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Mint – 画像1枚から家具や小物を自動抽出して個別に3D化できるAI対応WEBサービス１枚の部屋の画像を読み込むと、その部屋にあるアセットが１枚ずつ画像が生成され、さらにそれぞれ分けて3D化する事が可能で、Blenderへ読み込み3Dモデルを組み合わせて大規模シーンを作成する事も出来ます。 #b3d #Blender3d

ModelingHappy

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Anya Rossi• Live Now

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今回はMeshy 6 Previewを使って、静止画１枚からsci-fiプロップ3Dモデルを4種類作ってみました。１モデル１分以内、テクスチャも2分程で、ダウンロードしたらすぐにBlenerに読み込み表示させることが出来ました。１枚画像に複数の画像をいれても１度に生成可能できますが、情報量が少なくなりパキっと感がなくなるので、高品質モデルを作る場合は１モデル１枚の方が良いです。現在Proライセンスが $20 → $1でお試し可能 ●1000クレジット付与 ●モデル１体20クレジット必要なので50体生成可能 ●無料版は生成が直ぐに開始されませんが、Pro版は直ぐに生成されるので3Dモデルは１分程で作成されました詳しい使い方レビューはこちら #Meshy6 #MeshyTimeMachine #ai #aitools #3dmodel #MeshyAI #3DAI #AI3DModel

今回はMeshy 6 Previewを使って、静止画１枚からsci-fiプロップ3Dモデルを4種類作ってみました。１モデル１分以内、テクスチャも2分程で、ダウンロードしたらすぐにBlenerに読み込み表示させることが出来ました。１枚画像に複数の画像をいれても１度に生成可能できますが、情報量が少なくなりパキっと感がなくなるので、高品質モデルを作る場合は１モデル１枚の方が良いです。現在Proライセンスが $20 → $1でお試し可能 ●1000クレジット付与 ●モデル１体20クレジット必要なので50体生成可能 ●無料版は生成が直ぐに開始されませんが、Pro版は直ぐに生成されるので3Dモデルは１分程で作成されました詳しい使い方レビューはこちら #Meshy6 #MeshyTimeMachine #ai #aitools #3dmodel #MeshyAI #3DAI #AI3DModel

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「1枚の画像」から、ここまでの3Dが作れる時代です。 Common Sense Machinesを利用したデモ。まずは、画像1枚から高精度な3Dシーンを生成。さらに、Parts with auto assemblyでパーツ毎に書き出し、Chat to 3Dを組み合わせて調整。素晴らしい精度。もはやモデリングは「入力」次第。

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田中義弘 | taziku CEO / AI × Creative

18,794 次观看 • 10 个月前

Hunyuan3D 3.0が数日前に出たから早速試したこれも1枚画像から3Dモデル生成今までよりアニメ調の瞳が大分奇麗に生成されるキャラグッズなどを画像生成＋3D生成で作ってしまうこともそのうち可能になりつつあるのかもしれない

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Hirokazu Yokohara

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今回はMeshy 6を使ってキャラクターを1枚画像から3Dモデル生成してみました。１モデル１分以内、テクスチャも2分程、１体３分程で作成してダウンロードしたらすぐにBlenderに読み込み表示させることが出来ました。とりあえず静止画を3D化して確認したり、ラフモデルを素早く作りたい場合に便利に感じます。無料登録で試しに使う事も出来ます。詳しい使い方レビュー記事はこちら #Meshy6 #MeshyTimeMachine #ai #aitools #3dmodel #MeshyAI #3DAI #AI3DModel

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ModelingHappy

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MarbleさんのGLB出力が終わったので、Sketchfabにアップロードしてみた件。1枚のエクイレクタングラー画像（360画像）から約5分で3D Gaussian Splatting化されて、そこから約1時間で3Dモデル（GLB）が出来るので「ちょっと3Dモデルで見てみたい」レベルならこれで全然イケるわ…つーか、怖いｗ

