Seed3D 1.0: Dalle Immagini ad Asset 3D ad Alta Fedeltà Pronti per la Simulazione

Seed3D 1.0: From Images to High-Fidelity Simulation-Ready 3D Assets

October 22, 2025

Autori: 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

cs.AI

Abstract

Lo sviluppo di agenti di IA incarnati richiede ambienti di addestramento scalabili che bilancino diversità dei contenuti e accuratezza fisica. I simulatori mondiali forniscono tali ambienti ma presentano limitazioni distinte: i metodi basati su video generano contenuti diversificati ma mancano di feedback fisico in tempo reale per l'apprendimento interattivo, mentre i motori basati sulla fisica forniscono dinamiche accurate ma affrontano limitazioni di scalabilità a causa della costosa creazione manuale di asset. Presentiamo Seed3D 1.0, un modello fondante che genera asset 3D pronti per la simulazione a partire da singole immagini, affrontando la sfida della scalabilità mantenendo il rigore fisico. A differenza dei modelli di generazione 3D esistenti, il nostro sistema produce asset con geometria accurata, texture ben allineate e materiali realistici basati sulla fisica. Questi asset possono essere integrati direttamente nei motori fisici con una configurazione minima, consentendo l'implementazione nella manipolazione robotica e nell'addestramento simulato. Oltre ai singoli oggetti, il sistema scala alla generazione di scene complete attraverso l'assemblaggio di oggetti in ambienti coerenti. Abilitando la creazione scalabile di contenuti pronti per la simulazione, Seed3D 1.0 fornisce una base per far progredire i simulatori mondiali basati sulla fisica. Seed3D 1.0 è ora disponibile su https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/experience/vision?modelId=doubao-seed3d-1-0-250928&tab=Gen3D.

English

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