10月23日，字節(jié)跳動（以下簡稱“字節(jié)”）Seed團(tuán)隊正式發(fā)布3D生成大模型Seed3D 1.0，實(shí)現(xiàn)從單張圖像到仿真級3D模型的端到端生成。

Seed3D 1.0采用Diffusion Transformer架構(gòu)，通過大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成包含精細(xì)幾何結(jié)構(gòu)、物理渲染（PBR）材質(zhì)的完整3D模型。

Seed團(tuán)隊進(jìn)行了全面對比評估，涵蓋幾何生成和材質(zhì)紋理生成兩大核心任務(wù)，通過定量基準(zhǔn)測試、定性分析和人工測評多維度評估模型的性能表現(xiàn)。據(jù)評估，Seed3D 1.0在細(xì)節(jié)保持和結(jié)構(gòu)完整性方面優(yōu)于其他方法，1.5B 參數(shù)的Seed3D 1.0在性能上超過了業(yè)界3B參數(shù)的模型Hunyuan3D-2.1，能夠更準(zhǔn)確地還原復(fù)雜物體的精細(xì)特征。

紋理與材質(zhì)生成能力亦優(yōu)于當(dāng)前開源及閉源方案。該模型支持生成結(jié)果直接導(dǎo)入Isaac Sim等仿真引擎，大幅降低具身智能訓(xùn)練的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備成本。

此外，采用分步生成策略，Seed3D 1.0還可從生成單一物體拓展至生成完整、連貫的3D場景。

Seed團(tuán)隊表示，未來將嘗試引入多模態(tài)大語言模型（MLLM）來提升3D生成的質(zhì)量和魯棒性，并推動3D生成模型在世界模擬器中的大規(guī)模應(yīng)用。該技術(shù)有望應(yīng)用于游戲、工業(yè)設(shè)計、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域，并為“世界模擬器”提供底層支持，助力自動駕駛、機(jī)器人訓(xùn)練等場景落地。

此次發(fā)布背后是字節(jié)對大模型團(tuán)隊架構(gòu)的持續(xù)優(yōu)化。

2月，前谷歌（GOOG）DeepMind副總裁吳永輝加入并擔(dān)任Seed團(tuán)隊基礎(chǔ)研究負(fù)責(zé)人。此后，原負(fù)責(zé)人朱文佳的匯報關(guān)系隨之從字節(jié)CEO梁汝波調(diào)整至吳永輝。

關(guān)鍵詞： 3D Seed 生成 字節(jié)跳動 模型 首發(fā) 團(tuán)隊