Seed3D 1.0: From Images to High-Fidelity Simulation-Ready 3D Assets
作者: Jiashi Feng, Xiu Li, Jing Lin, Jiahang Liu, Gaohong Liu, Weiqiang Lou, Su Ma, Guang Shi, Qinlong Wang, Jun Wang, Zhongcong Xu, Xuanyu Yi, Zihao Yu, Jianfeng Zhang, Yifan Zhu, Rui Chen, Jinxin Chi, Zixian Du, Li Han, Lixin Huang, Kaihua Jiang, Yuhan Li, Guan Luo, Shuguang Wang, Qianyi Wu, Fan Yang, Junyang Zhang, Xuanmeng Zhang
分类: eess.IV, cs.CV
发布日期: 2025-10-22
备注: Seed3D 1.0 Technical Report; Official Page on https://seed.bytedance.com/seed3d
💡 一句话要点
Seed3D 1.0：提出从单张图像生成高质量、可用于物理仿真的3D资产的框架。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 3D资产生成 物理仿真 具身智能 单图重建 物理引擎
📋 核心要点
- 现有视频方法生成内容多样但缺乏实时物理反馈，物理引擎提供精确动力学但手动创建成本高，限制了具身智能体训练。
- Seed3D 1.0从单张图像生成具有精确几何、对齐纹理和真实物理材质的3D资产，可直接用于物理引擎。
- Seed3D 1.0不仅能生成单个物体，还能扩展到完整场景生成，为基于物理的世界模拟器提供基础。
📝 摘要（中文）
本文提出Seed3D 1.0，一个从单张图像生成可用于仿真的3D资产的基础模型，旨在解决具身智能体训练中环境内容多样性与物理精确性之间的平衡问题。与现有方法不同，Seed3D 1.0生成的资产具有精确的几何形状、良好对齐的纹理和逼真的基于物理的材质。这些资产可以直接集成到物理引擎中，只需最少的配置，即可用于机器人操作和仿真训练。该系统不仅可以生成单个对象，还可以通过将对象组装成连贯的环境来扩展到完整的场景生成。Seed3D 1.0通过实现可扩展的仿真就绪内容创建，为推进基于物理的世界模拟器奠定了基础。Seed3D 1.0现已在指定网址上提供。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在为具身智能体创建训练环境时面临两难：基于视频的方法虽然能生成多样化的内容，但缺乏实时物理反馈，难以进行交互式学习；而基于物理的引擎虽然能提供精确的动力学，但手动创建资产的成本很高，限制了其可扩展性。因此，如何高效地生成既具有多样性又具有物理精确性的3D资产，是当前面临的关键问题。
核心思路：Seed3D 1.0的核心思路是从单张图像出发，直接生成可用于物理仿真的3D资产。这种方法旨在通过自动化资产创建流程，降低成本并提高效率，同时保证生成的资产具有足够的物理真实感，从而为具身智能体的训练提供高质量的环境。这样设计的目的是为了克服现有方法的局限性，实现内容多样性和物理精确性的平衡。
技术框架：Seed3D 1.0的整体框架包含图像输入、3D资产生成和物理引擎集成三个主要阶段。首先，系统接收单张图像作为输入。然后，通过深度学习模型生成具有精确几何形状、对齐纹理和基于物理的材质的3D资产。最后，这些资产可以直接集成到物理引擎中，无需复杂的配置。该框架的关键在于3D资产生成模块，它需要能够从单张图像中推断出完整的3D结构和物理属性。
关键创新：Seed3D 1.0最重要的技术创新点在于其能够从单张图像生成具有物理意义的3D资产。与现有的3D生成模型相比，Seed3D 1.0生成的资产不仅具有视觉上的真实感，还具有精确的几何形状和物理属性，可以直接用于物理仿真。这种能力使得Seed3D 1.0能够为具身智能体的训练提供更加真实和可靠的环境。
关键设计：Seed3D 1.0的关键设计包括：(1) 使用特定的网络结构来预测3D几何形状、纹理和材质属性；(2) 设计损失函数来保证生成的资产具有物理真实感，例如，可以使用物理引擎进行渲染，并计算渲染结果与输入图像之间的差异；(3) 采用数据增强技术来提高模型的泛化能力，例如，可以对输入图像进行旋转、缩放和平移等操作。
📊 实验亮点
Seed3D 1.0的主要亮点在于其能够从单张图像生成高质量、可用于物理仿真的3D资产。与现有方法相比，Seed3D 1.0生成的资产具有更高的几何精度、更好的纹理对齐和更真实的物理材质。这些资产可以直接集成到物理引擎中，无需复杂的配置，从而大大简化了仿真环境的创建流程。具体的性能数据和对比基线在论文中未明确给出，属于未知信息。
🎯 应用场景
Seed3D 1.0在机器人操作、游戏开发、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建逼真的虚拟环境，用于训练机器人完成各种任务，例如物体抓取、导航和装配。此外，Seed3D 1.0还可以用于游戏开发中，快速生成高质量的3D游戏资产，降低开发成本。未来，Seed3D 1.0有望成为构建大规模、高质量虚拟环境的重要工具。
📄 摘要（原文）
Developing embodied AI agents requires scalable training environments that balance content diversity with physics accuracy. World simulators provide such environments but face distinct limitations: video-based methods generate diverse content but lack real-time physics feedback for interactive learning, while physics-based engines provide accurate dynamics but face scalability limitations from costly manual asset creation. We present Seed3D 1.0, a foundation model that generates simulation-ready 3D assets from single images, addressing the scalability challenge while maintaining physics rigor. Unlike existing 3D generation models, our system produces assets with accurate geometry, well-aligned textures, and realistic physically-based materials. These assets can be directly integrated into physics engines with minimal configuration, enabling deployment in robotic manipulation and simulation training. Beyond individual objects, the system scales to complete scene generation through assembling objects into coherent environments. By enabling scalable simulation-ready content creation, Seed3D 1.0 provides a foundation for advancing physics-based world simulators. Seed3D 1.0 is now available on https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/experience/vision?modelId=doubao-seed3d-1-0-250928&tab=Gen3D