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GPT-6 Astraで3DスキャンからCADを自動作成🏭🤖 🔹AIが工場などの3Dデータから設備や形状を読み取る 🔹読み取った形状をCADとして組み立てる 🔹AIの判断を人が確認・修正できる 🔹作成したデータをデジタルツインにも活用 開発:Prevu3D 詳細はリプ欄。

24,524 просмотров • 1 месяц назад •via X (Twitter)

Комментарии: 7

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Sadao Tokuyama1 месяц назад

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Joe1 месяц назад

I have also found a lot of good results when using CAD planimetrics to drive 3D creation.

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SY.works1 месяц назад

スキャンから起こすと寸法が50.3のような端数で出るので、設計意図の50に丸めるかどうかは結局人が判断するところですね。丸めた寸法と実測のまま残した寸法を分けて記録しておかないと、後で現物と合わなかったときにどちらが原因か追えなくなります。

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Peter Copu1 месяц назад

This is so cool!

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Lifeng Xu1 месяц назад

厉害👍🏻!

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Arka Serezh1 месяц назад

@samanfarid

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Eng Civil Fernando Schettini1 месяц назад

Show the prompt 😜

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📝これ、Claudeで本気のプロモ動画を作るなら嬉しすぎるリポジトリだ。特に作者の補足記事まで読むと印象が変わる 「AIでカッコいい動画を作るSkill」ではなく、ほぼ“AI動画制作会社のOS”だった Motion Video Kitは、28本のプロ制作SaaSローンチ動画を分析して、モーション、3D、音、品質チェックまでSkill化したGitHub でも面白いのはここから 作者は「どう動画を作るか」だけでなく 顧客は何にお金を払うのか ↓ 25秒の動画をどう商品化するか ↓ 絵コンテをどう作るか ↓ Three.jsやAI生成映像をどう組み合わせるか ↓ 別AIに完成動画を批評させて修正する ↓ 継続契約にどうつなげるか まで一連の工程として設計している 特に好きなのが「Builder ≠ Judge」 動画を作ったAI自身に採点させず、制作過程を知らない別のレビュー担当に完成動画を見せ、弱い部分を潰していくGauntlet Loop Claude Opus 5.5やGPT-6 Astraに、HyperFrames、Three.js、画像・動画生成モデルなどを組み合わせれば、企画→素材生成→3D→レンダリング→品質チェックまでかなりエージェント化できる そして作者が繰り返しているのが「AI動画を売るな」という話 企業がお金を払うのはAIではなく 「サービスを理解してもらう」 「見積もり後の説明を分かりやすくする」 「広告クリエイティブを毎月更新する」 といった成果 ここまで“作る技術”と“売る設計”が一緒になったSkillはかなり参考になる AI動画制作は、動画生成モデルを触るフェーズから「制作会社そのものをエージェント化する」フェーズに入ってきた感がある 記事の要約とGitHubのリンクはリプ欄へ↓

テツメモ|AI図解×検証|Newsletter

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本当にAIだけで3Dゲームは作れるのか? いまAIを使って、故郷の五島列島を舞台にしたスローライフゲーム「島ぐらし」を開発しています。 学生時代からゲームを作りたかったけど、何度も挫折してきた僕が、今はAIを使ってかなり本格的な3Dゲームを作れるようになりました。 実際に作ってみてわかったことをまとめます。 ① 最初に完成イメージを作るのがめちゃくちゃ大事 - 最初はAIに指示して、いきなり3Dを作っていたけど、なかなか思ったものにならなかった -そこでGPT Imageで島全体や建物、道路などの見本画像を100枚ほど作成 -その画像をAIに渡して、Blenderで3Dモデルを作ってもらう -「この見た目になるまで調整して」と指示すると、かなり精度が上がった ② 3Dモデルはひとつのツールで全部作ろうとしない -GPT Image:完成イメージ、デザインの見本 -Blender+AI:建物や小物などの3D制作 -Tripo:複雑な形を画像から3D化 -Mixamo:キャラクターの基本アニメーション -Godot:ゲーム本体の実装 例えば灯台は、GPT Imageで見本を作って、Tripoで3D化して、Blenderで調整してゲームに入れています。 ③ AIは作れるけど、最初から完成品は出てこない -3Dの形がよくても、ゲームに入れると違和感がある -キャラクターの動きも、そのままだと不自然なことが多い -見本の動画とAIが作った動きを比較して、何度も修正する -僕は基本的に出来上がった画像や動画を見て、修正指示を出す これを何度も繰り返しています。地道だけど、ちゃんとよくなっていくのが面白い。 ④ AIで何でも作れるからこそ、作りすぎてしまう これは意外な落とし穴でした。 -物を自由に持つ、投げる、好きな場所に置く -穴を掘って水を入れる -家を細かく自由に建築する 思いついたことをどんどん実装していたら、操作が複雑になって、動作も重くなってしまいました。 現実では簡単なことでも、ゲームのコントローラーで操作できるようにするのは難しい。 結局、かなりの機能を削りました。 ⑤ AIには専用の作業環境を与えると便利 -Mac miniをゲーム開発専用にして、Godot、Blender、Claudeなどを動かす -Claudeに監督役を任せ、作業を別スレッドに分担 寝ている間も、確認なしで進めていい作業は任せる -ChatGPTのdotsにはクラウドPCで3D素材を作ってもらう -外出先からスマホで指示を出すこともある AIが自分のパソコンを操作していると、その間自分が使いにくくなります。 作業環境を分けると、自分の仕事をしながら、別のPCやクラウド上でAIに作業してもらえるのがいい。 ⑥ AIに任せても、費用と時間はそれなりにかかる 現在、ClaudeとChatGPTはそれぞれ月200ドルのプランを契約しています。 それでも、ゲーム開発をずっと続けていると利用量はかなり多く、制限を気にしながら使っています。 作業をAIに任せられるようになったけど、何度も修正するので時間もかかります。 ⑦ 一番難しいのは、どこで完成にするか AIで作れることが増えたので、次から次にアイデアが出てきます。 あれもできそう、これも入れたい。でも、それを全部やっていたら、いつまでも完成しない。 今は何を作るか以上に、何を作らないかを考えることが増えました。 結論、AIだけでもかなり本格的な3Dゲームは作れます。 ただ、AIに丸投げして一発で完成するわけではなく、作りたいものを考えて、見本を用意して、出来上がったものを確認して直していく。その繰り返しです。 僕自身、ゲーム制作には何度も挫折してきました。 それが今、子どもの頃に遊んだ島の風景をゲームの中に再現して、軽トラで走ったり、自販機でジュースを買ったり、空き缶を積んで石を投げたり。 そんなゲームを作れているのが、めちゃくちゃ楽しいです。 記事では実際のゲーム画面や制作過程、失敗した例なども画像付きで詳しく紹介しています。 これからAIでゲームを作ってみたい人の参考になれば嬉しいです。

入江 慎吾 🏝️

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