SAM 3D: 3Dfy Anything in Images

Kari Jaaskelainen

— 1 min read
SAM 3D: 3Dfy Anything in Images

What if a single photo could become a detailed 3D object—geometry, texture, and where it sits in the scene? Meet SAM 3D, a generative model for visually grounded 3D reconstruction in the wild.

  • One image in, 3D out: Rebuilds shape, texture, and layout from everyday photos with occlusion and clutter.
  • Data at scale: A human + model-in-the-loop pipeline annotates shape, texture, and pose at unprecedented scale.
  • Modern training: Synthetic pretraining + real-world alignment to break the 3D “data barrier.”
  • Proven results: Wins human preference tests by at least 5:1 on real objects and scenes.
  • Open resources: Code, model weights, online demo, and a new benchmark are coming.

Why it matters: Rich 3D from casual images unlocks better AR/VR, robotics perception, and content creation—without studio captures.

Paper: https://arxiv.org/abs/2511.16624v1

Paper: https://arxiv.org/abs/2511.16624v1

Register: https://www.AiFeta.com

#3D #3DReconstruction #AI #ComputerVision #GenerativeAI #AR #VR #Robotics #Graphics #MachineLearning

Read more

Kun päällekkäisyys ei olekaan virhe: hermoverkot voivat hyödyntää “hälyä”

Kun päällekkäisyys ei olekaan virhe: hermoverkot voivat hyödyntää “hälyä”

Jos tekoäly järjestää sisäiset signaalinsa hyödyntämään sanojen yhteisesiintymiä, se voi vahvistaa oikeaa viestiä sen sijaan, että yrittäisi peittää kaiken päällekkäisyyden – ja tämä haastaa vallitsevan selitysmallin siitä, miten mallit ajattelevat. Kuvittele selaavasi reseptejä. Kun ruudulla vilahtaa “kahvi”, todennäköisesti näet pian “kupin” tai “mukin”. Me huomaamme tällaiset parit vaistonvaraisesti. Mutta mitä tapahtuu

By Kari Jaaskelainen
Synteettinen data parantaa satelliittikuvien tekoälyä, kun sisältö tarkistetaan sanoin ja kuvin

Synteettinen data parantaa satelliittikuvien tekoälyä, kun sisältö tarkistetaan sanoin ja kuvin

Kun kuvan piirteet nimetään ja kuvataan sanallisesti, tekoälyn harjoittamiseen luotu aineisto muuttuu ymmärrettäväksi – ja toimii paremmin kuin pelkkä oikea data yksinään. Kun avaa karttasovelluksen satelliittinäkymän, näkee ylhäältäpäin asioita, joita maan tasalla harvoin ajattelee: teiden suoruuden, jokien kiemurat, pellonlaidat, jotka asettuvat kuin palapelin palat. Juuri tällaisia kuvia koneoppimismallit yrittävät tulkita. Ne

By Kari Jaaskelainen
Huipputulokset koetesteissä eivät vielä todista aidosta päättelystä

Huipputulokset koetesteissä eivät vielä todista aidosta päättelystä

Kuvittele, että sinulle annetaan ohjelmointikirja kielellä, jota et ole koskaan nähnyt. Selailisit dokumentaatiota, kokeilisit esimerkkejä ja muuttaisit koodia, kunnes se toimii. Ihminen oppii näin varsin nopeasti uuden kielen alkeet. Mutta osaavatko myös tekoälymallit oppia uutta näin, vai toistavatko ne lähinnä asioita, joita ovat aiemmin nähneet? Viime vuosina suuret kielimallit ovat

By Kari Jaaskelainen
Tekoäly oppii katsomaan kuvia myös vietnamiksi, kun data ja mittarit päivitetään

Tekoäly oppii katsomaan kuvia myös vietnamiksi, kun data ja mittarit päivitetään

Matkalla otettu kuva torilta: muovipussissa vilahtaa keltainen hedelmä, ja joku kysyy puhelimelta vietnamin kielellä, mitä nainen pitää kädessään. Usein vastausta ei tule. Monelle kielelle tekoäly on oppinut puhumaan, mutta näkeminen ja vastaaminen yhtä aikaa on ollut pitkälti englannin varassa. Jo pitkään on ajateltu, että kunhan kielimalli on riittävän vahva, se

By Kari Jaaskelainen