3D生成におけるAIの台頭

最近、人工知能（AI）を使って3D画像やモデルを作る技術が注目を集めてるよ。人々はAIを使ってテキストや2D画像を作ってきたけど、3D生成への関心が高まってきてるんだ。2023年からは、3Dオブジェクトだけじゃなくてキャラクターやその動きの生成に関する研究論文がたくさん出てきた。この進展は、画像生成の方法が改善されて、さまざまな視点から同じように見えるようにするためのツールが増えて、人間モデルがリアルになったからなんだ。

#3D生成におけるAI

従来、3Dグラフィックスを作るのはメッシュや点群を使った技術に依存してたんだけど、AIの進歩のおかげで3D構造を表現する新しい方法が出てきた。重要な方法の一つがNeural Radiance Fields（NeRF）で、これを使って全体の3Dシーンを一つのニューラルネットワークで表現するんだ。もう一つのアプローチは2023年中頃に紹介された3D Gaussian Splatting（3DGS）で、これを使って3D空間内でガウス点をトレーニングしてシーンを再構築するんだ。

NeRFや3DGSは特定の視点から画像を生成することができて、3D生成ツールキットの強力なツールになってる。これらのAI生成された3Dメソッドは、従来のメッシュや点群の方法とは違って、入力画像とカメラ情報だけで保存やレンダリングができるから、AIトレーニングが効率的なんだ。

#3D生成ツールの台頭

2023年の前半には多くの研究論文が発表されて、高精度の3D生成ツールが作られたよ。例えば、MVDreamやRichDreamerは8Kの高解像度で3Dモデルを生成できるんだ。その一方で、Direct2.5は10秒未満で3Dモデルを生成できる速さがあるんだ。つまり、高品質なモデルが開発される一方で、それを作るスピードも向上してるってこと。

現在のAI 3Dモデリング技術のほとんどは、2D画像生成の拡散モデルを使ってる。これは2Dデータセットのサイズと種類が豊富で、より良いトレーニングができるからなんだ。2023年中頃に発表されたObjaverseXLデータセットには1020万以上の3Dオブジェクトが含まれてて、前のデータセットと比べて大きな成長を見せてる。でも、2D画像生成に使われるデータセットには数十億のエントリーがあって、まだまだそれには及ばないんだ。

データが増えていくことで、3D生成の方法も改善されて、より一般化された出力が期待できるようになってる。

#人体モデリングの進展

3Dで人間の体を表現する技術はAIによって大きく進化したよ。特に人間のフィギュアを作って動きをキャッチするのに関してね。SMPLやその後継のSMPL-Xといったモデルの登場で、画像から生成できる人間モデルのトレーニングが効果的にできるようになったんだ。これらのモデルは、体の形や人の動き方といったリアルなディテールを作るのに役立つんだ。

これらの人間モデルとともに、テキストの説明に基づいて人間の動きを合成する新しい技術が開発されてる。大規模な言語モデルは、行動の書かれた説明とそれを人間の動きに変換するつながりを理解できるんだ。いろんなプロジェクトが、キャラクターが歩いたり、踊ったり、食べたりする動作がテキスト形式の説明に基づいてできることを示してるよ。

#単一の3Dオブジェクトの生成

AIを使って単一の3Dオブジェクトを生成する分野では、たくさんの技術があるよ。いくつかの方法は点群拡散モデルを直接使ってるし、他の方法は周波数ドメインに焦点を当てた拡散モデルに基づいてる。最近の技術は、異なる角度から複数の画像を生成し、その画像をNeRFや3DGSのような方法で3Dモデルに変換することに関わってるんだ。

これらの多角度画像から3Dモデルを作るには、主に二つのアプローチがある。まず一つ目のアプローチは反復的な精緻化を使う方法で、詳細な3Dモデルを作ろうとする。この方法は通常、かなりの時間がかかって、モデルごとに1時間以上かかることもあるんだ。

二つ目のアプローチは、ニューラルネットワークを使って一度に画像を生成し、それを3Dモデルに合わせる方法。この方法は一般的に速くて、1分以内にモデルを生成できるけど、品質が低くなることが多いよ。

AI生成されたモデルは、背景のあるオブジェクトやシーンで苦労することが多いってことも注意が必要だよ。背景画像が提供されると、オブジェクトは再構築ができるように背景から分離されなきゃいけないんだ。この制限は2D拡散モデルの一般化能力に起因してるかもしれなくて、統一されたシーンを作るのが難しいみたい。でもZeroNVSのような方法が進化して、この問題を解決するための一歩を踏み出してるんだ。

