# テクスチャ生成

ComfyUI-Hunyuan3DWrapperは、ComfyUIベースのプラグインで、Hunyuan3D-2モデルをラップし、効率的な3D画像生成とテクスチャ処理を可能にします。このツールはHunyuan3D-2モデルの使用手順を簡素化することで、ComfyUI環境下で高品質な3Dモデル生成とテクスチャレンダリングを迅速に行えるようにします。カスタマイズ可能な設定と拡張機能に対応しており、効率的な3Dコンテンツ制作が必要なユーザーに最適です。

HunYuan-3D 2.0は、テンセントが開発した、高解像度でテクスチャ付きの3Dアセット生成に特化した、高度な大規模3D合成システムです。このシステムは、大規模形状生成モデルHunYuan-3D-DiTと大規模テクスチャ合成モデルHunYuan-3D-Paintという2つの基本コンポーネントで構成されています。形状とテクスチャの生成を分離することで、柔軟性の高い3Dアセット制作プラットフォームを提供します。幾何学的詳細、条件整合性、テクスチャ品質において、既存のオープンソースおよびクローズドソースモデルを凌駕しており、高い実用性と革新性を備えています。現在、推論コードと事前トレーニング済みモデルはオープンソース化されており、公式サイトまたはHugging Faceスペースから簡単に体験できます。

Meshy-2は、当社の3D生成AI製品シリーズの最新メンバーです。Meshy-1のリリースから3ヶ月が経過しました。このバージョンは、Text to 3D分野において大きな進歩を遂げ、3Dオブジェクトに、より優れた構造のメッシュと豊富な幾何学的ディテールを提供します。Meshy-2では、Text to 3Dにリアル、カートゥーン、ローポリゴン、ボクセルの4種類のスタイルを選択できます。これにより、様々な芸術的な好みに対応し、新しいクリエイティブな方向性を刺激します。生成速度を向上させながら品質を維持し、プレビューは約25秒、精細な結果は5分以内です。さらに、Meshy-2には、ポリゴン数の制御と四角形メッシュ変換システムを備えたユーザーフレンドリーなメッシュエディターが導入されており、3Dプロジェクトにおける制御と柔軟性を向上させます。Text to Texture機能は最適化され、より鮮明な効果でテクスチャが表現され、速度は2倍に向上しました。Image to 3Dの機能強化により、より高品質な結果を2分以内に生成します。DiscordからWebアプリケーションへの移行を進めており、ユーザーの皆様にはWebアプリケーションコミュニティでAI生成の3Dアートを共有することを推奨しています。

Comfy TexturesはUnreal Engineプラグインで、エディタとComfyUIを統合し、生成拡散モデルを使用してシーンのテクスチャを迅速に作成?調整できます。シングルビューとマルチビューのテクスチャ投影に対応し、パースペクティブカメラとオーソグラフィックカメラの両方に使用可能です。テクスチャ編集や画像から画像へのワークフローにも対応しています。Unreal Engine 5.xおよび4.xでシームレスに動作します。

Material Paletteは、単一の現実世界の画像からPBRマテリアル（拡散反射率、法線、粗さ）のパレットを抽出します。このツールは、拡散モデルを用いて画像の領域をマテリアルの概念にマッピングすることにより、類似シーン内の各マテリアルのテクスチャ画像をサンプリングすることを可能にします。その後、独立したネットワークを用いて生成されたテクスチャを空間的に変化するBRDF（SVBRDF）に分解し、レンダリングアプリケーションで使用可能なマテリアルを提供します。この手法は、合成マテリアルライブラリと拡散生成RGBテクスチャデータセットを活用し、教師なしドメイン適応によって新しいサンプルへの汎化を実現します。このツールは合成データセットと現実世界のデータセットで包括的に評価されており、現実の写真からマテリアルを推定し、3Dシーンの編集に利用する方法の有効性を示しています。

このテクスチャツールは、AIを利用して数秒でゲーム用の3Dテクスチャを生成します。任意のテキストから、ゲームで使用できるユニークなシームレステクスチャを迅速に生成できます。建築、岩石、木材、砂浜、植物、氷、その他雑多なものを含む、様々なテクスチャカテゴリに対応しています。生成されたテクスチャはすべて無料で使用でき、生成されたテクスチャのバリエーションを作成することも可能です。

GET3Dは、画像学習に基づく生成モデルであり、複雑なトポロジー構造、豊富な幾何学的ディテール、高忠実度のテクスチャを持つ3Dモデルを直接生成できます。微分可能なサーフェスモデリング、微分可能なレンダリング、2D敵対的生成ネットワークを組み合わせることで、2D画像集合からモデルを学習させました。GET3Dは、自動車、椅子、動物、オートバイ、人物など、様々な形状の高品質な3Dテクスチャモデルを生成でき、従来の方法と比べて著しい改善が見られます。