Meta が 2025 年 11 月 19 日に公開した 3D 再構成モデル群。写真を 1 枚渡すだけで、写っている物体や人物の形状・姿勢・テクスチャに加え、カメラからは見えていない背面までを推論し、テクスチャ付きの 3D モデルとして書き出す。従来の 3D 化はぐるりと囲むように何十枚も撮影する多視点撮影が前提だったが、SAM 3D はスナップ写真 1 枚から成立させる点が大きく違う。物体向けの「SAM 3D Objects」と人体向けの「SAM 3D Body」という用途別のサブモデルで構成され、モデルの重みと推論コードは Meta 独自の SAM License で公開されている。
主な特徴
- 単一画像からの 3D 再構成: 多視点撮影や深度センサーを必要とせず、手持ちのスナップ写真 1 枚を入力にする。オクルージョン（手前の物に隠れた部分）や見切れた領域も推論で補完し、閉じた立体として出力する
- 物体向けの SAM 3D Objects: 画像とマスクを与えると、形状ジオメトリ・テクスチャ・シーン内での配置（レイアウト）をまとめて復元する。出力はメッシュに加え、
.ply形式のガウシアンスプラットにも書き出せる - 人体向けの SAM 3D Body: バウンディングボックスやマスクで対象の人物を指定すると、全身のメッシュを推定する。手の位置と形状を追加で精緻化するデコーダも用意されており、指先まで含めた姿勢の再現を狙える
- SAM 3 との連携でマスク作成まで完結: 画像・動画のセグメンテーションを担う SAM 3 で対象を切り出し、そのマスクをそのまま SAM 3D に渡す流れが想定されている。「どこを 3D にするか」の指定作業まで AI 側に寄せられる
- ブラウザで試せる Segment Anything Playground: 環境構築なしで、画像をアップロードして対象を選び、3D 化まで一通り体験できるデモ環境が公式に用意されている
- 重みとコードの公開: GitHub（
facebookresearch/sam-3d-objects）でチェックポイントと推論コードが配布されており、単体・複数オブジェクトそれぞれの推論を示す Jupyter ノートブックが同梱されている
料金
| プラン | 料金 | 主な特徴 |
|---|---|---|
| Segment Anything Playground | $0 | ブラウザ上で画像をアップロードし、対象選択から 3D 化までを試せる公式デモ |
| モデル重み・コードの利用 | $0（SAM License） | GitHub からチェックポイントと推論コードを取得し、自前の環境で実行。GPU などの計算資源は自己負担 |
料金は2026年8月時点の情報です。SAM License は研究用途・商用利用の双方を広く認めるものの、Acceptable Use Policy（利用規約）と貿易管理上の制限が条件として付きます。利用前に必ず公式サイトおよびリポジトリの LICENSE を確認してください。
メリット・デメリット
✅ メリット
- 写真 1 枚で 3D 化できるため、撮影・スキャンの手間とコストが大幅に下がる
- 重みと推論コードが公開されており、自社環境に組み込んで内製のパイプラインを組める
- 出力がメッシュとガウシアンスプラットの両方に対応し、下流のツール選択の幅が広い
- 物体と人体でモデルが分かれているため、それぞれの用途に最適化された精度を得やすい
- ブラウザのデモがあり、導入判断の前に品質を自分の画像で確かめられる
⚠️ デメリット
- 自前で動かすには GPU を備えた実行環境が必要で、手軽なクラウド SaaS のようには使えない
- SAM License は完全なオープンソースライセンスではなく、利用規約と貿易管理上の制約を個別に確認する必要がある
- 見えていない裏側は推論による補完であり、実測ではない。寸法精度が求められる用途には向かない
- 出力はそのまま製品品質のアセットになるとは限らず、リトポロジーやテクスチャ調整といった後工程が前提になりやすい
- 学習済みモデルの配布が中心で、日本語のドキュメントやサポート窓口は整っていない
類似サービスとの比較
| 比較項目 | SAM 3D | Hunyuan3D | TRELLIS | Meshy |
|---|---|---|---|---|
| 提供元 | Meta | Tencent | Microsoft | Meshy |
| 主な入力 | 画像1枚（+マスク） | 画像・テキスト | 画像・テキスト | 画像・テキスト |
| 人体特化モデル | あり（SAM 3D Body） | なし | なし | なし |
| 提供形態 | 重み公開（SAM License） | 重み公開 | 重み公開 | Web サービス（SaaS） |
| 環境構築 | 自前 GPU またはデモ環境 | 自前 GPU | 自前 GPU | 不要（ブラウザ完結） |
こんな人におすすめ
- 商品写真から 3D アセットを量産したい EC・カタログ運用の担当者
- AR・VR コンテンツの試作で、実物のスキャンにかけるコストを抑えたい開発者
- 人物のモーションやポーズを扱うアプリケーションを作っていて、単一画像からの人体メッシュ推定を必要とするエンジニア
- 3D 再構成の研究・検証を行っていて、比較対象となる公開モデルを探している研究者
- 自社サービスに 3D 化機能を組み込みたく、外部 API ではなく内製で完結させたいチーム
まとめ
SAM 3D は、「1 枚の写真から見えない部分まで含めて立体を起こす」という難題に、公開された重みとコードで取り組めるようにしたモデル群である。物体向けと人体向けが分かれている構成は、汎用の画像 to 3D ツールにはない実務上の強みになる。一方で、動かすには GPU 環境が要り、ライセンスも完全な自由使用ではない。まずは公式のブラウザデモで自分の画像を投げてみて、出力品質が求める水準に届くかを見てから、自前環境への組み込みを検討するのが現実的な進め方といえる。