#3D生成の速さ

話題に出た方法の中で、Direct2.5はその速さで際立ってるんだ。わずか10秒で結果を生成できるんだ。プロセスは数ステップで構成されていて、各ステップは短い時間で済むようになってる。ノーマルマップを生成して、3Dメッシュを作って、多視点拡散を適用し、最後にテクスチャを統合するんだ。こうした生成プロセスの careful structuring によって、迅速な結果が得られつつ、品質も確保されてるんだ。

Wonder3Dは、一つの画像から3Dオブジェクトを作成する複数の技術を組み合わせた新しいアプローチを紹介してるよ。異なる角度での一貫性を保ちながら、クロスドメインアテンションと拡散プロセスを使ってる。モデルは特定のデータセットでトレーニングされてて、さまざまな2D画像でテストされて、各推論ステップで2〜3分以内に3D出力を得てるんだ。

RichDreamerは最高品質の出力で目立ってるよ。豊富なデータセットを活用して、3D画像のテクスチャとディテールを最適化してる。モデルは大きな計算リソースが必要だけど、結果は他の多くのモデルを上回ってるんだ。

DN2Nのような他の方法も、3Dモデルの変更、外見や表情を変えることができる。これらの能力は、前に話したプロセスに統合できるから、これらのツールの柔軟性が増してるんだ。

#テクスチャマッピングと3Dモデルの改善

従来の3Dグラフィックスでは、テクスチャマッピングが重要な側面だったけど、2D拡散技術が3Dオブジェクトの生成に使われるようになると、テクスチャの懸念が大きく減ったんだ。これらのモデルからの多角度再構成は、自動的にテクスチャ特徴を提供してくれる。しかし、より詳細なコントロールのためにテクスチャの微調整は依然として重要なんだ。

DreamBoothやControlNetのような、一貫性を改善するためのさまざまな方法が開発されてる。2023年に導入されたControlNetは、追加の入力パラメータを使って出力をガイドすることで、生成を管理するのに役立ってる。このアプローチは、拡散ネットワークを通じて生成された画像の制御に便利だと証明されてるよ。

Stable Video Diffusionのような最近のモデルは、1つの画像とテキストプロンプトからオブジェクトの複数の角度を生成できて、出力の3Dの一貫性を高めるんだ。これらの進化する技術が、2Dと3Dのコンテンツ生成で可能なことを再形成してるんだ。

#3D人間モデルと動き生成の課題

3D人間モデルを作るのは、静的なオブジェクトを作るよりも inherently complicated なんだ。この複雑さは、顔の表情や衣服のテクスチャを表現しなきゃいけないからなんだ。今の多くの方法は反復技術を使ってて、人間モデルの高精度を提供してるけど、非反復的な方法も注目に値して、いくつかは素晴らしい結果を出してるよ。

SMPLモデルやその強化版のSMPL-Xは、AIによる人間モデル作成で人気になってる。これが詳細な人間のフィギュアを作るための基盤になってて、骨格リグやアニメーション能力も組み合わさってる。これでゼロから始めるよりもモデリングが簡単になってるんだ。

DreamWaltzやHumanNormのようなさまざまな反復的な人間生成方法が存在するけど、DreamWaltzは人間モデルを作る効率の良さで注目されてて、HumanNormは高度に詳細な顔の画像を生成する能力があるんだ。

GTAやChupaのような非反復的な方法も、人間モデリングで進展してる。GTAは、さまざまな巧妙な技術を使って、1つの画像から人間モデルを迅速に生成できるんだ。Chupaはテキスト入力からモデルを作成できるだけじゃなくて、テキストなしでもモデルを生成できる柔軟性を持ってるんだ。

新しいモデルのDreamHumanは、3D表現のためにNeRFを使う技術を採用して、モデルのディテールを反復的に改良できるようになってる。この方法は、体の重要な部分に焦点を当てて、より良い品質の結果を生成するんだ。

#3Dシーン生成の進展

3Dシーンの生成には大きな進展があったけど、個々の3Dモデル生成の進歩にはまだ追いついてないんだ。いくつかの方法が出てきてて、例えばPERFはパノラマ画像から3Dシーンを作るんだ。この技術は深さ情報や影を拡散モデルを使って填充できるんだ。

ZeroNVSは、オブジェクトだけじゃなくて3Dの全環境を作成できる能力を持ってる。環境詳細の複雑さは異なるかもしれないけど、シーンのコンテキストを理解するのには効果的なんだ。他のモデルであるEXIMは、ShapeNetデータセットを利用してリビングルームのような一般的な空間を生成できるんだ。

