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その影響はゲーム業界にとどまらない。3Dオブジェクト生成AIまとめ
2024.11.22アート
グラフィックAIの研究開発分野のひとつとして、テキストあるいは画像から3Dオブジェクトを生成する3Dオブジェクト生成AIがあります。この分野の研究は動画生成AIと並行するようなかたちで進められ、動画生成AIの後を追うようにして市場が立ち上がろうとしています。そこで本稿では、3Dオブジェクト生成AI市場の動向を確認したうえで、このカテゴリーで注目すべきAIを紹介します。
製造業やメタバースにも活用される3Dオブジェクト生成AI
3Dオブジェクト生成AI市場はText to 3D（テキスト入力からの生成）とImage to 3D（画像入力からの生成）に大別されますが、前者についてはアメリカの調査会社Verified Market Reportsが2024年10月にレポートを発表しています。
以上のレポートによると、世界における2023年のText to 3D生成市場規模は約15億USドルであり、年平均成長率39.39%で成長して、2030年には300億USドルになると予想されます。
Text to 3D生成市場の成長をけん引するのは、ゲーム開発をはじめとするクリエイティブ産業における活用です。また、製造業における設計プロセスでの活用も注目されています。さらにメタバースの成長が同市場に好影響を及ぼすと考えられます。
Image to 3D生成市場については、アメリカ・ニューヨークに本社を置くMarket Research Futureが2024年11月にレポートを発表しています。そのレポートによれば、世界における2023年の同市場規模は約2億700万USドルであり、年平均成長率23.5%で成長して、2032年には約13億8,000万USドルになると予想されます。同市場よりText to 3D生成市場が大きいのは、テキスト入力による3Dオブジェクト生成のほうが容易に利用できるので、多くのユーザを獲得できるためと考えられます。
Image to 3D市場においてもクリエイティブ産業における活用が大きなシェアを占め、製造業や医療でも使われます。また、メタバースにおける3Dオブジェクトの生成にも多用されます。
同市場を入力形式から見ると、複数の画像を入力するマルチ画像生成と1枚の画像から生成するシングル画像生成があります。現状では高精細な3Dオブジェクトを生成できるマルチ画像生成のほうが大きなシェアを占めており、今後も優位な市場的位置を占めると考えられています。というのも、同市場の主要なユーザは高品質な出力を求めるプロフェッショナルなクリエイターだからです。
同市場を地域別に見ると、現在大きなシェアを占めているのは北米です。しかし、今後はアジア太平洋地域が急成長すると予想されます。後者の地域における成長要因として、人口が多いうえで生成AI全般に投資し続けていることが指摘できるでしょう。
Kaedim｜AIと人間のアーティストが協働した3Dオブジェクト生成
Kaedimは、テキストあるいは画像を入力すると、その入力内容に沿った3Dオブジェクトを生成するサービスを提供しています。特筆すべきなのは、生成された3Dオブジェクトを同社のクリエイターが手作業でさらに洗練させて最終出力とするAIと人間が協働したサービスであるところです。
同社の公式サイトには活用事例を集めたウェブページがあり、カナダ・トロントに拠点を置くインディーズゲームスタジオLittle Buffalo Studiosの事例が掲載されています。同スタジオ初の全額出資のゲーム『Akiiwan: Survival』は、さまざまなオブジェクトを組み合わせられるクラフトゲームなのですが、当初は2Dゲームとして開発する予定でした。
しかしながら、Kaedimの活用によって低コストで大量の3Dオブジェクトを制作できたので、Akiiwanを3Dゲームとして開発しました。現在では、同サービスのアドオンを導入したことでゲームアセットを迅速に制作する体制を構築しました。
3DFY.ai｜カテゴリー分類による高速生成を実現
3DFY.aiはテキスト入力から3Dオブジェクトを生成するサービスであり、ユーザとして個人クリエイターから大量の生成を行う大企業まで対応しています。また、画像から3Dオブジェクトを生成するサービスも開発中です。
