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、従来の複雑な3Dモデリングプロセスを簡素化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の進歩を活用して、2D画像を驚くべき3Dモデルに変換します。ゲーム開発者、3Dアーティスト、コンテンツクリエイターのいずれであっても、このワークフローを使用すると、わずか数クリックで高品質のテクスチャ付き3Dアセットを生成できます。

Hunyuan3D-2の動作原理

Hunyuan3D-2 ComfyUIワークフローは4つの主要な段階で動作します：

• 画像準備: 入力画像をリサイズし、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。
• メッシュ最適化: ジオメトリをクリーンアップし、パフォーマンス向上のためにポリゴン数を減らします。
• テクスチャ適用: 複数の角度からモデルをレンダリングし、AI駆動のテクスチャ合成を使用してリアルなテクスチャを適用します。

最終出力は、GLB形式のプロダクション対応の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良に適しています。

Hunyuan3D-2の使用法: ステップバイステップガイド

ステップ1: 画像を読み込む

"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、単一の被写体がシンプルな背景に対して明確に写った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する

"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する

処理が完了したら、出力フォルダ内の"xxx.glb"というファイル名でglb形式の3Dモデルを見つけます。

Hunyuan3D-2の主な機能

• ワンクリック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使用してクリーンな被写体の分離を実現します。
• 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デコード。
• 最適化された出力: 自動メッシュクリーンアップとポリゴン削減によりリアルタイムアプリケーションに対応。
• 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: 処理を高速化するためのJust-In-Timeコンパイル。
• 再現可能な結果: シード制御により、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 (解像度が高いほど詳細が増えます)
  • num_chunks: 32000 (メッシュの詳細レベルを制御)
• Hy3D Postprocess Mesh:
  • remove_floaters: true (切り離されたジオメトリを削除)
  • smooth_normals: false (trueにするとエッジを柔らかくする)
  

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 (テクスチャの明瞭さには0.7-1.0を推奨)
• CV2 Inpaint Texture:
  • expand_radius: 3 (テクスチャのギャップを埋める; 2-5px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

• 明確な被写体がシンプルな背景に対して写った画像を使用してください。
• より高品質のテクスチャを得るためには、参照画像のサイズを大きくしてください（より多くのVRAMが必要です）。
• "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。