SAM 3D (که گاهی در فارسی به‌صورت «۳D Sam» نوشته می‌شود) خانواده‌ای از مدل‌های «بازسازی سه‌بعدی از تک‌عکس» است که در آبان ۲۰۲۵ معرفی شد و دو شاخه مکمل دارد: یکی برای بازسازی شیء/صحنه و دیگری برای بازسازی بدن انسان از روی یک تصویر دوبعدی. در اطلاعیه رسمی، متا توضیح می‌دهد که SAM 3 برای تشخیص/بخش‌بندی/رهگیری اشیا با «پرامپت متنی یا بصری» طراحی شده و SAM 3D برای بازسازی سه‌بعدی اشیا و انسان‌ها از یک تصویر به‌کار می‌رود؛ همچنین امکان امتحان‌کردن آن‌ها در یک محیط تعاملی (Playground) ذکر شده است.

از منظر پژوهشی، مقاله arXiv مربوط به SAM 3D Objects با شناسه 2511.16624 آن را «مدل مولد بازسازی سه‌بعدی با اتکا به نشانه‌های بصری» معرفی می‌کند که از یک عکس، هندسه، تکسچر و چیدمان/پوز را پیش‌بینی می‌کند؛ و مزیت کلیدی‌اش را عملکرد بهتر در تصاویر طبیعیِ شلوغ و دارای انسداد، به‌واسطه یک چرخه «مدل-و-انسان-در-حلقه» برای تهیه داده و آموزش چندمرحله‌ای می‌داند.

به‌روزرسانی بسیار مهم و «تا تاریخ امروز» این است که مقاله arXiv مربوط به SAM 3D Body با شناسه 2602.15989 در ۱۷ فوریه ۲۰۲۶ ثبت شده و در آن 3DB به‌عنوان یک مدل پرامپت‌پذیر برای بازسازی مش سه‌بعدی کامل بدن (همراه با دست‌ها و پاها) معرفی می‌شود؛ و همچنین برای نخستین‌بار تأکید می‌کند که این سیستم بر پایه مدل پارامتریک جدید Momentum Human Rig (MHR) بنا شده که اسکلت و شکل سطحی بدن را از هم جدا می‌کند.

در سطح عملیاتی، نقطه شروعِ استفاده از SAM 3D معمولاً این است:
یک عکس → ساخت یک ماسک دقیق برای سوژه (با SAM 3 یا روش‌های دیگر) → اجرای SAM 3D Objects یا SAM 3D Body → دریافت خروجی‌هایی مثل «Gaussian Splat» و/یا مش قابل استفاده در موتورهای بازی/AR. این روند در مستندات و نمونه‌کد رسمیِ مخازن متا و همچنین در راهنماهای کاربردی بیرونی تأیید شده است.

SAM 3D در یک نگاه

SAM 3 و SAM 3D چه رابطه‌ای دارند؟

در معرفی رسمی، متا «SAM 3» را مدلی توضیح می‌دهد که می‌تواند در تصویر و ویدئو، اشیا را تشخیص دهد، بخش‌بندی کند و در ویدئو رهگیری کند؛ و نکته جدید را این می‌داند که حالا می‌شود با پرامپت متنی دقیق‌تر (مثل «کلاه بیسبال قرمز») همه مصادیق آن مفهوم را جدا کرد.

از طرف دیگر، همان اطلاعیه رسمی SAM 3D را مجموعه‌ای شامل دو مدل معرفی می‌کند که از یک عکس، «بازسازی سه‌بعدی» انجام می‌دهد:

• شاخه اشیا/صحنه (Objects)
• شاخه بدن انسان (Body)

این تفکیک در مخزن‌های رسمی هم صریح است: «SAM 3D Objects» و «SAM 3D Body» دو جزء از SAM 3D هستند.

