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Ana Sayfaya Dön

LichtFeld StudioのGeo Register Pluginを早速使ってみました。 ・ドローン空撮 ・RealityScanでSfM ・LichtFeld Studioで3DGS生成 ・Geo Register Plugin - 空撮画像のEXIF位置情報で地理参照 - 3D Tiles V1.1出力(spzのglbファイル：52MB) ・Cesium ionにインポートしてStory作成

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ダックビル＠STUDIO DUCKBILL LLC

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環境外観のビジュアルシミュレータ（ドライブ・ロボット・ドローンなど）のトレンドは3DGSですよね。 LichtFeld StudioのADC+PPISPでトレーニング。 一切クリーンアップなしで生成してそのまま出力。
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環境外観のビジュアルシミュレータ（ドライブ・ロボット・ドローンなど）のトレンドは3DGSですよね。 LichtFeld StudioのADC+PPISPでトレーニング。 一切クリーンアップなしで生成してそのまま出力。

ダックビル＠STUDIO DUCKBILL LLC

15,333 görüntüleme • 6 ay önce

Gaussian SplattingをUnityに読み込むツール「Spatialograph Maker」ですが、LichtFeld Studioで生成したPLYファイルでも問題なく読み込めるのを確認できました。これで、Postshot、Scaniverse、LichtFeld StudioからのPLYに対応できます。
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Gaussian SplattingをUnityに読み込むツール「Spatialograph Maker」ですが、LichtFeld Studioで生成したPLYファイルでも問題なく読み込めるのを確認できました。これで、Postshot、Scaniverse、LichtFeld StudioからのPLYに対応できます。

VoxelKei

15,834 görüntüleme • 7 ay önce

LichtFeld Studio (LichtFeld Studio)で写真1,580枚から作成した蒸気機関車の3D Gaussian Splattingです。 （生成したままで手を加えていない） 最新学習戦略のMRNF + PPISPを使うとフローターノイズがほとんど発生しませんね。
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LichtFeld Studio (LichtFeld Studio)で写真1,580枚から作成した蒸気機関車の3D Gaussian Splattingです。 （生成したままで手を加えていない） 最新学習戦略のMRNF + PPISPを使うとフローターノイズがほとんど発生しませんね。

ダックビル＠STUDIO DUCKBILL LLC

23,637 görüntüleme • 4 ay önce

早朝の松本市なわて通り商店街を3D化してみました。 LichtFeld Studioで3D Gaussian Splattingを生成しています。（撮影は2025年3月） Arrival SpaceでPCでもスマホでも体験できます🐸 URL👉
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早朝の松本市なわて通り商店街を3D化してみました。 LichtFeld Studioで3D Gaussian Splattingを生成しています。（撮影は2025年3月） Arrival SpaceでPCでもスマホでも体験できます🐸 URL👉

ダックビル＠STUDIO DUCKBILL LLC

123,302 görüntüleme • 6 ay önce

VRChatワールド「深夜の京都散歩 ⁄ Kyoto Midnight Walk」の元データを訳あって、品質特化の生成をしました！ PureRAWでノイズ処理してフル解像度のまま、LichtFeld Studio（LichtFeld Studio ）でトレーニング 1GBサイズのスプラット数8MなのでVRCには持っていけないが、ほぼ実写に近い品質になった 4K動画はリプ欄から #3DGS #Kyoto
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VRChatワールド「深夜の京都散歩 ⁄ Kyoto Midnight Walk」の元データを訳あって、品質特化の生成をしました！ PureRAWでノイズ処理してフル解像度のまま、LichtFeld Studio（LichtFeld Studio ）でトレーニング 1GBサイズのスプラット数8MなのでVRCには持っていけないが、ほぼ実写に近い品質になった 4K動画はリプ欄から #3DGS #Kyoto

たかやん inVR

43,131 görüntüleme • 1 ay önce

ガウシアンスプラッティングの撮影方法の学習や検証に使える。 3DGS撮影時のカメラ位置をArrival Space上に表示してみました。（非公開）カメラ位置はRealityScanからエクスポートして、BlenderでGLBの3Dモデルに変換し、Arrival Spaceに読み込んでいます。
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ガウシアンスプラッティングの撮影方法の学習や検証に使える。 3DGS撮影時のカメラ位置をArrival Space上に表示してみました。（非公開）カメラ位置はRealityScanからエクスポートして、BlenderでGLBの3Dモデルに変換し、Arrival Spaceに読み込んでいます。

