Pagpapakilala ng Meta SAM 3D: Single-Image 3D Reconstruction

May-akda: Boxu LI

Inilunsad noong Nobyembre 2025, agad na nakuha ng Meta’s SAM 3D ang atensyon sa AI. Bilang bahagi ng pamilya ng Segment Anything ng Meta, nagdadala ang SAM 3D ng “common sense” na 3D na pag-unawa na katulad ng tao sa mga karaniwang imahe – nagbibigay-daan ito sa kahit sino na makabuo ng mga bagay o kahit buong katawan ng tao sa 3D mula sa isang ordinaryong larawan. Ang isang-shot na 3D na modeler na ito ay open-sourced at kasalukuyang nagtatakda ng bagong pamantayan sa computer vision, na malaki ang pag-angat sa mga naunang pamamaraan ng 3D mula sa isang imahe. Sa esensya, pinalalawak ng SAM 3D ang promptable vision toolkit ng Meta mula sa 2D segmentation patungo sa 3D na domain, na nagpapahintulot sa mga gumagamit na “buhayin ang isang larawan” nang may walang kapantay na kadalian.

Sa mahahalagang bagay, ang SAM 3D ay hindi isang modelong pang-isahan kundi dalawang espesyal na modelo: SAM 3D Objects para sa pangkalahatang pagbuo ng mga bagay at eksena, at SAM 3D Body para sa kabuuang pagtatantya ng hugis at pustura ng tao[2]. Sa isang litrato lamang, ang SAM 3D Objects ay makakagawa ng teksturadong 3D na mesh ng anumang napiling bagay (o buong eksena), habang ang SAM 3D Body ay lumilikha ng makatotohanang buong katawan na human mesh mula sa isang imahe[2]. Ipinapakita ng pananaliksik ng Meta na ang parehong mga modelo ay nagdadala ng matatag na resulta – sa katunayan, ang SAM 3D Objects ay malaking humihigit sa umiiral na mga pamamaraan ng 3D reconstruction sa mga benchmark[3]. Sa pamamagitan ng pag-aalam ng lalim at mga nakatagong ibabaw gamit ang mga AI-trained na priyoridad, ang SAM 3D ay hinuhulaan kung ano ang nasa likod at ilalim ng mga bagay sa isang imahe. Di tulad ng tradisyonal na photogrammetry (na nangangailangan ng dose-dosenang mga litrato mula sa bawat anggulo), ang SAM 3D ay makakapaghula ng buong geometria, tekstura, at layout ng isang bagay mula sa isang tingin lamang[6]. Ang tagumpay na ito ay nagdadala sa atin ng isang malaking hakbang papalapit sa sci-fi na ideya ng pagkuha ng simpleng snapshot at “3D-printing” ng mundo sa loob nito.

Pangunahing Tampok at Inobasyon

Nagpapakilala ang SAM 3D ng ilang mga teknikal na pag-unlad na nagtatangi nito mula sa mga naunang modelo ng bisyon. Narito ang mga pangunahing tampok at inobasyon nito:

·      Pagbuo ng 3D mula sa Isang Larawan – Nakakamit ang kumpletong 3D na rekonstruksiyon ng eksena mula sa isang 2D na imahe lamang, isang kauna-unahan sa larangan[7]. Ang kakayahang ito na “photo-to-3D” ay kumakatawan sa isang malaking tagumpay, na nagpapalaya sa mga manlilikha mula sa multi-camera rigs o depth sensors.

·      Nahahawakan ang Occlusion at Kalat – Matatag sa pagiging kumplikado ng totoong mundo: Hindi natitinag ang SAM 3D sa mga nakatago o bahagyang nakatagong mga bagay at masisikip na eksena. Ginagamit nito ang natutunang konteksto para “punan” ang mga nakatagong bahagi ng mga bagay na hindi makikita ng isang litrato, isang pangkaraniwang-sensong 3D na pag-unawa na gaya ng sa persepsyon ng tao.

