Seed3D 1.0: Van Afbeeldingen naar Hoogwaardige, Simulatieklare 3D-assets

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

October 22, 2025

Auteurs: 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

Samenvatting

De ontwikkeling van embodied AI-agenten vereist schaalbare trainingsomgevingen die een balans vinden tussen inhoudsdiversiteit en natuurkundige nauwkeurigheid. Wereldsimulators bieden dergelijke omgevingen, maar kampen met specifieke beperkingen: op video gebaseerde methoden genereren diverse inhoud maar missen real-time natuurkundige feedback voor interactief leren, terwijl op natuurkunde gebaseerde engines accurate dynamica bieden maar schaalbaarheidsbeperkingen ondervinden door kostbare handmatige creatie van assets. Wij presenteren Seed3D 1.0, een foundation-model dat vanuit enkele afbeeldingen simulatie-klare 3D-assets genereert, waardoor de schaalbaarheidsuitdaging wordt aangepakt terwijl de natuurkundige nauwkeurigheid behouden blijft. In tegenstelling tot bestaande 3D-generatiemodellen produceert ons systeem assets met accurate geometrie, goed uitgelijnde texturen en realistische, op natuurkunde gebaseerde materialen. Deze assets kunnen met minimale configuratie direct worden geïntegreerd in physics engines, waardoor inzet mogelijk wordt in robotmanipulatie en simulatietraining. Naast individuele objecten schaalt het systeem naar complete scènegeneratie door objecten samen te voegen tot samenhangende omgevingen. Door schaalbare creatie van simulatie-klare inhoud mogelijk te maken, legt Seed3D 1.0 een basis voor de verdere ontwikkeling van op natuurkunde gebaseerde wereldsimulators. Seed3D 1.0 is nu beschikbaar op 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