چرا این انتشار مهم بود؟

۱) پل بین بخش‌بندی و سه‌بعدی‌سازی: برای سال‌ها، تبدیل یک عکس به مدل سه‌بعدی قابل اتکا، مشکل سختی بوده است؛ حتی مقاله‌های کلاسیکِ مدل‌های رندر-محور مثل NeRF نشان می‌دهند که برای بازسازی/سنتز نمای جدید معمولاً به چندین نما و بهینه‌سازی زمان‌بر نیاز است.
۲) تمرکز بر دنیای واقعیِ شلوغ: در ادعای مقاله SAM 3D (arXiv:2511.16624)، مدل برای تصاویر طبیعی با انسداد و شلوغی طراحی شده و با چرخه داده‌سازی «انسان+مدل» می‌خواهد از سد کمبود داده سه‌بعدی عبور کند.
۳) کاربرد محصولی: متا به‌صورت نمونه، استفاده از SAM 3D در قابلیت «View in Room» برای Marketplace را ذکر می‌کند (نمایش سه‌بعدیِ آیتم‌های دکور در فضای اتاق).

زیرساخت فنی و معماری در حد مهندسی

SAM 3D Objects دقیقاً چه ورودی و خروجی‌ای دارد؟

طبق توضیح رسمی در Hugging Face و همچنین README مخزن، SAM 3D Objects یک مدل بنیادین است که از یک تصویر (به‌همراه ماسک شیء) هندسه سه‌بعدی، تکسچر و چیدمان (pose/layout) را بازسازی می‌کند و برای صحنه‌های واقعی با انسداد/شلوغی بهینه شده است.

نکته عملی بسیار مهم (که اگر ندانید، نمونه‌کدها کار نمی‌کند) این است که در نمونه کد رسمی، ماسک در کانال آلفای تصویر RGBA قرار می‌گیرد؛ یعنی ورودی تصویر عملاً RGBA است و آلفا نقش «ماسک دودویی» را بازی می‌کند. این نکته هم در مدل‌کارت Hugging Face و هم در demo.py رسمی دیده می‌شود.

خروجی‌های رایج (در نمونه‌های رسمی):

• یک نمایش «Gaussian Splat» که به‌صورت فایل .ply ذخیره می‌شود.
• در راهنماهای عملی بیرونی (مثل Roboflow)، اشاره می‌شود که خروجی می‌تواند شامل «Gaussian splat» و «مش تکسچر شده» باشد و امکان خروجی گرفتن در قالب‌هایی مثل obj/ply/glb نیز مطرح می‌شود. (جزئیات قالب‌ها و کیفیت مش به پیاده‌سازی و پیکربندی بستگی دارد.)

«پیشرانه داده» و چرا همه‌چیز حول آن می‌چرخد؟

SAM 3D در مقاله arXiv خود ادعا می‌کند که برای شکستن «سد داده سه‌بعدی»، یک خط لوله برچسب‌گذاری در مقیاس بزرگ می‌سازد که در آن مدل چند پیشنهاد سه‌بعدی تولید می‌کند و انسان‌ها با انتخاب/ترجیح، داده آموزشی باکیفیت تولید می‌کنند؛ سپس آموزش چندمرحله‌ای (پیش‌آموزش مصنوعی + هم‌ترازی با دنیای واقعی) انجام می‌شود.

این منطق «بهینه‌سازی با ترجیح انسان» در دنیای مدل‌های مولد، به‌صورت کلی شناخته شده است؛ اما نکته مهم در منابع رسمی SAM 3D این است که همین ایده را برای داده سه‌بعدیِ «دیداری-گراندد» به‌کار برده‌اند و نتیجه را با تست ترجیح انسانی گزارش می‌کنند (مثلاً نرخ برد حداقل ۵ به ۱ در برابر روش‌های اخیر روی اشیا و صحنه‌های واقعی).

SAM 3D Body و نقش MHR

مقاله جدید SAM 3D Body (arXiv:2602.15989) می‌گوید 3DB یک مدل پرامپت‌پذیر برای بازسازی مش سه‌بعدی کامل بدن از یک تصویر است و علاوه بر تنه، دست‌ها و پاها را هم در تخمین پوز پوشش می‌دهد.