·      Kumpletong Heometriya na may Mga Tekstura – Naglalabas hindi lang magaspang na anyo kundi detalyadong textured meshes. Ang SAM 3D ay bumubuo ng kumpletong heometriya ng isang bagay pati mataas na kalidad na mga tekstura ng ibabaw at maging ang pagpoposisyon ng layout ng eksena[9]. Sa praktika, makakakuha ka ng handang-gamitin na 3D model (hal. isang standard na .ply/.obj na may kasamang mga tekstura[10]) na mukhang makatotohanan mula sa lahat ng anggulo.

·      Advanced Training & Accuracy – Sinanay ng Meta ang SAM 3D gamit ang malawakang datasets ng larawan gamit ang mga bagong teknolohiya, na nagbunga ng mas mahusay na resulta kaysa sa mga naunang modelo[11]. Isang bagong benchmark dataset (SAM 3D Artist Objects) ang nilikha upang masusing suriin ito[12]. Ang resulta ay isang modelong nagagawang maggeneralize sa iba't ibang imahe at sitwasyon kung saan nagkukulang ang mga naunang pamamaraan, tunay na nagpapataas ng pamantayan para sa AI-guided na 3D reconstruction[13].

· Pagbabago sa Human Mesh (SAM 3D Body) – Ang variant na nakatuon sa tao ay nagpapakilala ng isang Momentum Human Rig (MHR), isang bagong parametric mesh na representasyon na nagtatanggal ng pagkakaugnay ng skeletal pose mula sa hugis ng katawan[14]. Sa simpleng salita, ang SAM 3D Body ay mas tumpak at mas madaling maunawaan sa pagkuha ng pose at mga proporsyon ng isang tao kumpara sa mga naunang pamamaraan. Ito ay isang malaking pagbabago para sa mga aplikasyon na nangangailangan ng makatotohanang digital na tao (mula sa virtual na pagsukat hanggang sa agham ng palakasan).

·      Pagpahusay na May Gabay ng Tao – Ang modelo ay pinino gamit ang mga feedback loop mula sa tao upang gawing mas kapani-paniwala at maganda ang mga output[15]. Ang karagdagang "E-E-A-T" na ito ay nangangahulugang ang mga rekonstruksiyon ng SAM 3D ay hindi lamang teknikal na tumpak, kundi't mukhang tama rin sa mata ng tao pagdating sa proporsiyon at detalye.

·      Mabilis, Isang-Pindot na Resulta – Sa kabila ng pagiging kumplikado, ang SAM 3D ay na-optimize para sa bilis. Ang pagbuo ng 3D model mula sa isang imahe ay halos real-time (segundo kaysa oras)[16]. Ang aspetong ito ng real-time ay ginagawang isang click-and-wait na karanasan ang 3D creation, na naglalagay ng makapangyarihang 3D content generation sa kamay ng mga karaniwang gumagamit nang walang mahabang antala ng rendering.

Paano ito gumagana sa likod ng eksena? Sa madaling salita, pinagsasama ng SAM 3D ang isang vision transformer-based image encoder, isang segmentation mask processor (na gumagamit ng orihinal na 2D Segment Anything para pumili ng mga bagay), at maraming 3D prediction modules (pagtatantya ng lalim, pagbuo ng geometry, synthesis ng texture, at kahit isang Gaussian splatting renderer). Sa esensya, una nitong naiintindihan ang nilalaman ng 2D na imahe, pagkatapos ay nagsesemento ng target na bagay, sunod ay humuhula sa 3D na hugis at lalim, at sa wakas ay naglalabas ng isang textured 3D mesh sa isang user-friendly na format. Ang lahat ng ito ay nangyayari nang walang kinakailangang kaalaman sa 3D mula sa gumagamit – ang mabibigat na gawain ay pinangangasiwaan ng mga pre-trained na modelo at algorithm ng Meta. Sa pamamagitan ng pag-open-source ng code at timbang ng modelo, nagawa rin ng Meta na posible para sa mga developer na isama o i-fine-tune ang SAM 3D para sa kanilang sariling mga proyekto.