ダックビル＠STUDIO DUCKBILL LLC

14,788 görüntüleme • 1 yıl önce

お台場のユニコーンガンダム立像が8月で展示終了か…。 趣味で撮った写真900枚からLichtFeld Studioで3DGS生成
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お台場のユニコーンガンダム立像が8月で展示終了か…。 趣味で撮った写真900枚からLichtFeld Studioで3DGS生成

ダックビル＠STUDIO DUCKBILL LLC

266,758 görüntüleme • 2 ay önce

ワンショットでVRChat内を3DGS化するためのカメラシステム「SplatSeed Camera」が完成！ 通常3DGSを制作する際に必要な位置推定と初期点群生成をスキップしてCOLMAPを生成→LichtFeld Studioで3DGS学習→SpatialographMakerでモデル化→再びVRCへ。
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ワンショットでVRChat内を3DGS化するためのカメラシステム「SplatSeed Camera」が完成！ 通常3DGSを制作する際に必要な位置推定と初期点群生成をスキップしてCOLMAPを生成→LichtFeld Studioで3DGS学習→SpatialographMakerでモデル化→再びVRCへ。

VoxelKei

349,460 görüntüleme • 3 ay önce

那須殺生石の3DGSをSuperSplatで公開しました。 全長300メートル以上ある地上撮影の3DGSですが、非常にリアルです。4M SplatsのSOGフォーマットで51MB。 🛠️Multi Camera Rig→RealityScan→LichtFeld→SuperSplat URL▶️
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那須殺生石の3DGSをSuperSplatで公開しました。 全長300メートル以上ある地上撮影の3DGSですが、非常にリアルです。4M SplatsのSOGフォーマットで51MB。 🛠️Multi Camera Rig→RealityScan→LichtFeld→SuperSplat URL▶️

ダックビル＠STUDIO DUCKBILL LLC

13,191 görüntüleme • 2 ay önce

生成AIでシューズのPR映像を制作しました✔︎ Seedance2.0で出力した2本の動画のみで構成しました。 TapNowで画像や動画を一元管理できて作業が捗った💯
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生成AIでシューズのPR映像を制作しました✔︎ Seedance2.0で出力した2本の動画のみで構成しました。 TapNowで画像や動画を一元管理できて作業が捗った💯

𝐓𝐎𝐓𝐀𝐊𝐔™

81,994 görüntüleme • 2 ay önce

画像生成AIで生成した大量の画像の整理とプロンプトの管理に「eagle」を使ってみたらとても良かったのでブログ書きました。 #Stablediffusion #Midjourney #画像生成AI #AIイラスト #eagle
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画像生成AIで生成した大量の画像の整理とプロンプトの管理に「eagle」を使ってみたらとても良かったのでブログ書きました。 #Stablediffusion #Midjourney #画像生成AI #AIイラスト #eagle

じょじお_AI（猫大好きおじさん）

38,726 görüntüleme • 3 yıl önce

やばいものが出来ました。新しく作ったカメラシステムSplatSeedV8で撮影することで今まで3DGS生成に必要だった位置推定や3DGSトレーニングをも排除して、決定論的に3D Gaussian Splatting互換のPLYファイルが一瞬で生成出来るようになった。これはやばい（自己驚き屋
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やばいものが出来ました。新しく作ったカメラシステムSplatSeedV8で撮影することで今まで3DGS生成に必要だった位置推定や3DGSトレーニングをも排除して、決定論的に3D Gaussian Splatting互換のPLYファイルが一瞬で生成出来るようになった。これはやばい（自己驚き屋

VoxelKei

110,221 görüntüleme • 1 ay önce

神戸の南京町をiPhoneで撮った動画からフォトグラメトリで3D化してClusterにアップし、スマホで入って試してる。撮影10分、生成30分、VR空間アップへ20分ぐらい。スマホで撮った動画から空間を生成して手軽にスマホで入れるのが楽しい。観光やまちづくりのワークショップとかに使っても面白そうだな。
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神戸の南京町をiPhoneで撮った動画からフォトグラメトリで3D化してClusterにアップし、スマホで入って試してる。撮影10分、生成30分、VR空間アップへ20分ぐらい。スマホで撮った動画から空間を生成して手軽にスマホで入れるのが楽しい。観光やまちづくりのワークショップとかに使っても面白そうだな。

tomo（とも）

1,135,823 görüntüleme • 2 yıl önce

川床が並ぶ京都・鴨川三条大橋～四条大橋の 超広域3D Gaussian Splatting Osmo 360の8K動画+通常4K動画の8,000枚の切り出し画像から LichtFeld Studio で3DGS生成しました。 遂にこのデータをきちんと3D化できるソフトが現れた😆
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川床が並ぶ京都・鴨川三条大橋～四条大橋の 超広域3D Gaussian Splatting Osmo 360の8K動画+通常4K動画の8,000枚の切り出し画像から LichtFeld Studio で3DGS生成しました。 遂にこのデータをきちんと3D化できるソフトが現れた😆

