ComfyUI UltraShape 1.0 | 3Dメッシュ改良ツール

ComfyUI UltraShape 1.0: 生産準備が整った3D用のメッシュ改良と形状最適化

ComfyUI UltraShape 1.0は、粗いまたはノイズの多いジオメトリを滑らかで一貫性のあるアセットにアップグレードし、レンダリング、アニメーション、下流の生産に備えるためのフォーカスされたメッシュ改良パイプラインです。特に、表面のクリーンアップ、構造の一貫性、詳細の改善が必要なAI生成またはスキャンされたメッシュに役立ちます。

このワークフローはComfyUI内でエンドツーエンドで実行されます。粗い3Dメッシュとオプションでガイド画像を提供します。ComfyUI UltraShape 1.0は、改良モデルをロードし、入力ジオメトリを清掃し、形状を最適化し、GLBを保存し、インタラクティブな3Dプレビューを表示するなど、一連のプロセスを一度に実行します。

Comfyui ComfyUI UltraShape 1.0ワークフローの主要モデル

• UltraShape v1 チェックポイント。メッシュのクリーンアップ、表面のスムージング、詳細の再構築を推進するコア改良モデルです。このワークフローでは、UltraShapeLoadModelによってロードされ、拡散トランスフォーマースタイルの設計に一致する改良戦略を使用するYAMLで設定されます。パッケージ化されたチェックポイントと設定ファイルについては、プロジェクトリポジトリを参照してください：ComfyUI-UltraShape1。拡散トランスフォーマーに関するアーキテクチャ的背景については、DiT: Scalable Diffusion Models with Transformersを参照してください。

Comfyui ComfyUI UltraShape 1.0ワークフローの使用方法

このグラフは、入力から出力までの明確なパスに従います：モデルをロードし、粗いメッシュをインポートし、オプションで参照画像を提供し、形状を改良し、結果をエクスポートしてプレビューします。以下のステージは、各部分が何を行い、どこで入力を提供するかを説明しています。

ステージ1: 参照画像の入力 (LoadImage (#7))

• オブジェクトのターゲットプロポーション、シルエットの手がかり、または特徴的な詳細を表す画像をロードします。この画像はオプションであり、改良中の厳密なテクスチャ投影ではなくソフトガイドとして使用されます。多くのアセットでは、よく照らされた正面または四分の三のビューが効果的です。純粋にジオメトリ駆動の改良を望む場合、このステップはスキップできます。ComfyUI UltraShape 1.0は、画像がなくても一貫性のある改良メッシュを生成します。

ステージ2: 3Dモデルのインポート (Load3D (#8))

• ノードを粗いメッシュファイルに指します。このワークフローではGLBが推奨されますが、ビルドがサポートする場合、他の一般的なフォーマットも使用可能です。ノードはパス文字列を下流に渡し、ローダーがメッシュを確実にフェッチし、事前調整できるようにします。ファイル名はシンプルに保ち、パスの問題を防ぐために異常な文字を避けてください。シーンに複数のオブジェクトがある場合、予測可能な結果を得るために単一のメッシュから始めてください。

ステージ3: モデルのセットアップ (UltraShapeLoadModel (#1))

• UltraShape v1 チェックポイントとそれに対応する設定をロードします。精度は、速度とメモリのバランスをとるためにbfloat16または他のサポートされている選択肢に設定できます。ノードは一度初期化され、メッシュローダーとリファイナーの両方に供給されるため、前処理と最適化が一貫した重みを共有します。ComfyUI UltraShape 1.0は、最新のGPUから恩恵を受けますが、精度とメッシュの複雑さに応じて、さまざまなハードウェアで動作します。

ステージ4: 粗いメッシュの読み込みとサニタイズ (UltraShapeLoadCoarseMesh (#3))

• ステージ2からファイルパスを取得し、改良のための安定した正規化されたメッシュ表現を準備します。スケールと向きを解決し、明らかなアーティファクトを除去し、モデルに適した状態にジオメトリを整えます。この準備により、下流の不安定性が減少し、大規模な構造が保たれます。プレビューでメッシュが非常に小さくまたは非常に大きく見える場合、このステージを再訪して、改良前に入力スケールまたは上流の単位を調整します。

ステージ5: 改良と形状最適化 (UltraShapeRefine (#2))

