画像→3D

3D生成

オープンソース

• IM

  img2threejs AIが発見

  2026

  参照画像からオブジェクトをコードのみのプロシージャルかつアニメーション可能なThree.jsモデルとして再構築するオープンソースのAIエージェントツール。不透明なメッシュファイルの代わりに、可読性の高いTypeScriptとJSONを出力するため、Webベースのゲーム開発に非常に効率的です。

  image-to-3d procedural-generation threejs webgl

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• PI

  Pixal3D

  2026

  Tencent ARCによる3Dアセット生成モデル。メッシュとテクスチャ生成を対象とするフローマッチング型拡散トランスフォーマー系に属する(SIGGRAPH 2026)。

  diffusion flow-matching image-to-3d

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• PI

  Pixal3D AIが発見

  2026

  逆投影（バックプロジェクション）を介して2D特徴量を明示的に3D空間にマッピングし、ピクセルと3Dの直接的な対応関係を構築するピクセル整合型3D生成フレームワーク。再構成レベルの忠実度を達成し、マルチビュー生成やオブジェクトごとに分離された3Dシーン合成にも対応します。

  3d-reconstruction image-to-3d pixel-aligned scene-synthesis

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• AA

  Acc3D: Accelerating Single Image to 3D Diffusion Models via Edge Consistency Guided Score Distillation AIが発見

  2025

  単一画像から3Dへの拡散モデルを高速化し、計算効率を20倍以上に向上させる手法。エッジ一貫性ガイド付きスコア蒸留プロセスと敵対的拡張戦略を統合し、わずかなステップの推論で高品質な再構築を実現します。

  3d-generation acceleration diffusion-model image-to-3d

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• A1

  AR-1-to-3: Single Image to Consistent 3D Object Generation via Next-View Prediction AIが発見

  2025

  単一の画像から3Dオブジェクトを生成するための自己回帰的な次ビュー予測フレームワーク。ターゲットビューを近から遠へと段階的に生成することで、マルチビューの一貫性と詳細の保持を大幅に向上させます。

  3d-generation autoregressive image-to-3d multi-view

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• DS

  Direct3D-S2

  2025

  空間的に疎なアテンションを用いるスケーラブルなネイティブ3D拡散モデル。学習コストを大幅に削減しつつ、画像から直接高解像度の形状を生成する。

  diffusion image-to-3d scalable sparse

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• HI

  Hi3DGen

  2025

  法線マップを中間表現として橋渡しすることで画像から高忠実度な3D形状を生成し、直接的な画像→3Dでは失われがちな細かな表面ディテールを保持する。

  high-fidelity image-to-3d normal-bridge

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• HI

  Hi3DGen AIが発見

  2025

  法線マップをブリッジ（媒介）として使用し、単一の画像から詳細な形状を再構成する高品質3D幾何生成フレームワーク。画像から法線への推定器を介して低周波と高周波のディテールを分離し、ドメインギャップや視覚的な曖昧さを解消して極めて正確な3Dモデルを生成します。

  geometry mesh normal-map reconstruction

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• H2

  Hunyuan3D 2.0 AIが発見

  2025

  単一の画像またはテキストから高解像度なテクスチャ付き3Dアセットを生成する、先進的な大規模3D合成システム。フローベースの拡散トランスフォーマー（Hunyuan3D-DiT）による形状生成と、テクスチャ合成モデル（Hunyuan3D-Paint）を組み合わせることで、詳細で高品質な3Dメッシュを作成します。

  diffusion mesh texture transformer

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• H2

  Hunyuan3D 2.5 AIが発見

  2025

  スケールアップされた高品質データセットと計算資源で訓練された新しい形状基盤モデル「LATTICE」を導入した、3D拡散モデルのアップグレード版。形状とテクスチャの両方の生成能力を大幅に向上させ、極めて詳細な幾何学的ディテールを持つ高品質な3Dアセットを提供します。

  diffusion high-fidelity lattice mesh

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• H2

  Hunyuan3D-2

  2025

  形状拡散トランスフォーマーとテクスチャ合成を組み合わせた大規模なオープン画像→3Dシステム。単一画像から詳細なテクスチャ付きメッシュを生成する。

  diffusion image-to-3d open-weights texture

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• H2

  Hunyuan3D-2.1

  2025

  Tencentによるオープンで実運用品質の画像→3Dシステム。形状生成とテクスチャ生成の2段階パイプラインで、PBRマテリアル付きの高解像度な形状を生成する。

  diffusion image-to-3d open-weights pbr

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• H1

  HunyuanWorld 1.0: Generating Immersive, Explorable, and Interactive 3D Worlds from Words or Pixels AIが発見

  2025

  テキストや画像から、没入感があり探索・インタラクション可能な3Dワールドを生成するフレームワーク。ビデオベースの多様性と3Dの幾何学的整合性を両立させています。

  3d-scene image-to-3d text-to-3d world-generation

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• MA

  MapAnything AIが発見

  2025

  1枚または複数枚の画像から、メートル単位の3Dシーンジオメトリとカメラパラメータを直接回帰する、Metaによる統合されたトランスフォーマーベースのフィードフォワードモデル。

