Hunyuan3D-2: 2D画像を3Dモデルに変換

Hunyuan3D-2ワークフローの紹介

Hunyuan3D-2へようこそ。これは、2D画像を驚くべき3Dモデルに簡単に変換するために設計された最先端のComfyUIワークフローです。AIセグメンテーション、ニューラルレンダリング、コンピュータビジョンの最新技術を活用し、Hunyuan3D-2は従来の3Dモデリングの複雑なプロセスを簡素化します。ゲーム開発者、3Dアーティスト、またはコンテンツクリエイターであれば、このワークフローを使用して、わずか数クリックでテクスチャ付きの高品質3Dアセットを生成できます。

Hunyuan3D-2の仕組み

Hunyuan3D-2 ComfyUIワークフローは、4つの主要なステージで動作します:

• 画像準備: 入力画像のサイズを変更し、背景を削除します。
• 3Dメッシュ生成: 分離された被写体から3Dメッシュを作成します。
• メッシュの最適化: ジオメトリをクリーンアップし、パフォーマンスを向上させるためにポリゴン数を削減します。
• テクスチャ適用: AIによるテクスチャ合成を使用して、複数の角度からモデルをレンダリングし、リアルなテクスチャを適用します。

最終的な出力は、GLB形式の生産準備が整った3Dモデルで、ゲーム、AR/VRアプリケーション、または3Dソフトウェアでのさらなる改善に適しています。

Hunyuan3D-2の使用方法: ステップバイステップガイド

ステップ1: 画像をロード

"Load Image"ノードに画像をアップロードします。最適な結果を得るために、シンプルな背景の単一の被写体の明確な写真を使用してください。

ステップ2: ワークフローを実行

"Queue Execution"をクリックして、ワークフロー全体を処理します。

ステップ3: 3Dモデルをダウンロード

処理が完了したら、出力フォルダーでファイル名"xxx.glb"のglb形式の3Dモデルを見つけてください。

Hunyuan3D-2の主な機能

• ワンクリックで3D生成: 任意の2D画像を単一の実行で3Dモデルに変換します。
• 自動背景削除: IoSPyReNetセグメンテーションを利用して、被写体をクリーンに分離します。
• 高品質メッシュ生成: 詳細なジオメトリ再構築のための高度なVAEデコーディング。
• 最適化された出力: リアルタイムアプリケーション向けの自動メッシュクリーンアップとポリゴン削減。
• PBRマテリアルサポート: 物理ベースのレンダリングパイプラインと互換性があります。
• GLBエクスポート形式: ほとんどの3Dアプリケーションと互換性のあるユニバーサル形式。
• JITアクセラレーション: より高速な処理のためのJust-In-Timeコンパイル。
• 再現可能な結果: シードコントロールにより、プロダクションワークフローで一貫した出力を保証します。

Hunyuan3D-2ワークフローの主要ノードとパラメーター

メッシュ生成ノード

• Hy3D VAE Decode:
  • octree_resolution: 384 (高解像度はより多くの詳細をもたらします)
  • num_chunks: 32000 (メッシュの詳細レベルを制御)
• Hy3D Postprocess Mesh:
  • remove_floaters: true (切断されたジオメトリを排除)
  • smooth_normals: false (trueの時にエッジを柔らかく)
  

テクスチャリングノード

• Hy3D Sample MultiView:
  • seed: 1024 (ランダム化を制御)
  • denoise_strength: 1.0 (テクスチャの明瞭性のために0.7-1.0が推奨)
• CV2 Inpaint Texture:
  • expand_radius: 3 (テクスチャのギャップを埋める; 2-5pxが推奨)
  

エクスポートノード

• Hy3DExportMesh:
  • format: GLB (ユニバーサル互換性のため)
  

Hunyuan3D-2で最適な結果を得るためのヒント

• シンプルな背景の明確な被写体の画像を使用してください。
• より高品質なテクスチャを得るために、参照画像のサイズを増やしてください（より多くのVRAMが必要）。
• "Hy3D Sample MultiView"のseed値を変更して、異なるテクスチャバリエーションを試してください。