نقطه تمایز فنیِ اعلام‌شده این است که 3DB اولین مدلی است که از Momentum Human Rig (MHR) استفاده می‌کند؛ یک نمایش پارامتریک که «اسکلت» و «شکل سطحی» بدن را از هم جدا می‌کند.

در توضیحات مخزن MHR، این مدل یک پکیج مینیمال برای یک ریگ دیجیتال انسان است و قابلیت‌هایی مثل پارامترهای هویت/بدن، پارامترهای پوز، پارامترهای حالت چهره و چند سطح جزئیات (LOD) و نیز «اصلاحات پوز غیرخطی» را ذکر می‌کند؛ در README همین مخزن اعداد مشخصی مثل ۴۵ پارامتر شکل، ۲۰۴ پارامتر پوز و ۷۲ پارامتر حالت چهره آمده است.

از نظر «پرامپت‌پذیری»، مدل‌کارت SAM 3D Body توضیح می‌دهد که علاوه بر خود تصویر، می‌توان از پرامپت‌های کمکی مثل کلید‌نقاط ۲بعدی و ماسک استفاده کرد تا استنتاج تحت کنترل کاربر باشد.

چرا دانستن SAM 3 هم برای کار با SAM 3D مفید است؟

اگر هدف شما «تک‌شیء» از یک تصویر ساده باشد، می‌توانید دستی ماسک بسازید. اما در کاربردهای واقعی، معمولاً می‌خواهید:

• چندین شیء را جدا کنید،
• یا با متن «همه مصادیق یک مفهوم» را بگیرید،
• یا در ویدئو، همان هویت را در طول فریم‌ها نگه دارید.

این دقیقاً همان جایی است که SAM 3 در مقاله‌اش «Promptable Concept Segmentation (PCS)» را تعریف می‌کند: دریافت پرامپت متنی کوتاه/نمونه تصویری و خروجی دادن ماسک‌های همه مصادیق آن مفهوم (همراه با شناسه‌ها).

حتی چند عدد «مهندسی-محور» هم در متن arXiv نسخه HTML آمده: SAM 3 برای یک تصویر با بیش از ۱۰۰ شیء، روی GPU نوع H200 حدود ۳۰ میلی‌ثانیه گزارش می‌شود (عدد دقیق، به پیاده‌سازی/تنظیمات هم وابسته است، اما همین گزاره در مقاله آمده است).

راهنمای عملی نصب و اجرای SAM 3D Objects و SAM 3D Body

پیش‌نیازهای واقعی قبل از شروع

برای SAM 3D Objects، سند setup رسمی صراحتاً به چند پیش‌نیاز اشاره می‌کند، از جمله:

• لینوکس ۶۴بیتی
• GPU انویدیا با حداقل ۳۲ گیگابایت VRAM برای اجرای راحت بخش‌هایی از کد و وابستگی‌ها

همچنین باید بدانید که وزن‌ها/چک‌پوینت‌ها «گیت‌شده» هستند: در صفحه مدل Hugging Face نوشته شده برای دسترسی، باید اطلاعات تماس را با شرایط متا به اشتراک بگذارید و حتی دستورالعملی مثل ارائه نام کامل حقوقی و… آمده است.

در setup.md همچنین ذکر شده که دسترسی جهانی به چک‌پوینت‌ها (از طریق Hugging Face) به‌جز حوزه‌های تحت تحریم جامع فراهم است و درخواست از برخی قلمروها رد می‌شود.

مسیر پیشنهادی برای اشیا و صحنه‌ها

نصب محیط و دریافت چک‌پوینت‌ها

نمونه مسیر نصب در setup.md (با خلاصه‌سازی و بدون لینک‌ها) چنین الگویی دارد: ساخت محیط، فعال‌سازی، نصب پکیج و سپس دانلود چک‌پوینت‌ها با ابزار CLI هاب.

