأبعاد وثلاثي الأبعاد يتلاشى.

في الختام، يمثل Meta SAM 3D تطورًا محوريًا سيُثري المشهد الإبداعي. يقف جنبًا إلى جنب مع ابتكارات مثل Nano Banana Pro من جوجل كعلامة على كيفية تغيير الذكاء الاصطناعي لإنشاء المحتوى بجميع أشكاله - من الصور الثابتة إلى التجارب ثلاثية الأبعاد الكاملة. القدرة على استحضار نماذج ثلاثية الأبعاد من الصور المفردة ستوفر الوقت، وتلهم الأفكار الجديدة، وربما تخلق صناعات جديدة (تخيل تنظيم العقارات الافتراضية، ذكريات ثلاثية الأبعاد من الصور القديمة، أو شخصيات ألعاب مخصصة تُولد من الصور الذاتية). نحن ندخل عصرًا يمكن فيه لأي شخص أن يكون منشئًا ثلاثي الأبعاد أو مصممًا للواقع المعزز، مع الذكاء الاصطناعي كالممكن العظيم.

منصات مثل Macaron أظهرت كيف يمكن تحويل هذه التطورات بسرعة إلى أدوات يومية[29]. مع اكتساب SAM 3D المزيد من الاعتماد، نتوقع رؤيته مدمجًا في برامج الإبداع وتطبيقات الهواتف الذكية ومنصات الوكلاء الذكية - ربما سيكون لديك زر "إنشاء ثلاثي الأبعاد" بجانب خيارات "تحرير الصورة" قريبًا. شيء واحد مؤكد: بتقديم SAM 3D، فتحت Meta الباب لعالم رقمي أكثر تفاعلاً واندماجًا، والعبور من خلال هذا الباب سيكون بسيطاً مثل التقاط صورة. مستقبل الإبداع متعدد الأبعاد، ومع SAM 3D، وصل هذا المستقبل رسميًا. [33][4]

المصادر: مدونة Meta AI[34][22]; غرفة أخبار Meta[1][35]; موجز echo3D Medium[6][14]; درس Tech Explorer[36][8]; دليل وبمدونة Macaron[29][27]; ملاحظات OpenAI/Rerun[24].

نماذج التقسيم الجديدة تجعل من السهل اكتشاف الأجسام وإنشاء إعادة بناء ثلاثية الأبعاد

https://about.fb.com/news/2025/11/new-sam-models-detect-objects-create-3d-reconstructions/

[6] [14] [19] نموذج SAM 3D الجديد من Meta: جلب الفهم ثلاثي الأبعاد المعتمد على الفطرة السليمة إلى الصور اليومية | بواسطة echo3D | echo3D | نوفمبر، 2025 | Medium

https://medium.com/echo3d/metas-new-sam-3d-bringing-common-sense-3d-understanding-to-everyday-images-a022e8766e1a

[7] [8] [9] [11] [15] [16] [17] [18] [36] برنامج تعليمي لـ SAM 3D Objects: Meta AI لإعادة بناء الصور الفردية ثلاثية الأبعاد | من صورة إلى نموذج ثلاثي الأبعاد • مستكشف التقنية

https://stable-learn.com/en/sam-3d-objects-tutorial/

[10] هذا الذكاء الاصطناعي حوّل صورك إلى نماذج ثلاثية الأبعاد - إليك الطريقة

https://www.adwaitx.com/meta-sam-3d-models-guide/

[21] [26] الدليل النهائي لـ SAM 3D: تحويل فهم الكائنات ثلاثية الأبعاد

https://skywork.ai/blog/ai-image/sam-3d-ultimate-guide/

[24] rerun.io

https://rerun.io/examples/generative-vision/shape_pointe

[27] Nano Banana Pro: أداة تحرير الصور بالذكاء الاصطناعي - Macaron

https://macaron.im/blog/nano-banana-pro

[28] [29] [30] [31] عندما يلتقي نانو بانانا مع ماكارون: تحرير الصور بالذكاء الاصطناعي على مستوى جديد في منصة واحدة - ماكارون

https://macaron.im/blog/macaron-ai-essential-personal-assistant-features