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Prevu3D×NavVis VLX4で現実空間をRevitへ🏗️📐 🔹Michel Besner氏がVLX4のデータから24時間未満で高精細メッシュを生成 🔹環境の自動分類とAI生成3D CADを実施 🔹現実データとCADを揃えてRevitへ直接取り込みスキャンから設計データへつなぐ「Seamless Connected Reality」。情報元はリプ欄。

Sadao Tokuyama

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16,950 views • 15 days ago •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

4 Comments

Sadao Tokuyama15 days ago

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patrizia emiwhel14 days ago

New Counter-strike ?

REUSABLE 🇨🇵14 days ago

Incroyable je veux faire pareil qui peut me guider

H14 days ago

How many days for scanning

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1枚の画像から4DGSを作る試み Ahmad Emranian氏による4DGSの実験。 🔹生成AIで画像から動画・360度視点を生成 🔹RealityScanとPostshotで4DGS化 🔹AI動画の形状ブレによる位置合わせが課題 1枚の画像から4D空間を作る制作フローの実験。詳細はリプ欄。

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Sadao Tokuyama

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3Dスキャンの常識が変わる。最新の「Seen2Scene」は、不完全なスキャンから見えない領域をAIが自動補完し、高精細な3D空間を再構築。実世界のデータから直接学習することで、複雑な配置も現実そのままに再現。現実を丸ごとデジタル化する「世界モデル」の基盤がいよいよ整ってきた。

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Sadao Tokuyama

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Transfyrの実験解析AI 🔹カメラ映像から実験者の手作業や使用器具を特定 🔹言語化しにくい作業手順や動線をデータ化 🔹正確な記録で実験ミスの防止や再現性の確認に活用研究手順を正確に記録・分析する取り組み。情報元はリプ欄。

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Sadao Tokuyama

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4DGSによる超絶リアル3DをWebブラウザで体験 🔹3DGSに時間軸を加え動画として立体空間 🔹WebXR対応でインタラクティブな視点変更を実現 🔹4DV連携、Dell・NVIDIA協賛で11分作品公開 YouTubeなどの動画から次世代の3Dメディアへの未来の可能性を感じる体験。体験ページはリプ欄。

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Sadao Tokuyama

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ケンブリッジ大等の研究チームが「LiteReality-Agent」をOSS公開 🔹iOS LiDARスキャンから部屋を3D空間化 🔹AIエージェントがコードを編集・反復評価してインタラクティブ空間を自動構築 🔹テキストでの模様替えやBlender/シミュレータ出力に対応情報元はリプ欄。

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Sadao Tokuyama

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動画から顔の映像を3D復元・追跡するAI「FaceAnything」の実験が公開。顔が激しく変化するAI生成動画からでも破綻せずクリーンな立体データを抽出。最先端の立体ディスプレイ「VX2」での再生実証をVoxon Photonics関係者が報告。詳細はリプ欄。

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Sadao Tokuyama

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リアルタイム物体検出「DARTF」 🔹Mehmet Kerem Turkcan氏らが開発したDARTの高速化モデル 🔹SAM3をINT8量子化し、高精度を維持したまま時間を43%短縮 🔹回転量子化の最適化によりJetson等のエッジ端末でリアルタイム動作を実現現場導入を目指す取り組み。情報元はリプ欄。

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Sadao Tokuyama

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自然言語から実ロボットを設計するオープンソース基盤が登場。プロンプトからAIエージェントがCADコードを直接執筆し、7軸アーム等の3Dモデルを自動生成。バイナリではなくソースコード制御のため、全工程がレビューと再現可能に。設計から Kinematics 構築までを数分に短縮する新機軸。

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Sadao Tokuyama

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【動画AI】Adobeとコーネル大が統一モデル「UniD」を発表 1つのモデルで動画から深度・表面法線・材質など8つの属性を同時に一括予測。分散した領域特化データから学習し、時間的安定性や分布外（OOD）シナリオへの高堅牢性を実現。詳細はリプ欄。

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Sadao Tokuyama

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GIS×BIM×XR：次世代デジタルツイン GISの広域コンテキストとBIMの精緻な設計データをXRで統合。現実を写し取るReality Mappingを基盤に、設計と現状を同一空間で比較・分析可能にする。単なる視覚化を超え、信頼性の高いデータに基づいた意思決定を支援するデジタルツイン基盤。

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Sadao Tokuyama

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ベーシックインカムの実現は国民へ直接量的緩和を実行することで実現すべきという話をいくつかのデータとセットで話しました。７月３日代々木での街頭演説のロングバージョンです。

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つじ健太郎

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AITがLiDAR＋SLAMで洞窟を3Dマッピング🕳️📡 🔹3.5時間の登山後、狭い洞窟をLiDARで初めてマッピングしたとみられる 🔹自作デバイス（Livox Mid360＋Xsens IMU）とiPad上の「SLAMLab」を使用 🔹GNSSなしでもループ閉鎖後のドリフトは数十cm程度に抑制地下空間などGPSが使えない環境でのモバイルマッピングに期待。情報元はリプ欄。

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Sadao Tokuyama

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ArcGIS基盤の目的特化型GIS/BIM可視化技術 🔹統合DBから役割に応じた軽量UIを展開 🔹BIM・GIS・屋内データを結合し特定情報へ集約 🔹防災時に避難路や消火設備のみを迅速に抽出過剰なデータを削ぎ落とし現場の意思決定を支援体験ページはリプ欄。

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Sadao Tokuyama

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オーストリア工学研究所（AIT）の建設現場向けリアルタイム3D SLAM「SLAMLab」の検証事例 🔹過酷な建設現場データで性能を検証 🔹GPS・カメラ不要、「LiDAR＋IMU」のみでリアルタイム点群化 🔹作業員用「ヘルメット型システム」も開発、現場のデジタルツイン化へ活用期待情報元はリプ欄

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拡散Transformerを稠密予測へ転用「Marigold V2」 🔹Qwen-Image-Edit-2509を4-bit量子化＋Rank-128 QLoRAで微調整 🔹深度・法線・アルベドなどを1ステップで推定 🔹単一GPUで数日の学習を実現 STeRとの動画への応用可能性も示唆。情報元はリプ欄。

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Sadao Tokuyama

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トマトの収穫日を予測するリアルタイムAI🍅 🔹個別に熟度を判定し「収穫までの日数」を算出 🔹Rajin Manoharan氏が800枚の温室画像で学習 🔹重複判定を防ぐ追跡機能で約100FPSの高速処理を実現農業現場での実践を目指す技術。情報元はリプ欄。

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Sadao Tokuyama

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現実を破いて壊せる斬新なXRデモクリエイターのLucas Martinic氏が作った現実世界の空間をVR内でペラペラとめくって破り取れるプロトタイプ。詳細はリプ欄

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ゲームやAI向けの顔スキャンDB「SP-6M」より、2000人分の頭部データを融合全データが同一のメッシュ構造に最適化されているためガタつかず滑らか。多様な人種・年齢の顔が変化を実現。

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Sadao Tokuyama

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生成AIを使って「2時間」で落語をMVにしてみた。数時間でMVを作ることができる時代、最高。音楽 : suno 動画生成 : seedance2.5 , runway コンテと制作ポイントはリプ欄へ↓

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井上食堂｜映像ディレクター × AI

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イーロン・マスク率いるNeuralinkの長期的な目標は、脳とAIを直結し、人類の知能を拡張することで、超高度AIとの共生を実現することにある。思考だけで情報や知識へアクセスできる環境を実現し、人間の認知能力をAIによって拡張することで、将来的にAIと人類の共進化を目指している。

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あいひん

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