Mga Aplikasyon at Gamit

Higit pa sa wow-factor, bakit mahalaga ang SAM 3D? Sa praktikal na aspeto, ang teknolohiyang ito ay nagbubukas ng iba't ibang kapana-panabik na aplikasyon sa iba't ibang industriya:

·      Augmented Reality at VR: Maaaring agad na gawing 3D props o kapaligiran ng SAM 3D ang mga 2D na larawan, na malaking tulong para sa mga AR/VR creator. Ang mga team ay makakagawa ng prototype ng mga immersive na eksena nang mas mabilis sa pamamagitan ng “pagkuha” ng mga bagay mula sa mga reference image papunta sa 3D [21][22]. Halimbawa, ang simpleng larawan ng isang upuan mula sa telepono ay maaaring gamiting 3D asset sa isang VR game o AR furniture placement app – hindi kailangan ng 3D modeling skills.

·      Robotics & Autonomous Systems: Kailangan ng mga robot at AI system ng 3D na pag-unawa sa kanilang kapaligiran. Ang SAM 3D ay tumutulong sa pagbuo ng 3D models mula sa isang larawan ng camera, na nakakatulong sa pagkilala ng mga bagay at spatial na pag-iisip[22]. Maaari nitong mapabuti kung paano hinahawakan ng mga robot ang mga bagay o nagna-navigate sa mga eksena sa pamamagitan ng pagbibigay ng impormasyon sa lalim mula sa isang frame ng larawan. Sa mga drone o self-driving na sasakyan, ang isang snapshot ay maaaring “maunawaan” sa 3D upang maiwasan ang mga balakid o matantya ang laki ng mga bagay.

·      Healthcare & Sports Science: Binubuksan ng SAM 3D Body model ang mga bagong posibilidad sa medisina, sports at fitness. Sa pamamagitan ng isang litrato o x-ray, maaring makuha ng mga practitioner ang 3D na tantya ng katawan o postura ng pasyente. Partikular na binabanggit ng Meta ang mga aplikasyon sa sports medicine[22] – halimbawa, pag-aanalisa ng anyo ng atleta sa 3D mula sa isang kuha ng aksyon, o pagtulong sa mga pasyente ng physical therapy na makita ang 3D na tanaw ng kanilang sariling posisyon at pagkaka-align para sa mas mahusay na feedback.

·      Paglikha ng Laro at 3D na Nilalaman: Ang mga developer ng laro at 3D artist ay maaaring gumamit ng SAM 3D bilang shortcut para sa paglikha ng asset. Sa halip na magmodelo mula sa simula, maaari silang magpasok ng concept art o mga reference photo sa SAM 3D upang makabuo ng base models para sa mga karakter, props, o kapaligiran. Binabawasan nito ang hadlang para sa mga indie developer na mapunan ang mayamang 3D na mundo. Maaaring kumuha ng larawan ang isang creator ng cool na motorsiklo sa kalye, at gamitin ang SAM 3D upang makakuha ng textured na 3D model ng isang bike para sa kanilang laro – nakakatipid ng oras sa manwal na pagmomodelo. Ito ay isang makapangyarihang tulong para sa mabilis na prototyping at malikhaing pagbabago.

·      E-Commerce at Virtual Try-On: Isang kawili-wiling totoong paggamit ay ang interactive shopping. Ginagamit na ng Meta ang SAM 3D sa bagong “View in Room” na tampok ng Facebook Marketplace, na nagpapahintulot sa mga gumagamit na makita ang kasangkapan sa kanilang sariling tahanan gamit lamang ang larawan ng produkto[23]. Gumagawa ang SAM 3D ng 3D model ng, halimbawa, isang ilaw mula sa larawan ng listahan nito, at pagkatapos ay inilalagay ito ng AR sa iyong kwarto sa pamamagitan ng camera ng iyong telepono. Nakakatulong ito sa mga customer na suriin ang estilo at angkop bago bumili. Sa parehong paraan, maaaring pahintulutan ng mga fashion retailer na makita sa 3D at sa totoong sukat mula sa lahat ng anggulo ang isang larawan ng sapatos o handbag mula sa kanilang katalogo, na nagpapahusay sa karanasan ng online shopping.

