AI导读：

10月23日，字节跳动Seed团队发布3D生成大模型Seed3D 1.0，实现单张图像到仿真级3D模型的端到端生成，性能超越业界3B参数模型，支持导入仿真引擎，降低数据准备成本。

　　10月23日，字节跳动（以下简称“字节”）Seed团队正式发布3D生成大模型Seed3D 1.0，实现从单张图像到仿真级3D模型的端到端生成，此技术为3D生成领域带来革新。Seed3D 1.0采用Diffusion Transformer架构，通过大规模训练数据生成包含精细几何结构、物理渲染（PBR）材质的完整3D模型，展现了强大的3D生成能力。

　　Seed团队进行了全面对比评估，涵盖几何生成和材质纹理生成两大核心任务，通过定量基准测试、定性分析和人工测评多维度评估模型的性能表现。据评估，Seed3D 1.0在细节保持和结构完整性方面优于其他方法，1.5B 参数的Seed3D 1.0在性能上超过了业界3B参数的模型Hunyuan3D-2.1，能够更准确地还原复杂物体的精细特征，为3D生成质量树立新标杆。

　　纹理与材质生成能力亦优于当前开源及闭源方案，3D生成技术再升级。该模型支持生成结果直接导入Isaac Sim等仿真引擎，大幅降低具身智能训练的数据准备成本，提升了3D生成的效率。此外，采用分步生成策略，Seed3D 1.0还可从生成单一物体拓展至生成完整、连贯的3D场景，展现了其广泛的适用性。

　　Seed团队表示，未来将尝试引入多模态大语言模型（MLLM）来提升3D生成的质量和鲁棒性，并推动3D生成模型在世界模拟器中的大规模应用。该技术有望应用于游戏、工业设计、虚拟现实等领域，3D生成应用前景广阔，并为“世界模拟器”提供底层支持，助力自动驾驶、机器人训练等场景落地。

　　此次发布背后是字节对大模型团队架构的持续优化。2月，前谷歌（GOOG）DeepMind副总裁吴永辉加入并担任Seed团队基础研究负责人。此后，原负责人朱文佳的汇报关系随之从字节CEO梁汝波调整至吴永辉。

（文章来源：财中社）