SceneDreamerは、特定の3D注釈に依存せずに2D画像の集まりから無限の3Dシーンを合成する画期的な方法なんだ。これによって、大規模な環境を効率的に生成できて、3Dシーン生成における大きな飛躍を表してるんだ。

#人間の動きの生成

AIが生成する人間の動きは、いくつかの研究プロジェクトで注目を浴びてるよ。DIMOSは特定のポイントに基づいて人間の動きを誘導するシステムで、オブジェクトとの相互作用も可能なんだ。動きのトレーニング用とオブジェクトの相互作用用の二段階のトレーニングプロセスを使ってるんだ。

Story2Motionの論文は、広範なテキスト説明から動きのシーケンスを生成できる能力で目立ってる。言語モデルがテキストを分析して、それに基づいてデータベースと一致することで、首尾一貫した動きのシーケンスを作るんだ。

HumanTOMATOやT2M-GPTのような他の方法も、機械学習の要素を組み合わせて、テキスト説明を具体的な動きに合わせることによって、より正確な動きの合成を提供してるよ。

さらに、IMoSのようなアニメーションでの人間とオブジェクトの相互作用に焦点を当てたプロジェクトもあり、ユーザー定義の入力に基づいてオブジェクトと相互作用する全身アニメーションを実現することができるんだ。

#3Dレンダリング技術の進展

ニューラル技術が、シーンの保存とレンダリングの方法を再形成してるんだ。NeRFはわずか数枚の画像とカメラデータを使って全体のシーンをレンダリングできる。このおかげで、手動で構築したり複雑な計算を行ったりする従来の手法を回避できるんだ。

Gaussian Splattingは、3D空間の点を通じてシーンを表現して、ポストプロセッシングでの大きな柔軟性をもたらしてる。最近のSMERFのような追加物は、NeRFの明瞭性を向上させながら、リアルタイムレンダリングを可能にしてる。

新しい方法がたくさん出てきて、視覚的な明瞭さを向上させるだけじゃなくて、3Dシーンのアニメーションも可能にしてる。これによって、単純なモデリングから複雑なアニメーション環境まで、3D技術の応用範囲が広がってるんだ。

#3D生成の課題を克服する

3Dオブジェクトを生成するには、拡散やGANメソッドを使って明確な2D画像を作る能力に依存することが多いんだ。新しいモデルのリリースは、このプロセスを改善する傾向を示してる。拡散メソッドは3D生成に広く使われてるけど、GANは高周波のディテールを生成するのに有利なんだ。

増加する3Dデータセットも重要な役割を果たしてて、十分なデータと効果的なトレーニングがあれば、新しいコンテンツ生成の品質が向上して、シーンのディテールにおける事実的エラーが減るかもしれないんだ。

3D人間モデルや動きは、正確な表現や生成のためにSMPL-Xのようなモデルに依存することが多い。これらの基盤モデルは多くのトレーニングプロセスを簡素化するから、精度と効率を高めてるんだ。

動きの合成では、シーンが動作にどのように関連してるかを理解するためには、TransformerモデルやVQ-VAE技術が最適に対応できるんだけど、足の配置やオブジェクトとの不自然な相互作用を避けるような完璧な動きを実現するのには課題が残ってるんだ。

#3D生成の評価指標と評価

この分野で注目すべきギャップの一つは、AI生成された3Dコンテンツの品質を評価するための正確な指標が不足していることだね。現在の比較は、ユーザースタディや2D画像の指標に依存してて、3Dモデリングのユニークな課題を十分に捉えられてない可能性がある。

ユーザーの観点からは、一般化能力、3Dモデルの精度、テクスチャの品質、さらに入力説明を解釈するモデルの能力に焦点を当てた指標を考慮するのが有益かもしれないね。

#3D生成の潜在的な応用

AI生成された3D技術の応用は多岐にわたるよ。ゲーム分野では、これらのモデルがアーティストのワークフローを大幅に簡素化できるから、デザインを向上させることに集中して、AI生成の要素でギャップを埋めることができるんだ。

教育や広告においても3D生成は大きな可能性を秘めてる。三次元空間で資料を提示することで、エンゲージメントが高まり、聴衆が情報をよりよく記憶できるようになるんだ。

技術が進化し続ける中で、特に仮想現実（VR）や拡張現実（AR）の統合が進むにつれて、多角度の観察の需要が高まって、AI生成の3Dコンテンツがさらに輝くチャンスが増えてくるだろうね。

結論として、3D生成AIの進展は、ビデオゲームから教育、さらにはそれ以上に至る広範な応用に対して素晴らしい可能性を示してる。技術が進化するにつれて、3D生成の能力や潜在的な使用法はますます広がっていくから、未来にはエキサイティングな可能性が待ってるよ。