3DFY.aiの特徴は、高速生成にあります。この特徴を実現した背景には、テキスト入力からカテゴリー分類を経た生成プロセスの採用があります。具体的には、入力されたテキストから「椅子」のようなオブジェクトのカテゴリーを抽出した後、抽出したカテゴリーごとに訓練したAIによって生成するのです。
カテゴリーごとにAIを訓練することによって、高速生成のみならず高速な訓練も実現しています。また、AIの訓練時には計算負荷を軽減する分散アーキテクチャを採用することで、訓練のコストを削減しています。
Luma AI｜3Dフォークスルー動画の生成も提供
動画生成AI「Dream Machine」を提供しているLuma AIは、Text to 3Dオブジェクト生成サービス「Genie」も提供しています。同AIを使えば、10秒以内で3Dオブジェクトを生成できます。
Luma AIは、物理的に存在するオブジェクトをスマホで撮影すると、インタラクティブな3Dオブジェクトに変換するサービスも提供しています。物理的オブジェクトの周囲を回るようにして撮影する必要があるのですが、このサービスには3Dシーンを生成する技術であるガウシアン・スプラッティングが活用されています。
さらに物理的空間をスマホで歩きながら撮影後、その撮影データをフォークスルー動画に変換する「Flythroughs」も提供しています。このサービスには、NeRFが使われています。
Avaturn｜自撮り画像から3Dアバターを生成
Avaturnは、スマホによる自撮り画像から3Dアバターを生成するサービスを提供しています。生成されたアバターはヘアスタイルや衣服をカスタマイズできるうえに、3Dデータとしてエクスポートして利用できます。このように同サービスは、メタバースとの連携を意識しています。
Avaturn公式ブログには同社サービスの活用事例が掲載されており、Disneyがインドにおけるクリケットの試合中継を盛り上げるために、クリケット選手のアバターを同社サービスによって制作した事例が紹介されています。
ちなみに、画像からアバターを生成する技術には、Microsoftが2022年12月に発表したRODIN Diffusionがあります。この技術はAvaturnのそれよりフォトリアルな生成を実現しており、テキスト入力からの3Dアバター生成にも対応しています。
Bestat｜東大松尾研発の3Dオブジェクト生成企業
日本企業のbestatは、物理的オブジェクトをスマホで撮影後、その撮影データから3Dオブジェクトを生成するサービスを提供しています。同サービスにおいて駆動しているAIアルゴリズムは特許を取得しており、生成された3Dオブジェクトと物理的なそれの誤差は1%以内です。
生成された3Dオブジェクトはブラウザで一元管理でき、こうしたデータのCADへ変換、XRコンテンツとしての活用などにも対応しています。
Bestatの代表取締役兼CEOの松田尚子氏は経済産業省で勤務後、東京大学松尾研究室に入り博士号を取得して同社を創業しました。同社の技術顧問には、松尾教授が就任しています。
GPT-4o｜マルチモーダル化したことで3Dオブジェクト生成を実現
近年では画像入力対応はじめとするLLMのマルチモーダル化が進むなか、LLMから3Dオブジェクトを生成する事例が報告されています。建築ITジャーナリストを自認する家入龍太氏が運営するメディア『建築ITワールド』で2024年5月29日に公開された記事では、ChatGPT-4oにテーブルの画像を入力後に「この写真のようなテーブルの3Dモデルを作成し、STL形式で出力してください」というプロンプトを実行した事例を紹介しています。この事例で得られたSTLファイルを開くと、テーブルの3Dオブジェクトが表示されます。
以上の記事によると、GPT-4oはテーブルの3Dオブジェクトの座標データを演算するpythonコードを実行することで、テーブルのSTLファイル形式のデータを出力している、とのことです。
もっとも、GPT-4oによる3Dオブジェクト生成は、現時点ではテキストで説明できるような簡単な形状のオブジェクトに限られるようです。
本稿で紹介したように、現在さまざまな特徴をもった3Dオブジェクト生成AIが登場しており、こうしたAIは今後さらに多様な進化を遂げると考えられます。こうしたAIの台頭からもっとも恩恵を得るのは、ゲーム業界でしょう。小規模なインディーズゲームスタジオであっても、3Dオブジェクト生成AIを使えば、高度なビジュアルの3Dゲームが開発できるようになるのです。そして、3Dゲーム市場の盛り上がりは、メタバースの発展をうながすかもしれません。
Writer：吉本幸記
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