نمونه‌ی حداقلی (نمایشی) برای فاز نصب:

# 1) ساخت و فعال‌سازی محیط
mamba env create -f environments/default.yml
mamba activate sam3d-objects

# 2) نصب پروژه
pip install -e '.[inference]'

(جزئیات دقیق نسخه‌های CUDA/پکیج‌ها و پچ‌ها را در سند setup رسمی بررسی کنید؛ این‌جا عمداً URLها را نیاورده‌ام.)

برای دانلود وزن‌ها، دستور رسمی بر پایه hf download است.

pip install 'huggingface-hub[cli]<1.0'

# پس از گرفتن دسترسی (گیت‌شده)
hf download facebook/sam-3d-objects --local-dir checkpoints/hf-download

اجرای سریع و گرفتن خروجی Gaussian Splat

در نمونه‌کد رسمی، اجرای سریع چنین است: بارگذاری تصویر و ماسک، اجرای inference و ذخیره خروجی .ply.

import sys
sys.path.append("notebook")

from inference import Inference, load_image, load_single_mask

# بارگذاری مدل
tag = "hf"
config_path = f"checkpoints/{tag}/pipeline.yaml"
inference = Inference(config_path, compile=False)

# بارگذاری تصویر و ماسک
image = load_image("path/to/image.png")
mask  = load_single_mask("path/to/masks_folder", index=0)

# اجرا
output = inference(image, mask, seed=42)

# ذخیره Gaussian Splat
output["gs"].save_ply("splat.ply")

نکته کلیدی: در مدل‌کارت رسمی گفته شده تصویر باید RGBA باشد و ماسک در کانال آلفا «جاسازی» می‌شود؛ این را در طراحی دیتاپایپ‌لاین خود جدی بگیرید.

بازسازی چندشیء و ساخت «صحنه»

منطق چندشیء معمولاً به این شکل است: برای هر شیء، یک ماسک بگیرید و خروجی‌ها را در یک فضای مرجع ترکیب کنید. در README رسمی به وجود نوت‌بوک‌های single/multi اشاره شده و در کد نوت‌بوک نمونه، استفاده از تابعی مثل make_scene برای ترکیب خروجی‌ها دیده می‌شود.

مسیر پیشنهادی برای بدن انسان

نصب و دریافت وزن‌ها

راهنمای INSTALL.md برای SAM 3D Body یک محیط ساده پایتون ۳.۱۱ پیشنهاد می‌دهد و سپس لیستی از وابستگی‌ها (از جمله Detectron2) را نصب می‌کند؛ همچنین امکان افزودن SAM 3 به‌عنوان دتکتور اختیاری ذکر شده است.

نمونه حداقلی:

conda create -n sam_3d_body python=3.11 -y
conda activate sam_3d_body

# سپس نصب وابستگی‌ها (لیست کامل در INSTALL.md)
pip install pytorch-lightning opencv-python hydra-core huggingface_hub

# دریافت وزن (پس از گرفتن دسترسی)
hf download facebook/sam-3d-body-dinov3 --local-dir checkpoints/sam-3d-body-dinov3

اجرای دمو و گزینه «هم‌راستایی با SAM 3»

README و INSTALL نشان می‌دهند می‌توانید دمو را اجرا کنید و حتی دتکتور را روی SAM 3 تنظیم کنید تا با رفتارهای محیط تعاملی هم‌راستا باشد.

python demo.py \
  --image_folder <PATH_TO_IMAGES> \
  --output_folder <PATH_TO_OUTPUT> \
  --checkpoint_path ./checkpoints/sam-3d-body-dinov3/model.ckpt \
  --mhr_path ./checkpoints/sam-3d-body-dinov3/assets/mhr_model.pt \
  --detector_name sam3

خروجی‌ها را چگونه بخوانیم؟

در مدل‌کارت SAM 3D Body، خروجی برای هر فرد می‌تواند شامل اطلاعاتی مثل:

• pred_vertices (رئوس مش سه‌بعدی در مختصات دوربین)
• کلید‌نقاط سه‌بعدی و دوبعدی
• پارامترهای دوربین و پارامترهای پوز/شکل
  باشد.

