字节跳动旗下Seed团队近日发布了一款名为Seed3D1.0的3D生成大模型，该模型通过单张图像即可实现端到端的高质量3D模型生成，涵盖精细几何结构、真实纹理及基于物理渲染（PBR）的材质效果。这一技术突破为具身智能领域提供了更高效的模拟工具，有望缓解当前物理交互能力不足和内容多样性受限的问题。
研发过程中，团队构建了覆盖数据采集、清洗与标注的三阶段处理管线，将海量异构3D数据转化为标准化训练集。模型架构采用Diffusion Transformer，通过端到端训练实现从2D图像到3D模型的直接映射。在几何生成模块，模型可精准还原物体结构细节并确保物理合理性；纹理生成模块通过多模态融合技术保持多视角一致性；PBR材质生成则通过优化估计框架提升材质参数的准确性。
性能评估显示，1.5B参数版本的Seed3D1.0在几何还原精度上超越了行业3B参数的同类模型，尤其在复杂曲面和细小结构的重建方面表现突出。纹理生成测试中，模型在保持参考图像特征的同时，显著提升了文字和人物类物体的细节还原度。人工评测表明，其输出成果在几何完整性、材质真实感、视觉清晰度等维度均获得较高评价。
该模型不仅支持单物体3D建模，还可通过分层生成策略构建完整场景。生成的3D资产可直接导入Isaac Sim等主流仿真平台，仅需微调即可用于机器人训练。这种兼容性为具身智能提供了丰富的交互场景，支持视觉-语言-行动模型的闭环训练，并建立了多维度的评估标准体系。
尽管Seed3D1.0已展现较强能力，团队仍指出当前模型在生成精度和跨场景泛化能力方面存在提升空间。后续研发将聚焦多模态大语言模型（MLLM）的融合应用，通过引入文本、语音等跨模态信息增强3D生成的鲁棒性，同时探索其在工业仿真、数字孪生等领域的规模化落地。
项目详情与体验入口： 项目主页：https://seed.bytedance.com/seed3d 在线体验：https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/experience/vision?modelId=doubao-seed3d-1-0-250928&tab=Gen3D
