TripoSG: 1枚の画像から高解像度の3Dモデリングデジタル資産を生成

はじめに

TripoSGはVAST AI研究チームによって開発されたオープンソースプロジェクトで、1枚の画像から高品質な3Dモデルを生成します。このプロジェクトでは、大規模な整流器-フローコンバータ技術をハイブリッド教師あり学習と高品質なデータセットと組み合わせることで、明確な幾何学的ディテールと複雑な構造を持つ3Dモデルを生成している。そのコードと事前に訓練されたモデルはGitHubで公開されており、誰でも無料でダウンロードして使用することができる。このツールの目標は、研究者、開発者、クリエイターが3Dデジタル資産をより簡単に作れるようにすることだ。

機能一覧

• 複数の入力スタイルに対応し、1枚の画像から高解像度の3Dモデルを生成します。
• 明確な幾何学的特徴と微細な表面ディテールを提供。
• 複雑なトポロジーのための3D形状生成をサポート。
• オープンソースのコードと学習済みモデルにより、ユーザーは自由に修正や最適化を行うことができます。
• 大規模な整流フロー・コンバーターを使用することで、安定した効率的な発電プロセスを実現している。

ヘルプの使用

TripoSGはローカルインストールが必要なツールであり、開発者や研究者など、一定の技術的基盤を持つユーザーを対象としている。以下は、インストールと使用方法の詳細です。

設置プロセス

1. 環境を整える
   TripoSG を使用する前に、お使いのコンピューターに Python 環境があることを確認してください。Python 3.10以上を推奨する。バージョンは以下のコマンドで確認できる：

python --version

インストールされていない場合は、https://www.python.org からダウンロードできる。

2. クローンプロジェクト
   ターミナルを開き、以下のコマンドを入力して TripoSG プロジェクトをローカルにダウンロードする：

git clone https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSG.git

ダウンロードが完了したら、プロジェクトフォルダーに移動する：

cd TripoSG

3. PyTorchのインストール
   TripoSGにはPyTorchのサポートが必要です。https://pytorch.org/get-started/locally/ にアクセスし、お使いのオペレーティングシステムとグラフィックカード（CUDAサポートの有無）に適したバージョンを選択してください。例えば、NVIDIAのグラフィックカードを持っていて、CUDA 11.8をサポートしていれば、実行できます：

pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

グラフィックカードをお持ちでない場合は、CPU版をインストールしてください：

pip install torch torchvision

4. 依存関係のインストール
   このプロジェクトは requirements.txt ファイルには、必要なライブラリーがすべてリストされている。ターミナルで実行する：

pip install -r requirements.txt

これにより、トランスフォーマーやtrimeshといった必要なツールキットが自動的にインストールされる。

5. インストールの確認
   インストールが完了したら、簡単なテスト・コマンドを実行して環境が動作していることを確認できる：

python -c "import torch; print(torch.__version__)"

バージョン番号が出力されれば、インストールは成功である。

使用方法

TripoSGの中核機能は、画像から3Dモデルを生成することである。以下はその手順である。

入力画像の準備

入力として、例えばPNGやJPG形式の鮮明な画像が必要です。画像の内容は、実際のオブジェクトでも、漫画のキャラクターでも、手描きのスケッチでもかまいません。より良い画像を生成するために、画像がシンプルな背景を持っていることを確認してください。

generateコマンドを実行する

1. 画像ファイルを TripoSG プロジェクトフォルダーに配置するか、ファイルパスを覚えておく。
2. ターミナルで以下のコマンドを実行する：

python run.py --image 你的图像路径 --output-dir 输出文件夹

例えば、こうだ：

python run.py --image ./example.png --output-dir ./output

• --image 入力画像のパスを指定する。
• --output-dir 3Dモデルの保存場所を指定します。 output/.

3. 生成を待ちます。コンピュータの性能や画像の複雑さによって、処理に数分かかる場合があります。終了すると、出力フォルダに生成された3Dモデルファイル（通常はOBJ形式）が表示されます。

調整パラメータ（オプション）

TripoSGは、エフェクトを生成するためのいくつかのパラメーター調整に対応しています。例えば

• --mc-resolutionメッシュの解像度を設定します。デフォルトは256です。値を大きくすると、より詳細になりますが、計算時間が長くなります。

python run.py --image ./example.png --mc-resolution 512 --output-dir ./output

• --bake-texture頂点カラーの代わりにテクスチャマップを生成します。

python run.py --image ./example.png --bake-texture --texture-resolution 2048 --output-dir ./output

結果を見る

生成された3Dモデルは、BlenderやMeshLabなどのソフトウェアで開くことができます。 Blenderでは、"File > Import > Wavefront (.obj) "をクリックしてモデルを読み込み、詳細とテクスチャを確認します。

よくある質問

• CUDAがサポートされていないというプロンプトが表示された場合は、PyTorchのCUDAのバージョンがお使いのコンピュータのグラフィックカードドライバと一致していることを確認してください。
• 生成に失敗した場合は、イメージが要件を満たしているかどうかを確認するか、依存するライブラリを更新してみてください：

pip install --upgrade -r requirements.txt

高度な使用

TripoSGはオープンソースであり、特定のニーズに合わせてコードを変更することができます。例えば、モデルのパラメーターを調整したり、新しい機能を追加したりすることができる。プロジェクトのドキュメントはGitHubの README.mdコード構造と貢献の方法について詳述している。

アプリケーションシナリオ

1. ゲーム開発
   開発者はTripoSGを使用することで、概念図から3Dモデルを素早く生成し、モデリング時間を短縮することができます。
2. 3Dプリンティング
   クリエイターはデザインスケッチを入力し、印刷可能な3Dファイルを生成することができます。
3. 教育研究
   学生や研究者はこれを使って、画像から3Dへの変換技術を探求したり、モデリングにおけるAIの利用について学んだりすることができる。
4. アニメーション
   アニメーターは、カートゥーン画像を使用してキャラクターモデルを生成し、プリプロダクションプロセスをスピードアップすることができます。

品質保証

1. TripoSGはどのような画像フォーマットに対応していますか？
   PNGやJPGなどの一般的な画像形式がサポートされています。より良い結果を得るためには、より高解像度の画像をお勧めします。
2. ビデオカードが必要ですか？
   必ずしもそうではない。グラフィックカードがなくてもCPUで動作させることはできますが、NVIDIAカードがあればより速くなります。
3. 生成されたモデルは市販されているか？
   TripoSGはMITライセンスを使用しており、著作権表示を残すことを条件に、自由な使用と改変が認められています。
4. なぜ満足のいく結果が得られないのか？
   画像の背景が複雑すぎるか、解像度が低すぎる可能性があります。背景をシンプルにするか、画質を向上させてみてください。