فلوچارت جریان کار استاندارد

flowchart TD
A[عکس ورودی] --> B{سوژه چیست؟}

B -->|شیء/صحنه| C[ساخت ماسک]
C --> C1[ماسک دستی یا خروجی SAM 3]
C1 --> D[SAM 3D Objects]
D --> D1[خروجی: Gaussian Splat (.ply)]
D --> D2[خروجی: مش/تکسچر/پوز (بسته به تنظیمات)]
D1 --> E[پس‌پردازش: پاکسازی/کاهش پلیگان/UV]
D2 --> E

B -->|انسان| F[تشخیص فرد + پرامپت اختیاری]
F --> F1[کلیدنقاط/ماسک اختیاری]
F1 --> G[SAM 3D Body (3DB)]
G --> G1[خروجی: مش MHR + پارامترهای پوز/شکل]
G1 --> E

E --> H[تهیه فایل نهایی برای بازی/AR/تحلیل]

جدول‌های مقایسه‌ای برای تصمیم‌گیری سریع

مقایسه قابلیت‌ها

چک‌لیست کیفیت ورودی برای خروجی بهتر (پیشنهادی)

این موارد «بهترین-عمل»‌های عملی هستند که با منطق مسئله تک‌عکس و تجربه‌های بیرونی هم‌خوانی دارند، و با ادعای رسمی مبنی بر کارکرد در صحنه‌های شلوغ/انسداددار منافات ندارند (اما کیفیت را بهتر می‌کنند):

1. عکس با نور کافی و کمترین تاری حرکتی.
2. ماسک دقیق و بدون بریدگیِ زیاد (مهم‌ترین عامل کنترل شما).
3. اگر چندشیء دارید، برای هر شیء ماسک جدا بسازید (یا از خروجی SAM 3 استفاده کنید).

کاربردهای عملی و سناریوهای قابل اجرا

تجارت الکترونیک و «نمایش در اتاق»

متا به‌طور مشخص به استفاده از SAM 3D برای قابلیت «View in Room» در Marketplace اشاره می‌کند تا کاربران قبل از خرید، تناسب آیتم‌های دکور (مثل میز یا چراغ) را در فضای اتاق خود ببینند.

سناریوی پیاده‌سازی عملی (سطح میانی):

• عکس کالا + ماسک دقیق کالا
• اجرای SAM 3D Objects برای ساخت نمای سه‌بعدی
• رندر در موتور سه‌بعدی (WebGL/Unity/…)، با مدیریت مقیاس و سایه
  این مسیر با مفاهیم خروجی «پوز/چیدمان» که در توصیف SAM 3D Objects آمده سازگار است.

ساخت دارایی برای بازی و AR/VR

در متن رسمی، به کاربردهای خلاقانه و تولید دارایی اشاره شده و مثال‌هایی از ساخت مدل سه‌بعدی از عکس ذکر می‌شود؛ در کنار آن، مقاله SAM 3D بر «بازسازی تکسچر و هندسه» تأکید دارد که برای دارایی‌سازی حیاتی است.

نکته فنی: اگر خروجی شما Gaussian Splat باشد، می‌توانید آن را برای پیش‌نمایش سریعِ نمای جدید به‌کار بگیرید؛ این نمایش به‌صورت کلی به خانواده روش‌های مبتنی بر Gaussian Splatting نزدیک است که در ادبیات رندر سریع نیز مطرح شده‌اند.