ダックビル＠STUDIO DUCKBILL LLC

23,019 görüntüleme • 3 ay önce

【Missactのメイキング】 Vコンと完成動画の比較です！ Vコンの画像はGoogleのWhiskを使って生成しました。 （Whiskは、「用意してある画像から出してる？」ってぐらい生成が早いのでオススメです）
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【Missactのメイキング】 Vコンと完成動画の比較です！ Vコンの画像はGoogleのWhiskを使って生成しました。 （Whiskは、「用意してある画像から出してる？」ってぐらい生成が早いのでオススメです）

tapehead.lab

105,490 görüntüleme • 10 ay önce

城崎温泉街をiPhoneで撮った動画からフォトグラメトリで3D化してClusterにアップし、スマホで入ってみた。スマホで撮った空間にスマホで入るっていうのが楽しい。動画（写真）からアプリ経由で仮想空間を生成。概ね撮影10分、生成30分、VR空間へのアップに20分程。慣れたら1～2時間ぐらいでもできそう
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城崎温泉街をiPhoneで撮った動画からフォトグラメトリで3D化してClusterにアップし、スマホで入ってみた。スマホで撮った空間にスマホで入るっていうのが楽しい。動画（写真）からアプリ経由で仮想空間を生成。概ね撮影10分、生成30分、VR空間へのアップに20分程。慣れたら1～2時間ぐらいでもできそう

tomo（とも）

191,023 görüntüleme • 2 yıl önce

3D Gaussian SplattingとAIを使って、コンセプトアート1枚からVRChatのワールドを作ってみました。こんな空間作ろうかな、から1時間足らずでアップまで完了。 画像に対して動画AIで架空の視差を作り、3DGS化しています。個人的には、ワールドの試作工程に革命起きた感覚の大事件 #VRChat #AI #3DGS
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3D Gaussian SplattingとAIを使って、コンセプトアート1枚からVRChatのワールドを作ってみました。こんな空間作ろうかな、から1時間足らずでアップまで完了。 画像に対して動画AIで架空の視差を作り、3DGS化しています。個人的には、ワールドの試作工程に革命起きた感覚の大事件 #VRChat #AI #3DGS

Phio/動く城のフィオ

38,675 görüntüleme • 5 ay önce

夕陽に照らされる関門橋の3DGS 全長1068 m、高さ134 mの橋全体を全天球動画撮影。 刻一刻と変わる広範囲の夕景の完全な3Dシーン化が成功しました！ 📷DJI Osmo 360 → Metashape (ERP SfM) → 自作ツール (Crop etc.）→ LichtFeld Studio (3DGS) → Postshot (レンダリング)
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夕陽に照らされる関門橋の3DGS 全長1068 m、高さ134 mの橋全体を全天球動画撮影。 刻一刻と変わる広範囲の夕景の完全な3Dシーン化が成功しました！ 📷DJI Osmo 360 → Metashape (ERP SfM) → 自作ツール (Crop etc.）→ LichtFeld Studio (3DGS) → Postshot (レンダリング)

ダックビル＠STUDIO DUCKBILL LLC

31,053 görüntüleme • 3 ay önce

SeedanceやKlingなどの動画生成で、狙ったカメラワークにならない時は、 一度3Dモデルを作って、自分でカメラワークを組むのもかなり有効です。 3D未経験でも、Tripoなどを使えば画像から3Dモデルを生成できます。 流れはシンプルで、 参照画像 → Tripoで3Dモデル生成 → Blender等でカメラワーク作成 → Kling 3.0 Omniで参照画像の質感を適用 「カメラワークが思い通りにならない」 という時の選択肢として、ぜひ試してみてください。
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SeedanceやKlingなどの動画生成で、狙ったカメラワークにならない時は、 一度3Dモデルを作って、自分でカメラワークを組むのもかなり有効です。 3D未経験でも、Tripoなどを使えば画像から3Dモデルを生成できます。 流れはシンプルで、 参照画像 → Tripoで3Dモデル生成 → Blender等でカメラワーク作成 → Kling 3.0 Omniで参照画像の質感を適用 「カメラワークが思い通りにならない」 という時の選択肢として、ぜひ試してみてください。

はさまるスタジオ

29,195 görüntüleme • 3 ay önce