·      Edukasyon at Pananaliksik: Maaaring gawing 3D models ng mga guro ang mga larawan mula sa mga textbook o litrato mula sa museo para mas maipaliwanag ang mga konsepto sa kasaysayan, biyolohiya, at iba pa. Ang mga mananaliksik sa mga larangan tulad ng arkeolohiya o heolohiya, na madalas nagtatrabaho mula sa mga larawan ng mga lugar o artifact, ay maaaring muling buuin ang mga 3D na anyo para sa pagsusuri. Sa siyentipikong biswal na paglalarawan, ang isang mikroskopyo o satellite na litrato ay maaaring palawakin sa isang 3D na modelo para sa mas malalim na pag-unawa. Sa pamamagitan ng pag-demokratisa ng 3D na paglikha, ang SAM 3D ay makapagpapabilis ng inobasyon sa anumang larangan na gumagamit ng biswal na datos.

Ang mga use case na ito ay halos hindi pa nagsisimula. Kapag mayroon kang isang larawan ngunit nais ng isang 3D na pagtingin o asset, ang SAM 3D ay ang bagong tool na dapat isaalang-alang. Sa pamamagitan ng pagbabawas ng kinakailangang input sa isang larawan lamang, ito ay makabuluhang nagpapababa ng hirap sa pagkuha ng 3D content. Gaya ng sinabi ng koponan ng Meta, ang SAM 3D ay “nagbubukas ng mga bagong paraan ng pakikipag-ugnayan at pag-unawa sa visual na mundo” para sa lahat mula sa mga mananaliksik hanggang sa mga tagalikha[22].

Mga Paghahambing at Kompetitibong Tanawin: Saan Nakatayo ang SAM 3D

Paano nakikipagsabayan ang SAM 3D sa ibang solusyon? Dumating ang modelong ito sa panahon na maraming teknolohikal na manlalaro ang nagtutulak ng mga hangganan ng AI sa pagtingin – bagaman sa iba't ibang paraan. Narito ang isang pangkalahatang tingin sa kung saan nakatayo ang SAM 3D sa kasalukuyang tanawin:

·      Kumpara sa Tradisyunal na 3D Scanning: Bago ang mga AI na pamamaraan tulad ng SAM 3D, ang paggawa ng 3D model ng isang tunay na bagay ay karaniwang nangangailangan ng paggamit ng photogrammetry o depth sensors. Ang mga pamamaraang iyon ay nangangailangan ng maraming imahe o espesyal na hardware (hal. pagkuha ng dose-dosenang larawan sa paligid ng bagay, o paggamit ng LiDAR) upang makuha ang lahat ng anggulo. Binabago ito ng SAM 3D sa pamamagitan ng pagkatuto mula sa malawak na datos kung paano hulaan ang nawawalang mga pananaw, na nangangailangan lamang ng isang solong RGB na imahe bilang input[6]. Ang kapalit ay ang output ng SAM 3D ay isang plausible reconstruction sa halip na isang perpektong ground-truth scan – ito ay nag-iimbento ng mga nakatagong ibabaw batay sa natutunang mga prior. Sa praktika, gayunpaman, para sa maraming aplikasyon (mga laro, AR effects, concept art) sapat na ang isang makatotohanang hitsura. Ang malaking pagtaas sa kaginhawahan at bilis ay kadalasang mas mahalaga kaysa sa kawalan ng pisikal na eksaktong sukat. Sa madaling sabi, ang SAM 3D sa 3D scanning ay parang isang generative model sa potograpiya: mas mabilis, mas flexible, at sapat na para sa malawak na hanay ng gamit, kahit na hindi eksaktong sentimetro sa orihinal na eksena.