تحلیل حرکت و پزشکی ورزشی

اطلاعیه رسمی اشاره می‌کند SAM 3D می‌تواند به حوزه‌هایی مثل «sports medicine» کمک کند.
در سطح پژوهشی، مقاله 3DB هم بر «جبران‌پذیری در شرایط دشوار، ژست‌های کمیاب و تحلیل دقیق‌تر پوز/شکل» تمرکز دارد و حتی می‌گوید دیتاست ارزیابی جدیدی با دسته‌بندی ژست و ظاهر ارائه می‌کند.

رباتیک و درک فضایی

در اطلاعیه رسمی به پتانسیل پیشرفت رباتیک و علوم اشاره شده است.
از منظر فنی، مقاله SAM 3D ادعا می‌کند با حل «سد داده سه‌بعدی» و ایجاد داده دیداری-گراندد در مقیاس، امکان پیشرفت در فهم فیزیکی جهان بهتر می‌شود.

اکوسیستم ابزارها و پذیرش بیرونی

چند منبع آموزشی/رسانه‌ای معتبر در فضای CV (مثل Roboflow و DeepLearning.AI The Batch) SAM 3D را در امتداد خانواده Segment Anything معرفی کرده‌اند و بر «قابل آزمایش بودن در مرورگر/دمو» و «دسترسی به کد و وزن‌ها» تأکید دارند.
همچنین خبرهای ادغام و استفاده در ابزارهای 3D/AR توسط برخی پلتفرم‌های تخصصی منتشر می‌شود (این‌ها منبع رسمی متا نیستند، اما برای رصد اکوسیستم مفیدند).

محدودیت‌ها، ریسک‌ها و ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی

محدودیت‌های ذاتی «تک‌عکس به سه‌بعدی»

بازسازی سه‌بعدی از یک تصویر ذاتاً مسئله‌ای مبهم است (بخش‌های پنهان دیده نمی‌شوند). ادبیات کلاسیک نمای-جدید مثل NeRF نشان می‌دهد حتی با چندنما، بازسازی نیازمند مدل‌سازی/بهینه‌سازی است؛ پس در تک‌عکس، مدل ناچار است از سرنخ‌های آماری و زمینه‌ای استفاده کند.
SAM 3D دقیقاً ادعا می‌کند برای همین «سرنخ‌های زمینه‌ای» در تصاویر طبیعی ساخته شده است، اما این به معنی خطای صفر نیست.

محدودیت‌های عملی: سخت‌افزار و دسترسی

برای SAM 3D Objects در سند setup رسمی، حداقل ۳۲GB VRAM ذکر شده است که برای بسیاری از تیم‌ها «هزینه زیرساخت» ایجاد می‌کند.
همچنین مدل‌ها روی Hugging Face گیت‌شده‌اند و متقاضی باید اطلاعات هویتی/سازمانی بدهد و دسترسی بگیرد؛ علاوه بر آن محدودیت‌های مرتبط با قلمروهای تحت تحریم هم مطرح شده است.

الزامات و محدودیت‌های مجوز (SAM License)

متن مجوز SAM (نسخه به‌روزرسانی‌شده در ۱۹ نوامبر ۲۰۲۵) چند نکته بسیار مهم دارد:

• استفاده باید با قوانین و مقررات (از جمله قوانین حریم خصوصی و حفاظت داده) سازگار باشد.
• اجازه استفاده برای فعالیت‌های مشمول ITAR یا مقاصد ممنوعه مرتبط با تحریم‌ها (از جمله کاربری‌های نظامی/جنگ، صنایع یا کاربردهای هسته‌ای، جاسوسی، یا توسعه/استفاده سلاح و سلاح غیرقانونی) داده نمی‌شود.
• مجوز اشاره می‌کند متا «سرویس» ارائه نمی‌کند و خروجی‌ها «به همان شکل موجود» بدون ضمانت ارائه می‌شوند.

این بندها هم «راهنمای اخلاقی/حقوقی» هستند و هم در طراحی محصول باید جدی گرفته شوند (به‌خصوص در حوزه بدن انسان).

