字节跳动的 Seed 团队近日推出了其最新成果 Seed3D 1.0 —— 一款兼具物理模拟精确性与可扩展性的 3D 基础模型。只需一张图片，就能生成高精度的 3D 模型，并且自带精细纹理和材质，可以直接用于仿真和机器人训练。
当前 3D 生成技术的核心挑战，在于实现“从一张照片到可用三维世界的跨越”。这要求模型必须解决三个根本性问题：首先，它不能只生成一个“空壳”，而要能从单一视角精准推断出物体完整的三维结构、表面纹理和物理材质，包括看不见的背面和底部；其次，生成的模型不能只是视觉摆设，必须能直接扔进仿真环境，拥有恰当的重量和碰撞属性，让机器人能抓取、能交互；最后，它还要理解物体之间的现实关系，能把椅子、桌子、灯具等不同物件，像搭积木一样智能地组合成一个既合理又连贯的立体场景，而不仅仅是简单的堆砌。
而 Seed3D 1.0 的核心升级方向正是围绕上述难点展开，模型在三大关键能力上表现卓越：
- 高保真资产：生成具备精确几何结构、完美贴合纹理与基于物理的材质的优质资产
- 直接集成：资产只需最小配置即可集成到物理引擎，可立即部署于机器人操控与仿真训练场景
- 可扩展生成：除单物体生成外，更能将多个物件组合成连贯场景，实现完整场景生成
这些能力推动 Seed3D 1.0 向具身智能所需的“世界模拟器”迈出关键一步。根据官方技术报告，Seed3D 1.0 在多项评估中均展现出全面领先的生成质量，部分维度甚至超越当前主流商业与开源模型。更重要的是，Seed3D 显著降低了高精度 3D 内容的制作门槛，传统建模成本高、耗时长，而 Seed3D 使得高质量资产生成随手可得，应用场景全面覆盖具身智能从业者、XR 从业者、游戏开发者等各类人群。
302.AI 已接入 Seed3D 1.0 模型 API，综合其功能亮点和性能升级，本期测评将使用主流 3D 模型 Tripo 3D v3.0，Hyper3d-Rodin 以及国产模型 Hunyuan3D 2.1 来与之进行对比横评。这款字节系新秀能否真正成为行业黑马？我们下文见分晓。
I. 实测模型基本信息
（1）各实测模型在 302.AI 的价格：
| 模型名称 | 价格 |
| Seed3D | $11/1M Tokens 一次建模成本约合 $0.33 |
| Tripo3D V3.0 | $0.15/次 |
| Hyper3d-Rodin | $0.7/次 |
| Hunyuan3d-v21 | $0.3/次 |
（2）测评目的：
旨在客观评估实测模型在平面图转3D建模生成中的物体还原度、结构纹理质量以及物理仿真性等效果。
（3）测评方法：
各案例均使用同一图片素材进行生成，且均取第一次生成结果，评测结果仅供参考。
（4）测评工具：
- Hyper3d-Rodin, Hunyuan3d-v21使用302.AI→应用超市的AI 3D建模应用
- Seed3D, Tripo3D V3.0 使用302.AI→API超市→在线调试功能
Ⅱ. 测评案例
- 302.AI 应用超市的 AI 3D建模工具，支持上传图片→选择AI模型后一键生成 3D 建模，支持在线预览、自动保存和随时查看历史生成记录
- 输出文件默认格式为 glb 格式，可在线转换为 obj 和 stl 格式
- 下文案例展示为在线预览录屏
案例 1：车辆建模
Seed3D：
Tripo3D V3.0：
Hyper3d-Rodin：
Hunyuan3d-v21：
| 测评对象 | Seed3D | Tripo3D V3.0 | Hyper3d-Rodin | Hunyuan3d-v21 |
|---|---|---|---|---|
| 轮廓结构还原度 | ★★★ | ★★★★ | ★★ | ★ |
| 材质纹理质量 | ★★★★★ | ★★★ | ★★★ | ★★ |
| 色彩光影一致性 | ★★★★ | ★★★★ | ★★★ | ★★★ |
