Deemos、テキストからPBR質感の3Dモデルを生成する「Rodin Gen-1」を発表

テキストから2D画像を生成する技術はすでに定着しましたが、テキストから直接テクスチャ付きの3Dモデルを呼び出す試みも本格化してきました。

AIやメタバース領域の開発を手がけるDeemosが、テキストの説明から3Dモデルを生成できる新たな生成AIモデル「Rodin Gen-1」を正式に発表しました。開発チームはこのソリューションを革新的と位置づけています。

PBRテクスチャを備えた3D形状を一発生成

公開されたデモでは、Rodin Gen-1はかなり複雑な形状を生成できるだけでなく、PBR（物理ベースレンダリング）テクスチャまで含めて出力できる点が示されています。

単なる単色のメッシュではなく、質感や光の反射情報を持った状態で生成されるのが特徴です。

ただし、Deemosの開発陣は重要な注意点も明かしています。Rodinが生成するすべての3Dアセットは、実際のワークフローで使う前に「リトポロジー（メッシュの再構成）を行う必要がある」とのことです。

なぜ重要か

ゲーム開発者や3Dアーティストにとって、アセットのモデリングとテクスチャ作成は最も作業負荷の高い工程です。アイデアを素早く検証したいプロトタイピング段階において、質感まで含めて即座に形にしてくれるツールの価値は小さくありません。

私たちは、Deemosが最初から「リトポロジーが前提」と率直に認めている点を評価しています。現在の生成3Dモデルはポリゴンの流れが乱雑になりがちで、そのままではアニメーションや描画負荷の最適化に対応できません。アーティストを代替すると過大宣伝するのではなく、ワークフローの下地を作る試作ツールとして位置づけているところに、現実的な実用性を感じます。