ریسک‌های حریم خصوصی در SAM 3D Body

بازسازی مش سه‌بعدی بدن انسان می‌تواند به حوزه‌های حساس مثل:

• ساخت آواتارهای بسیار شبیه،
• تحلیل اندام و ویژگی‌های بدنی،
• و حتی سوءاستفاده در جعل/آزار نزدیک شود. این حساسیت از آن‌جا بیشتر می‌شود که 3DB به‌صراحت «پوز کامل بدن، دست‌ها و پاها» را هدف قرار می‌دهد و پارامترهای شکل/پوز را بر می‌گرداند.

اصول حداقلی پیشنهادی برای استفاده مسئولانه (توصیه عملی):

1. گرفتن رضایت آگاهانه از افراد در تصاویر. (اصل اخلاقی عمومی)
2. نگهداری حداقلی داده ورودی و خروجی، و حذف زمان‌مند.
3. اجرای محلی/آفلاین برای داده‌های حساس، در صورت امکان (با توجه به محدودیت سخت‌افزاری).
4. استفاده از الگوهای ناشناس‌سازی (مثلاً محو چهره/پلاک) در مراحل قبل از تحلیل، به‌خصوص اگر خروجی عمومی می‌شود. (در محیط Playground هم از «قالب‌های محو چهره/پلاک» به‌عنوان نمونه کاربرد بخش‌بندی یاد شده است.)

جدول محدودیت‌ها و راهکارهای کاهش ریسک

چشم‌انداز آینده و منابع انگلیسی مورد استفاده

آینده SAM 3D در اکوسیستم «Segment Anything»

اگر روند را از SAM (۲۰۲۳) تا SAM 2 (۲۰۲۴) و SAM 3 (۲۰۲۵) نگاه کنیم، یک الگو مشخص دیده می‌شود: حرکت از بخش‌بندی تک‌تصویر به ویدئو، سپس به بخش‌بندی «مفهوم‌محور» و در نهایت به بازسازی سه‌بعدی. خود مقاله Segment Anything (arXiv:2304.02643) روی «مدل پرامپت‌پذیر» و «حلقه جمع‌آوری داده» تأکید دارد، و SAM 2 هم همین ایده را به ویدئو و حافظه استریمینگ تعمیم می‌دهد.

SAM 3 این مسیر را با دیتاست عظیم مفهوم‌محور و جدا کردن «تشخیص حضور مفهوم» از «مکان‌یابی» (presence head) پیش می‌برد.
SAM 3D هم با «پیشرانه داده انسان+مدل» و انتشار دو شاخه Objects و Body، در عمل «۳بعدی‌سازی قابل مقیاس» را به‌عنوان گام بعدی مطرح کرده است.

در کوتاه‌مدت (چشم‌انداز نزدیک)، می‌توان انتظار داشت مسیرهای زیر داغ‌تر شوند (جمع‌بندی تحلیلی بر اساس منابع رسمی و روند پژوهش):

• تبدیل خروجی‌ها به دارایی‌های قابل استفاده‌تر (UV بهتر، توپولوژی پایدارتر، ساده‌سازی خودکار)
• یکپارچه‌سازی بهتر با ابزارهای تولید محتوا و AR/VR (که در اطلاعیه رسمی هم بر «ابزارهای رسانه خلاقانه» تأکید شده است)
• توسعه ریگ انسانی و استانداردسازی بیشتر MHR در تولید آواتار و انیمیشن، چون MHR جدا از SAM 3D Body به‌عنوان مدل پارامتریک مستقل هم منتشر شده است.

آموزش مایا (Maya) را با ایلرن اسکول به شکلی کاربردی و حرفه‌ای تجربه کنید! دوره‌های جامع ما، شما را از اصول اولیه تا مهارت‌های پیشرفته در طراحی سه‌بعدی و انیمیشن همراهی می‌کند. به دنیای خلاقیت وارد شوید و با تسلط بر مایا، آینده‌ای درخشان در صنعت CGI بسازید. همین امروز یادگیری را شروع کنید!