| 简评 | Seed3D表现最佳。Seed3的建模效果在材质纹理和色彩还原上都更加出彩，车体的材质表现最为加分，车身涂层和抛光质感较佳，且较为细节地还原了车头logo，精细度最佳，然而缺陷也显而易见，车体局部出现变形，且挡风玻璃的质感不强；Tripo3D则见长于更接近原版的车体结构还原，只是在细节处理上存在走线模糊和色块融合问题；另外两组模型表现平平，Hunyuan甚至把车底投影也识别建模了。 | |||
案例 2：二次元角色
Seed3D：
Tripo3D V3.0：
Hyper3d-Rodin：
Hunyuan3d-v21：
| 测评对象 | Seed3D | Tripo3D V3.0 | Hyper3d-Rodin | Hunyuan3d-v21 |
|---|---|---|---|---|
| 轮廓结构还原度 | ★ | ★★★★ | ★ | ★ |
| 材质纹理质量 | ★★★ | ★★★★★ | ★ | ★★ |
| 色彩光影一致性 | ★★★ | ★★★★★ | ★ | ★ |
| 简评 | Tripo3D表现最佳。虽然仍有轻微瑕疵，但无论从人物比例、材质细节、光影色彩方面都遥遥领先于其他三组模型。Seed3D虽生成了合适的色彩和材质，但人物比例和形态出现严重扭曲崩坏；Hyper和Hunyuan的建模则在色彩和材质上剑走偏锋，人物形态和比例也完全不达标。 | |||
案例 3：潮玩手办
Seed3D：
Tripo3D V3.0：
Hyper3d-Rodin：
Hunyuan3d-v21：
| 测评对象 | Seed3D | Tripo3D V3.0 | Hyper3d-Rodin | Hunyuan3d-v21 |
|---|---|---|---|---|
| 轮廓结构还原度 | ★★★★ | ★★★★★ | ★★ | ★★★★ |
| 材质纹理质量 | ★★★ | ★★★★ | ★★ | ★★★ |
| 色彩光影一致性 | ★★★ | ★★★★★ | ★ | ★★ |
| 简评 | Tripo3D表现最佳。除了出现部分轻微穿模外，整体还原度都十分接近原图。Seed3D整体还原度尚可，但是材质表现差点意思，形状边缘过于锐利，不太契合角色特征；Hunyuan的建模问题也出在材质处理和颜色还原上，瑕疵较为明显，Hyper3d则在角色面部和颜色的处理上出现明显失败，只有毛流感处理比较自然，但背面的也未做相应的毛流感处理。 | |||
案例 4：产品包装
Seed3D：
Tripo3D V3.0：
Hyper3d-Rodin：
Hunyuan3d-v21：
| 测评对象 | Seed3D | Tripo3D V3.0 | Hyper3d-Rodin | Hunyuan3d-v21 |
|---|---|---|---|---|
| 轮廓结构还原度 | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★★ | ★★★★ |
| 材质纹理质量 | ★★★★ | ★★★ | ★★★ | ★★★ |
| 色彩光影一致性 | ★★★★★ | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★★ |
| 简评 | Seed3D表现较佳。在材质细节表现方面，Seed3D和Hyper在盒身纹理上处理得较为出色，均呈现出立体浮雕质感，且Seed3D比较微妙的一个点在于甚至复刻了原图包装盒盖的轻微凸起——一个看似没有完美闭合的立方体。与之相比，细看Hyper3d的盒身呈现为一个走线平整的正方体，反而不够贴合原图建模。Tripo3D和Hunyuan则不同程度出现了盒身侧面纹理混乱和模糊；在色彩与图案还原上，也是Seed3D的建模最还原（包括盒身顶部和侧面的图案） | |||