· Kumpara sa Iba pang AI 3D Generators: Ang hakbang ng Meta sa single-image 3D ay naglalagay dito sa unahan ng karamihan sa kasalukuyang AI na alok sa niche na ito. Halimbawa, ang OpenAI ay nagsimula sa 3D generation gamit ang mga modelo tulad ng Point·E at Shap·E, na makakagawa ng 3D point clouds o implicit shapes mula sa text o mga larawan. Gayunpaman, ang mga modelong ito ay medyo mababa ang fidelity – ang kanilang mga resulta ay kadalasang sparse o abstract at hindi malapit sa photo-real[24]. Sila ay mga unang pagsaliksik kaysa mga tool na handa na para sa produksyon. Sa kaibahan, ang SAM 3D ay naghahatid ng mas mataas na kalidad na, textured outputs na “pinupunan” ang mga detalye, at ito ay napatunayan laban sa mga tunay na imahe sa malaking sukat[3]. Ang isa pang linya ng trabaho ay kinabibilangan ng NeRF (Neural Radiance Fields) at mga kaugnay na teknolohiya, na gumagawa ng magagandang 3D views mula sa 2D input, ngunit karaniwan nilang kailangan ng maraming views o maingat na pagsasanay kada eksena. Ang kakayahan ng SAM 3D na mag-generalize mula sa isang imahe sa maraming uri ng mga bagay ay isang natatanging lakas. Ito rin ay ganap na open-source at may kasamang inference code at model checkpoints na madaling magagamit[19][25], habang ang ilang iba pang mga nangungunang modelo ng 3D ay proprietary o mahirap patakbuhin. Sa lahat ng sinabi, ang SAM 3D ay kasalukuyang namumukod-tangi bilang ang solusyon para sa single-image 3D reconstruction sa parehong kakayahan at accessibility.

· Versus Segment Anything (2D) at Kaugnay na Mga Modelo: Mahalaga ring tandaan na ang “SAM 3D” ay nakabatay sa pamana ng orihinal na Segment Anything Model ng Meta (na nakatuon sa 2D). Mas maaga ngayong taon, inanunsyo rin ng Meta ang SAM 3 (kung minsan ay tinatawag na SAM v3), na humahawak sa text-prompted segmentation at tracking sa mga imahe/bidyo[1]. Ang SAM 3D ay isang kapatid na modelo na nagpapalawak ng bisyon sa 3D. Mayroon ding hindi kaugnay na proyektong pang-akademiko na nakalilitong tinawag na “SAM3D” (o SAM-Part3D) na may kinalaman sa pag-segment ng mga bahagi sa 3D point clouds, ngunit iyon ay isang ganap na naiibang pamamaraan (pag-label ng umiiral na 3D data sa halip na bumuo ng 3D mula sa 2D)[26]. Ang SAM 3D ng Meta ay natatangi sa paglikha nito ng mga bagong representasyong 3D mula sa mga patag na imahe. Sa sariling paghahambing ng Meta, ang SAM 3D Objects ay mas mahusay kaysa mga naunang pang-akademikong pamamaraan sa mga pamantayang benchmark, salamat sa diskarte nitong nakabatay sa pag-aaral at malaking training corpus[13].

