3DCGアセット生成AI「TripoAI」を開発するVast社が、2025年3月末に主要な3Dモデル生成AI技術をオープンソースとして公開しました。
今回公開されたのは「TripoSG」と「TripoSF」という2種類のAIモデルで、いずれもMITライセンスのもと、GitHubやHugging Faceでソースコードや学習済みモデルが入手可能です。
主な公開内容
- TripoSG
-
1枚の画像から高精度な3Dメッシュを自動生成できるAIモデル。
大規模なRectified Flow Transformerアーキテクチャを採用し、2百万件以上の高品質なデータセットで学習されています。
これにより、従来の手法よりも高い精度と安定性で3D形状を再現できます。 - TripoSF
-
SparseFlex技術を用いて、より高解像度かつ複雑なトポロジーの3Dモデル生成を実現するモデル。TripoSGと組み合わせることで、幅広い3D生成ニーズに対応します。
使い方・特徴
GitHub上でソースコードと学習済みモデルが公開されており、誰でも自由にダウンロード・利用・改変が可能です。
TripoSG:
TripoSF:
Hugging Face上にはデモも用意されており、画像をアップロードするだけで3Dモデル生成を体験できます。
Blender用のオープンソースアドオン「Tripo MCP」もリリースされており、Blender内でAIアシスタント（CursorやClaudeなど）と連携し、自然言語で3Dモデル生成が可能です。
3Dモデル生成AI「TripoAI」がオープンソース化され、さまざまな分野のクリエイターが活用事例を公開しています。
TripoAIは、画像1枚から高品質な3Dモデルを自動生成できるため、ゲーム・映像制作、建築設計、教育、プロダクトデザインなど幅広い現場で注目されています。
TripoAIの主な活用分野
- 建設・設計分野
設計図やイメージから3Dモデルを生成し、建設プロジェクトの初期段階で関係者間のイメージ共有や現場シミュレーションに活用されています。これにより、作業工程や配置計画の最適化が可能になっています。 - 教育現場
複雑な構造や概念を視覚的に表現した教材の作成や、特別支援教育向けの触覚教材の3Dプリントなど、学習効果を高めるためのツールとして利用されています。 - ゲーム・VR制作
ゲームやVRコンテンツの3Dアセットを短時間で量産できるため、インタラクティブな体験の開発が加速しています。 - 小規模ビジネス・フリーランス
広告用デザインや製品プロトタイプの作成など、コストと時間を大幅に削減しながら高品質な3Dデータを活用する事例が増えています。
具体的な活用事例
AIアシスタントと連携した3Dシーン自動生成
Blenderアドオン「Tripo MCP」を使い、AIアシスタント（CursorやClaude）と自然言語で対話するだけで、Blender内に3Dシーンを自動構築する事例が話題です。
たとえば、リファレンス画像と「この画像のシーンを再現して」というプロンプトをAIに送ると、必要な3DモデルをTripoAIで自動生成し、Blender上でシーンを組み上げてくれます。
この仕組みにより、従来は手作業だったシーン構築が、AIとの会話だけで完結するようになりました。
ゲーム開発コミュニティでの即時3Dアセット生成と共有
YAHAHA StudioのDiscordコミュニティでは、TripoAIを活用した「3d-models-generation-powered-by-tripo」チャンネルが設けられています。
ここでは、ユーザーがテキストプロンプトや画像を投稿するだけで、数秒で3Dモデルを自動生成し、そのままゲーム制作プラットフォームにアップロード・共有できます。
この仕組みにより、プログラミングや3Dモデリングの専門知識がなくても、誰でも独自のゲームアセットを簡単に作成・活用できるようになっています。
このようにTripoAIは、ゲーム開発や設計・プロトタイピングなど、さまざまな現場で「誰でも・すぐに・高品質な3Dモデル生成」を実現し、クリエイターの創造力と生産性を大きく広げています。
実際にデモサイトで3Dモデルを生成してみる
画像をアップロードして
各パラメータを設定して（デフォルトのままでもいいかも）、「Generate Shape」をクリックして生成
出来ました！
各パラメータの意味と設定のコツ
TripoAIのデモサイトで3Dモデルを生成する際のパラメータ設定について解説します。
| パラメータ名 | 説明・役割 | おすすめ設定・使い方 |
|---|---|---|
| Seed | 乱数の初期値。生成結果の再現性に影響。 | 特定の結果を再現したい場合のみ指定。通常は「Randomize seed」にチェックでOK。 |
| Randomize seed | 毎回異なる乱数で生成。バリエーションを得たい場合に有効。 | 通常はON（チェック）で問題なし。 |
| Number of inference steps | 推論ステップ数。多いほど高品質だが処理が重くなる。 | 30～50推奨。高品質重視なら最大値（50）も可。 |
| CFG scale | プロンプト（指示）への忠実度。高いほど指示通りだが、不自然になる場合も。 | 7～10程度がバランス良。極端に高くしすぎない。 |
| Simplify Mesh | メッシュの簡略化。ONでポリゴン数を制御できる。 | ON推奨。用途に応じて「Target Face Number」を調整。 |
| Target Face Number | 生成メッシュの目標面数。多いほど高精細だが重くなる。 | 10,000～100,000：軽量化重視100,000～1,000,000：高精細重視 |
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