• これはComfyUI UltraShape 1.0の中心です。ノードはモデル、準備された粗いメッシュ、およびオプションで参照画像を受け取ります。ノイズを滑らかにし、顕著な特徴をシャープにし、入力トポロジーを尊重しながら構造的一貫性を改善する反復最適化を実行します。再現性のためにシードが提供されており、トポロジーモードが利用可能で、一貫した頂点インデックスを必要とするリギングやブレンドシェイプのために接続性を保持できます。

ステージ6: エクスポートと3Dレビュー (UltraShapeSaveGLB (#4) と Preview3D (#6))

• 改良されたメッシュはGLB形式でディスクに書き込まれ、DCCツールやリアルタイムエンジンに適しています。ファイルパスはグラフ内で表面を回転、ズーム、検査できるビューアに直接フィードされます。このタイトなループにより、バリエーションを迅速に比較し、スムージングとディテールが期待通りに着地したことを確認できます。必要に応じて、新しいシードまたはわずかに異なる設定で再実行し、ComfyUI UltraShape 1.0で制御されたバリエーションを生成します。

Comfyui ComfyUI UltraShape 1.0ワークフローの主要ノード

UltraShapeLoadModel (#1)

• UltraShape v1 チェックポイントとそのYAML設定をロードし、計算精度を設定します。設定に一致するチェックポイントを選択し、サポートされているGPUでbfloat16を好んで速度とメモリのバランスをとります。精度や設定を切り替える場合、それらを一貫して維持し、改良が比較可能であるようにします。

UltraShapeLoadCoarseMesh (#3)

• メッシュパスを読み取り、リファイナーのための安定した粗い表現を生成します。単位、向き、一貫したフェイス密度を最適化前に確保するために使用します。ソースメッシュが非常に密または非常に疎である場合、上流で準備してより良い収束を図ります。

UltraShapeRefine (#2)

• ロードされたモデル、粗いメッシュ、およびオプションの参照画像を使用してコア形状の最適化を実行します。時間のコストをかけて高品質を求める場合は反復を増やします。決定論が必要な場合はシードを使用して結果をロックします。トポロジーモードがfixedに設定されている場合、頂点数と接続性が安定していることを期待してください。これはリギングされたアセットやモーフターゲットに重要です。

UltraShapeSaveGLB (#4)

• 改良されたメッシュをディスクにエクスポートし、下流での使用のためにファイルパスを返します。フォルダー、ベース名、拡張子を設定して複数のテイクを整理します。ビューアはこのパスをリッスンしているため、名前を調整して出力を迅速に比較できます。

LoadImage (#7)

• グローバルなプロポーションや表面の手がかりを固定するのに役立つオプションの2Dキューを提供します。中立的な照明を使用し、重いパースペクティブの歪みを避けて最も信頼性のあるガイダンスを得ます。画像が無関係な場合、競合する信号を注入するよりも省略してください。

Load3D (#8)

• ローダーが使用するソースメッシュパスを提供します。このワークフローにはGLBが最も簡単な選択です。変換をベイクし、正規化中の驚きを防ぐために非均一なスケーリングを避けてください。

オプションの追加機能

• 可能な限り水密またはほぼ水密のメッシュから始めて、リファイナーがクリーンな表面を維持できるようにします。
• ツール全体で単位を一貫させ、ComfyUI UltraShape 1.0がサニタイズ中に大規模なリスケーリングを行う必要がないようにします。
• 中程度の反復回数から始め、ビューアでレビューし、価値がある場合にのみ品質を上げます。
• 他の設定を一定に保ちながら、異なるシードを使用して微細なジオメトリのバリエーションを探索します。
• 外部DCCで出力を迅速にA/B比較するために、異なるファイル名で中間バージョンを保存します。

謝辞

このワークフローは、以下の作品やリソースを実装および構築しています。ComfyUI-UltraShape1への貢献とメンテナンスに対してjtydhr88に心より感謝します。権威ある詳細については、以下のリンクされたオリジナルのドキュメントとリポジトリを参照してください。

リソース

• jtydhr88/ComfyUI-UltraShape1
  • GitHub: jtydhr88/ComfyUI-UltraShape1
  • Hugging Face: infinith/UltraShape
  • arXiv: 2512.21185

注: 参照されたモデル、データセット、およびコードの使用は、それぞれの著者およびメンテナによって提供されるライセンスおよび条件に従うものとします。