· SAM 3D kumpara sa Nano Banana Pro ng Google (2D): Kapansin-pansin, dumating ang SAM 3D kasabay ng iba pang milestone ng AI sa magkaibang larangan. Isang halimbawa nito ay ang Nano Banana Pro ng Google DeepMind, inilunsad halos kasabay noong huling bahagi ng 2025. Ang Nano Banana Pro ay hindi isang 3D tool kundi isang makabagong modelo para sa image generation at editing, na binuo sa Gemini 3 AI platform. Nagbibigay ito ng halos photographic na pag-edit ng imahe na may 4K resolution at walang kapantay na consistency (95%+ character consistency sa mga edits)[27]. Sa ibang salita, ang Nano Banana Pro ay kayang baguhin o lumikha ng mga imahe na may kahanga-hangang katumpakan – sinasabing maaari nitong palitan ang maraming gawain sa Photoshop[28][27]. Sa kabilang banda, gumagana ang Meta’s SAM 3D sa spatial domain: kaya nitong magbuo ng mga 3D model na maaari mong gamitin sa laro, animasyon, o AR scene. Parehong groundbreaking na modelo, ngunit para sa magkakaibang layunin. Ang Nano Banana Pro ay mahusay sa 2D creative output, ginagawang larawan ang iyong mga ideya (o inaayos ang mga larawan) gamit ang AI magic[27]. Ang SAM 3D ay mahusay sa pag-angat ng mga bagay mula sa mga larawan patungo sa 3D, ginagawa ang isang patag na imahe na parang hawak mo, maaari mong paikutin, o ilagay sa virtual space. Magkasama, sila ay nagbibigay-daan sa isang hinaharap na workflow kung saan maaari mong gamitin ang AI upang lumikha ng nakamamanghang larawan (gamit ang isang tool tulad ng Nano Banana Pro) at pagkatapos ay agad na iangat ang mga elemento mula sa larawang iyon sa mga 3D model (gamit ang isang tool tulad ng SAM 3D) – isang tulay mula sa imahinasyon patungo sa imahe at patungo sa interactive na 3D na nilalaman. Makikita rin kung gaano kabilis ang ganitong mga pag-unlad sa AI ay naiaabot sa mga kamay ng mga gumagamit. Halimbawa, ang platform na Macaron – kilala bilang ang unang personal na AI agent platform sa mundo – ay isinama ang Nano Banana model ng Google sa Playbook nito at naglunsad ng isang suite ng mga one-click mini-apps na nagtatampok ng mga kakayahan sa pag-edit ng imahe[29]. Ang mga gumagamit ng Macaron ay maaaring magpalit ng mga damit sa isang larawan, lumikha ng mga 3D-styled figure mockups mula sa 2D art, at marami pang iba, lahat ay pinapagana ng Nano Banana sa ilalim ng hood[30][31]. Ang agarang pagsasalin ng cutting-edge na pananaliksik sa praktikal na mga tool ay eksaktong inaasahan natin na mangyayari rin sa SAM 3D. Maaari nating isipin na ang mga platform tulad ng Macaron o Adobe ay isasama ang SAM 3D upang ang isang gumagamit ay maaaring mag-upload ng isang larawan at makatanggap ng isang 3D model na handa nang gamitin sa mga creative na proyekto. Sa ibang salita, ang kompetisyon ay hindi “SAM 3D vs Nano Banana” kundi isang mayamang ekosistema ng mga AI tool na lumilitaw – ang ilan ay nakatuon sa pagpapahusay ng mga imahe, ang iba ay sa pag-unlock ng 3D, at ang mga forward-thinking na kumpanya ay pinagsasama ang dalawa upang bigyang-daan ang mga creator. Matibay na sinisigurado ng SAM 3D ang lugar ng Meta sa susunod na henerasyon ng toolset, nagdadala ng mga kakayahan na dati ay nakatago sa mga research lab direkta sa mga developer at artist.

Konklusyon: Isang Bagong Dimensyon para sa Pagkamalikhain

Ang SAM 3D ng Meta ay nagpapakita ng mabilis na pagsulong sa AI: mula sa pag-unawa sa patag na mga imahe patungo sa pagbuo muli ng 3D na mundo sa likod ng mga ito. Ang teknolohiyang ito ay nagdaragdag ng bagong dimensyon sa kung ano ang magagawa ng mga tagalikha at mga inobador. Tulad ng mga kamakailang modelo ng AI na nagpapadali sa pagbuo at pag-edit ng 2D na mga imahe na may kamangha-manghang realismo, ang SAM 3D ngayon ay ginagawang posible na kumuha ng simpleng snapshot at makakuha ng 3D asset – isang bagay na hindi maiisip ilang taon na ang nakalipas para sa sinuman sa labas ng mga advanced na research labs.

Mula sa isang E-E-A-T na pananaw (Karanasan, Ekspertis, Awtoridad, Pagkakatiwalaan), maraming nasusunod na pamantayan ang SAM 3D. Ito ay binuo ng mga bihasang mananaliksik ng AI ng Meta (ekspertis ✅) at inilabas na may mga bukas na checkpoint at data ng pagsusuri para sa transparency[20] (pagkakatiwalaan ✅). Naipakita na ng Meta ang mga tunay na gamit (Marketplace AR furniture previews, atbp.) na nagpapakita ng modelo sa aksyon[23] (karanasan ✅). At sa pamamagitan ng pag-open-source ng modelo at pagbabahagi ng mga benchmark, inimbitahan ng Meta ang komunidad ng pananaliksik na beripikahin at palawakin ang mga pahayag nito (awtoridad ✅). Lahat ng ito ay naglalagay sa SAM 3D hindi lang bilang isang kahanga-hangang demo, kundi isang mapagkakatiwalaang kasangkapan na maaaring i-adopt at pagkatiwalaan ng iba para sa seryosong aplikasyon.

