字节 Seed 团队推出 Seed 3D 1.0，一张图生成高精度 3D 模型

字节跳动 seed 团队近日正式发布全新 3d 生成大模型——seed3d 1.0，实现从单张图像到高保真仿真级 3d 模型的端到端自动化生成。

据官方介绍，Seed3D 1.0 基于先进的 Diffusion Transformer 架构，依托大规模 3D 数据集训练而成，能够输出包含精细几何结构、真实感纹理以及基于物理渲染（PBR）材质在内的完整 3D 内容。

通过 Seed3D 1.0 所生成的 3D 模型可无缝接入 Isaac Sim 等主流仿真平台，仅需少量调整即可用于具身智能大模型的训练任务。同时，该模型支持由单一物体逐步扩展至整场 3D 场景的构建，具备强大的场景延展能力。

公告指出，相较于当前已有的各类 3D 生成方案，Seed3D 1.0 在纹理与材质生成方面表现超越现有开源及闭源系统，其几何建模能力甚至优于参数量更大的行业模型，在综合性能上达到领先水平。

为支撑高质量模型训练，Seed3D 1.0 构建了完整的三阶段数据处理流程，将海量异构原始 3D 数据高效转化为标准化训练样本。

整个流程涵盖三大核心环节：首先统一不同来源数据的坐标系和文件格式；随后进行去重、姿态归正及类别标注等预处理操作；最后完成表面几何重建，并渲染多视角图像以生成结构化训练数据。

团队还自主研发了一套高效的分布式数据处理框架，支持大规模数据的存储管理、快速索引与可视化分析，同时搭建了稳定的训练基础设施，保障大型扩散模型在长时间训练中的稳定性与效率。

Seed3D 1.0 采用当前生成式 AI 领域主流的 Diffusion Transformer 架构，分别设计了针对 3D 几何与纹理贴图的专用生成模块。

• 精准几何建模

Seed3D 1.0 实现了对 3D 几何结构的高精度还原，不仅可捕捉复杂细节，还能确保封闭曲面与流形结构的物理合理性，满足仿真环境下的计算需求。如图所示，其几何生成部分包含两个关键组件：

（1）VAE 编码器： 能够学习紧凑且具表达力的 3D 几何隐空间表示，有效保留网格细节并适应多样拓扑结构。

（2）Diffusion Transformer 模型： 在隐变量空间中依据输入图像逐步生成高质量 3D 形态。

这一架构兼顾生成速度与几何准确性，显著提升了模型实用性。

Seed-TTS

Seed-TTS 是一个高质量多功能的文本到语音生成模型

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• 一致性纹理合成

除了精确几何，逼真的纹理映射同样是决定视觉质量的核心要素。如下图所示，Seed3D 1.0 基于多模态 Diffusion Transformer 架构，构建了多视角纹理生成系统。模型接收参考图像与几何渲染图作为输入，输出视角一致的纹理结果。

其关键技术突破在于引入上下文感知的多模态控制机制与优化的位置编码策略，确保跨视角纹理连贯性。面对多视图序列带来的长度增长问题，团队采用偏移时间步采样方法，有效维持生成稳定性与清晰度。

• PBR 材质估计

实现真实光照响应的关键在于高质量 PBR 材质。PBR 材质通常由反照率、金属度和粗糙度三个通道组成，直接影响物体在动态光照下的视觉表现。目前主流方法分为两类：一是基于图像与几何生成 PBR 贴图的生成式路径，二是从多视角图像中直接分解材质分量的估计式方法。由于高质量 PBR 训练数据稀缺，生成式方法常难以达到自然真实的效果。

为此，Seed3D 1.0 选择了更具潜力的估计式技术路线。 团队创新性地提出基于 Diffusion Transformer 的 PBR 分解网络，在有限数据条件下仍能保持优异泛化能力，显著提升材质预测精度。

如图所示，该模型直接从多视角图像中学习材质分离，不仅能准确提取各通道信息，所生成的 PBR 材质在多种光照环境下均展现出高度真实的视觉反馈。

评测数据显示，Seed3D 1.0 在细节还原与结构完整性方面全面领先同类方法。尽管参数规模为 1.5B，但其性能超越了参数达 3B 的 Hunyuan3D-2.1 模型，尤其在复杂物体特征复现上优势明显。

在几何生成质量与透视一致性方面，Seed3D 1.0 显著优于多个基准模型；而在纹理表现上，其在输入保真度、画面清晰度和细节丰富程度等多个维度均取得 SOTA 成绩。

不过，研发团队也坦言，要利用 3D 生成大模型构建通用“世界模型”，仍面临生成精度不足、泛化能力有待增强等挑战。全自动、大规模的高质量 3D 场景生成尚处于初步探索阶段。未来，团队计划融合多模态大语言模型（MLLM）能力，进一步提升生成质量与鲁棒性，并推动 3D 生成技术在虚拟仿真与世界模拟系统中的广泛应用。

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