案例 5：玻璃器具
Seed3D：
Tripo3D V3.0：
Hyper3d-Rodin：
Hunyuan3d-v21：
| 测评对象 | Seed3D | Tripo3D V3.0 | Hyper3d-Rodin | Hunyuan3d-v21 |
|---|---|---|---|---|
| 轮廓结构还原度 | ★★★★ | ★★★★ | ★★★ | ★★★ |
| 材质纹理质量 | ★★★★ | ★★★★ | ★★★ | ★★ |
| 色彩光影一致性 | ★★★ | ★★★ | ★★ | ★ |
| 简评 | Seed3D和Tripo3D表现较佳。从材质纹理来看，四组模型均未能表现出原图台灯的玻璃质感，从外形还原度来看，Seed3D和Tripo3D最为接近，但各自又在灯柱和灯罩上有缺陷；从色彩光影来看，因未能形成玻璃材质，建模的质感也就未能完全复刻图片；Hyper3d和Hunyuan这组案例的表现都比较平庸。 | |||
III. Seed3D 1.0 实测结论
综合多维度场景的实测结果，Seed3D 1.0 展现出较为扎实的综合能力——不仅在通用物体生成上表现稳健，更在真实纹理与物理渲染（PBR）材质还原方面确立明显优势，整体实力已具备与顶尖闭源模型竞争的水准。
具体而言，Seed3D 1.0 的核心优势体现在两个层面：
在生成质量方面，模型在物体结构的完整性与轮廓还原度上表现突出。在多数测试案例中，Seed3D 能够准确重建原物体的三维形态，有效减少“空壳化”现象，确保模型不仅外观完整，也具备合理的体积与结构支撑。特别是在处理结构规整、细节丰富的对象时，模型展现出优秀的几何重建能力，既能还原精细结构，也能保证封闭曲面与流形几何的物理正确性，为后续的仿真应用奠定了基础，显著简化了工作流，表现优于多数对比模型。
在物理属性方面，借助 Diffusion Transformer 架构的 PBR 材质生成能力，Seed3D 1.0 所生成的模型在材质外观上更加精细。例如案例 1 中车头 logo 的清晰还原，案例4包装盒表面文字与浮雕图案的细腻处理，乃至盒身形态与不规则走线都高度贴近原物，体现出模型对还原度的严格追求与在真实感呈现上的进步。
不过，实测中也反映出模型仍有提升空间。目前 Seed3D 1.0 仅支持单图输入，且暂不支持通过文本提示词进一步引导生成过程。这意味着模型仅能依据单一视角的图像进行推断，其余部分依赖算法“脑补”，因而在生成过程中不可避免会引入一定随机性。例如案例 3 中为 labubu 形象生成尾巴造型时，结果即为模型自主理解所生成，用户难以直接控制其具体形态。此外，在案例2的动漫角色这类结构复杂、风格强烈的生成任务中，尽管整体形态把握准确，但在手指、发丝等极致细节方面，与顶尖的专用角色生成模型相比仍存在细化余地，反映出模型在通用性与专业精度之间的平衡上尚有优化空间。
总体来看，对于需要快速获取高质量 3D 模型的开发者和团队而言，Seed3D 1.0 是一个值得投入关注的选项。它成功地将图生 3D 技术从概念演示推进至实用阶段，尽管存在一定局限，但在处理强调物理真实感的建模任务时，已能够显著提升效率，具备实际应用价值。
Ⅳ. 如何在 302.AI 上使用
302.AI 提供按需付费无订阅的服务模式，用户可以根据自身业务需求灵活选择使用。
使用模型 API
步骤指引：API超市→图片处理→即梦→Seed3D
点击【立即体验】在线调用 API
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为什么选择302.AI？
● 灵活付费：无需月费，按需付费，成本可控
● 丰富功能：从文字、图片到视频，应有尽有，满足多种场景需求
● 开源生态：支持开发者深度定制，打造专属AI应用
● 易用性：界面友好，操作简单，快速上手