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大西さん

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ただの「生成」じゃない。 Nano Bananaに画像を出させて、それを紙に投影→描き込み→再入力。 AIが手描きの指示を読み取り、次の生成に組み込む。物理とデジタルを行き来することで、意図しない創造性が現れる。 Creator：grant

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田中義弘 | taziku CEO / AI × Creative

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1枚の画像から3Dモデル生成試した今回はHitem3Dの新しいv1.5を使って3D化してみたフォトグラメトリとか大変な作業しなくてもそれっぽいものがキレイに生成されるから色々捗りそう

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Hirokazu Yokohara

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Marbleさん…これはヤバイよ！マジでヤバイ！ 1枚のエクイレクタングラー画像（360度画像）から、ここまで3D空間を作るのか…すげぇ時代だわ。将来的に3～4枚のエクイレクタングラー画像を読み込めるようになれば、ほぼ完璧に3D空間を再現してくれるんじゃね？（汗） World Labs #Marble

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大西さん

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KLINGのOmniで生成しました。主体登録とi2vを併用すると、主体よりもi2v側の画像に引っ張られるので、基本はi2v元の画像間で整合性を取っておく必要がありました。元の画像から女性を全て消した画像でのi2v等も試してみたのですが、Omniで生成される人物も割とブレるのと、女性の出現場所がなかなかに神出鬼没で（え？そこから出るの？の連発）、それならKLING3.0やOmniはi2v時に元画像からの崩れも少ないので、画像上で纏めた方が楽でした。主体登録のコツがあるのかもしれません。 3分間の動画で完璧に同一人物での生成ができるといいのですが、まだなかなか難易度が高いですね。いや～、画像の背景の密度を上げてもこれだけ動画生成でついてきてくれるようになるなんて、高密度画像の生成のし甲斐がいありますね～😆 今まで、高密度の画像を動画化してもi2vでほぼ潰れるので、動画ってオムネゆらすくらいしかやる気出なかったのですが、これなら自分の生成画像を動かしてみたくなりますね～。画像生成：GrokImagine+Nanobanana Pro(Hailuo AI) 動画生成：KLING3.0 & Omni #KLING3 Kling AI 動画編集：CapCut #capcut生成ai #capcutjapandiscord CapCut.Japan

KLINGのOmniで生成しました。主体登録とi2vを併用すると、主体よりもi2v側の画像に引っ張られるので、基本はi2v元の画像間で整合性を取っておく必要がありました。元の画像から女性を全て消した画像でのi2v等も試してみたのですが、Omniで生成される人物も割とブレるのと、女性の出現場所がなかなかに神出鬼没で（え？そこから出るの？の連発）、それならKLING3.0やOmniはi2v時に元画像からの崩れも少ないので、画像上で纏めた方が楽でした。主体登録のコツがあるのかもしれません。 3分間の動画で完璧に同一人物での生成ができるといいのですが、まだなかなか難易度が高いですね。いや～、画像の背景の密度を上げてもこれだけ動画生成でついてきてくれるようになるなんて、高密度画像の生成のし甲斐がいありますね～😆 今まで、高密度の画像を動画化してもi2vでほぼ潰れるので、動画ってオムネゆらすくらいしかやる気出なかったのですが、これなら自分の生成画像を動かしてみたくなりますね～。画像生成：GrokImagine+Nanobanana Pro(Hailuo AI) 動画生成：KLING3.0 & Omni #KLING3 Kling AI 動画編集：CapCut #capcut生成ai #capcutjapandiscord CapCut.Japan

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Seedance2.0で、1枚の画像を渡すと画像の世界観を読み取って動画生成用のPromptを作成してくれるSystemPromptを作成しました。#capcutseedance2 GPTのプロジェクトやGemなどのSystemPromptに設定すると、画像を与えるだけで世界観を拡張した動画生成Promptを作成してくれます。 System Promptはコメントに記載します。 #capcut生成ai CapCut.Japan CapCut

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