テキストから3Dモデル生成 | 新しいAIジェネレーター (imagine3D / point-e)

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テキストから3Dモデル生成 | 新しいAIジェネレーター (imagine3D / point-e)

テーブルオブコンテンツ:

  1. はじめに
  2. 3Dモデル生成AIの紹介
  3. imagine 3D:テキストから3Dモデルへ
    • アクセス方法
    • 3Dモデルのダウンロード
    • 生成モデルの詳細
  4. Point e:テキストからポイントクラウドへ
    • 利用方法
    • 環境構築
    • ポイントクラウドの生成
    • ポイントクラウドから3Dメッシュへ
  5. テキストから3Dモデルへの応用
    • 3Dアートにおける将来性
    • 利用の可能性
    • ユーザーの意見
  6. AIの進化と今後の展望
  7. まとめ

💡テキストから3Dモデルへの新たな道が開ける!

近年、AIによる芸術作品の生成が世界中で注目を集めていますが、多くのテキストから画像を生成するAIは2Dのイメージに限られていました。しかし、今回ご紹介する2つの新たなAIジェネレーターは、テキストから3Dモデルを作成することが可能です。まずは、「imagine 3D」というジェネレーターを紹介しましょう。このAIは現在Early Access段階であり、Luma AI labsが開発したモデルです。公式トレーラーを通じてその機能が示されており、ユーザーはプロンプトを入力することで簡単に3Dモデルを生成することができます。テクスチャにはディフューズテクスチャが使用されており、既にディフューズテクスチャを生成するAIも存在しますので、問題ありません。公式ウェブサイトでは、現在もアルファステージであるため、ホワイトリストに参加する必要があります。しかし、ウェブサイト上ではすでにAIが生成した3Dモデルの一部をダウンロードすることができ、検索エンジンも提供されています。

次に、3Dモデルの生成からポイントクラウドへと特化した「Point e」をご紹介しましょう。このジェネレーターは、非常に人気のあるテキストから画像を生成するジェネレーター「Dal e」の開発チームによって作成されました。Point eは、テキストの入力に基づいてポイントクラウドを生成し、さらにツールを提供してこのポイントクラウドを3Dメッシュに変換することも可能です。公式のGitHub上では、このジェネレーターのコードを自由にダウンロードすることができます。コードを実行するには、いくつかの方法があります。まずはローカルで実行する方法がありますが、これにはPythonコードの編集や基本的な知識が必要です。次に、「hugging face」というウェブサイトを利用する方法がありますが、多くのユーザーが同時に実行しようとするため、エラーが発生する可能性があります。最後の方法は、Google Collabを使用する方法です。Google CollabにはすでにPoint eを実行するためのノートブックが用意されており、いくつかのボックスを実行し、プロンプトを追加するだけで、テキストからポイントクラウドを簡単に生成することができます。GitHub上にもポイントクラウドを3Dメッシュに変換するためのノートブックが提供されています。

これらのAIジェネレーターの登場により、テキストから3Dモデルを作成する新たな道が開けました。そしてこれは今後も進化し続け、Imagine 3Dのウェブサイトは巨大な3Dモデルのライブラリとなり、ユーザーは自由に3Dモデルを生成することができるようになるでしょう。テキストから3Dモデルへの応用としては、3Dアートの将来性が考えられます。また、特定の用途においては非常に有用なツールとなることも予想されます。皆さんの意見も知りたいですね。このAIジェネレーターについてどう思われますか?3Dアートの未来を担うものと考えますか?ご意見をお聞かせください。チャンネル登録もお忘れなく!

🌟ハイライト:

  • テキストから3Dモデルを生成するAIが登場!
  • imagine 3D:テキストから3Dモデルへの新しいアプローチ
  • Point e:テキストからポイントクラウドへの革新
  • AIの進化と展望

FAQ:

  1. これらのAIジェネレーターはどのように利用できますか?

    • imagine 3Dにアクセスするためには、ホワイトリストに参加する必要があります。Point eの場合、GitHubからコードをダウンロードして実行することができます。
  2. 生成される3Dモデルの品質はどうですか?

    • imagine 3Dの生成モデルはまだアルファステージであり、クオリティは個別のモデルによって異なります。Point eの場合も、ポイントクラウドからの3Dメッシュ変換には多少のクリーンアップが必要な場合があります。
  3. これらのAIジェネレーターは将来的に一般的に使用されるようになるでしょうか?

    • AIの進化は非常に速いですので、今後もさまざまな新しいツールが開発されることが予想されます。しかしその普及具合は利用者の反応やニーズ次第です。
  4. imagine 3DやPoint eの利用にはどのような知識が必要ですか?

    • imagine 3Dの利用にはホワイトリスト参加が必要ですが、特別な知識は必要ありません。Point eの場合、Pythonに関する基本的な知識やコードの編集が必要になります。

リソース:

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