Para sa mga tech enthusiast at mananaliksik, ang SAM 3D ay tunay na madaling ma-access. Maaari mo itong subukan sa Meta’s Segment Anything Playground na walang kinakailangang setup – i-upload lamang ang imahe at tingnan ang 3D na resulta sa iyong browser[32]. Maaaring kunin ng mga developer ang code mula sa GitHub at isama ang single-image 3D conversion sa kanilang sariling apps sa loob ng ilang oras. Ang kadalian ng pag-eksperimento ay nangangahulugan na makikita natin ang pagsabog ng malikhaing paggamit at integrasyon sa mga darating na buwan. Hindi magiging nakakagulat kung ang mga indie game maker ay magsisimulang maglagay ng SAM 3D–generated models sa kanilang mga eksena, o kung ang mga AR filter creator ay pahihintulutan ang mga gumagamit na gawing 3D stickers ang mga snapshots. Ang hadlang sa pagitan ng 2D at 3D na nilalaman ay natutunaw na.

Sa pagtatapos, ang Meta SAM 3D ay kumakatawan sa isang mahalagang pag-unlad na magpapayaman sa malikhaing tanawin. Kasama ito sa mga inobasyon tulad ng Nano Banana Pro ng Google bilang patunay kung paano binabago ng AI ang paggawa ng nilalaman sa lahat ng aspeto – mula sa mga patag na imahe hanggang sa buong 3D na karanasan. Ang kakayahang lumikha ng mga 3D model mula sa iisang larawan ay makakatipid ng oras, magpapasiklab ng mga bagong ideya, at maaaring makabuo pa ng mga bagong industriya (isipin ang virtual na pag-stage ng real estate, 3D na alaala mula sa mga lumang larawan, o mga personalized na game avatar na ginawa mula sa selfies). Pumapasok tayo sa isang panahon kung saan ang sinuman ay maaaring maging isang 3D creator o AR designer, na may AI bilang dakilang tagapagbigay-kakayahan.

Ipinapakita ng mga platform tulad ng Macaron kung gaano kabilis maaring gawing pang-araw-araw na mga kasangkapan ang mga ito[29]. Habang ang SAM 3D ay nakakakuha ng mas maraming tagasuporta, inaasahan naming makikita itong naka-embed sa mga software na pangkreatibo, mobile apps, at AI agent platforms – baka magkaroon ka ng “Make 3D” na button katabi ng iyong mga opsyon sa “Edit Photo” sa lalong madaling panahon. Isang bagay ang tiyak: sa pagpapakilala ng SAM 3D, binuksan ng Meta ang pinto sa mas masining at interactive na digital na mundo, at ang pagpasok sa pintong iyon ay kasing simple ng pagkuha ng larawan. Ang hinaharap ng pagkamalikhain ay multidimensional, at sa SAM 3D, opisyal nang dumating ang hinaharap na iyon. [33][4]

Mga Pinagmulan: Meta AI Blog[34][22]; Meta Newsroom[1][35]; echo3D Medium briefing[6][14]; Tech Explorer tutorial[36][8]; Macaron Playbook & Blog[29][27]; OpenAI/Rerun notes[24].

[1] [2] [3] [4] [5] [12] [13] [20] [22] [23] [25] [32] [33] [34] [35] Ang mga Bagong Segment Anything Models ay Nakakagawang Mas Madali ang Pag-detect ng mga Bagay at Paglikha ng 3D Reconstructions

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

[6] [14] [19] Ang Bagong SAM 3D ng Meta: Nagdadala ng Common Sense 3D na Pag-unawa sa Pang-araw-araw na Larawan | ni echo3D | echo3D | Nobyembre, 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] Pagtuturo ng SAM 3D Objects: Meta AI Single-Image 3D Reconstruction | Mula Larawan sa 3D Model • Tech Explorer

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

[10] Ang AI na Ito Ay Nagpalit ng Iyong mga Larawan sa 3D Models - Ganito Kung Paano

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

[21] [26] SAM 3D Ultimate Guide: Pagbabago sa Pag-unawa ng 3D Object

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: AI Tool sa Pag-edit ng Larawan - Macaron

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

[28] [29] [30] [31] Kapag Nagtagpo ang Nano Banana at Macaron: Ang Susunod na Antas ng Pag-edit ng Imahe ng AI sa Isang Platform - Macaron

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