  3d-reconstruction feed-forward metric-depth transformer

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• PA

  PhysX-Anything

  2025

  単一画像からシミュレーション可能な物理3Dアセットを生成し、形状と物理属性を同時に予測して物理エンジンで直接利用できるようにする。

  image-to-3d physics simulation

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• S3

  SAM 3D AIが発見

  2025

  単一の画像からジオメトリ、テクスチャ、レイアウトを予測し、視覚的に接地された3Dオブジェクトおよび人体モデルを再構成するMetaによる生成モデル。

  3d-reconstruction meta sam3d single-view

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• SS

  SPAR3D: Stable Point-Aware Reconstruction of 3D Objects from Single Images AIが発見

  2025

  SPAR3D（Stable Point-Aware Reconstruction of 3D Objects）は、回帰モデルと生成モデルを組み合わせた単一画像からの3D再構成フレームワークです。ポイントアウェア（点群認識）表現を用いて可視表面を効率的に再構成しつつ、生成的な事前知識を活用して遮蔽領域の整合性のある幾何形状を合成します。

  image-to-3d mesh-generation point-cloud stability-ai

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• SS

  Sparc3D: Sparse Representation and Construction for High-Resolution 3D Shapes Modeling AIが発見

  2025

  疎な表現を利用して高解像度の3Dメッシュを生成する、統一された3D形状モデリングフレームワーク。3D幾何形状の疎な潜在表現を直接学習することにより、従来のVAEベースのパイプラインにおける詳細の損失を解消します。

  image-to-3d mesh sparse-representation vae

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• SP

  SparseFlex AIが発見

  2025

  レンダリング損失から直接、高解像度で微分可能なメッシュ再構成を可能にする、疎構造の等値面表現技術。コストのかかる水密（watertight）変換を必要とせず、開いたサーフェスや複雑な内部構造を含む、任意のトポロジーを持つ高品質な3Dメッシュの作成をサポートします。

  isosurface mesh reconstruction topology

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• S3

  Step1X-3D

  2025

  学習コードと高品質データセットとともに公開されたオープンな画像→3Dフレームワーク。形状とテクスチャを2段階で生成し、アセット制作に用いられる。

  dataset diffusion image-to-3d open-weights

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• T2

  TRELLIS.2

  2025

  TRELLISの後継。オブジェクト中心のボクセル(O-Voxel)構造化潜在表現を用い、テキストや画像からより高忠実度の3Dアセットを生成する。

  diffusion image-to-3d structured-latent voxel

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• TR

  TripoSG

  2025

  高忠実度な画像→3D形状生成のための大規模な整流フロー型トランスフォーマー。厳選された大規模3Dデータセットで学習されている。

  diffusion flow-matching image-to-3d

  GitHub

• TR

  TripoSG AIが発見

  2025

  大規模なレクティファイドフローモデル（Rectified Flow Models）に基づく、高品質な3D形状合成フレームワーク。3Dデータの規模や複雑さの制限を克服し、単一視点の画像から詳細な3Dメッシュを高速かつ高品質に再構成します。

  mesh reconstruction rectified-flow

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• UN

  UniLat3D

  2025

  形状を単一の潜在空間に符号化する統一潜在表現による3D生成手法。テキストや画像からネイティブに3Dアセットを合成する。

  diffusion image-to-3d unified-latent

  GitHub

• WC

  Wonder3D++: Cross-domain Diffusion for High-fidelity 3D Generation from a Single Image AIが発見

  2025

  クロスドメイン拡散を利用して、一貫したマルチビュー法線マップとカラー画像を生成する、強化された単一画像-3D生成フレームワーク。カスケード接続された明示的メッシュ再構成パイプラインを採用し、高品質なテクスチャ付き3Dメッシュを迅速に生成します。

  diffusion image-to-3d mesh normal-map

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• WU

  WorldMirror: Universal 3D World Reconstruction with Any-Prior Prompting AIが発見

  2025

  カメラポーズ、内部パラメータ、深度マップなどの多様な幾何学的プライアを統合し、高密度点群、マルチビュー深度マップ、3D Gaussianなどの複数の3D表現を同時に生成する、テンセントによるフィードフォワード型3D再構築モデル。

  3d-reconstruction gaussian-splatting multi-view tencent

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• 2G

  2D Gaussian Splatting

  2024

  3D楕円体の代わりに2Dの方向付きガウシアン円盤でシーンを表現し、幾何的に正確なradiance fieldと改善された表面復元を実現する。

  gaussian-splatting surface-reconstruction

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• CR

  CraftsMan

  2024

  ネイティブな3D拡散モデルに法線ベースの表面精緻化段階を続けることで、より滑らかな形状を持つ高忠実度の3Dメッシュを生成する。

  diffusion image-to-3d mesh

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• CS

  CRM: Single Image to 3D Textured Mesh with Convolutional Reconstruction Model AIが発見

  2024

  Convolutional Reconstruction Model (CRM)は、アーキテクチャ内のトライプレーンコンポーネントの幾何学的事前分布を活用し、わずか10秒で高品質な3Dテクスチャメッシュを生成する、高精度なフィードフォワード型の単一画像から3Dへの生成モデルです。

  image-to-3d mesh-generation reconstruction

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• DI

  Direct3D 新着 AIが発見

  2024

  3D Variational Auto-Encoderと3D Latent Diffusion Transformerを用いて、単一画像から直接3D形状を生成するネイティブ3D生成モデル。

  3d-reconstruction dit image-to-3d latent-diffusion

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• EH

  Era3D: High-Resolution Multiview Diffusion using Efficient Row-wise Attention AIが発見

  2024

  Era3Dは、効率的な行方向アテンション（Row-wise Attention）を用いて、単一の視点画像から高解像度なマルチビュー画像と法線マップを生成する手法であり、カメラの焦点距離や仰角を自動的に推定します。

  diffusion image-to-3d multi-view

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• GI

  Grounding Image Matching in 3D with MASt3R AIが発見

  2024

  DUSt3Rを拡張し、高密度な局所特徴量マッチングと3D再構成を統合することで、極端な視点変化におけるカメラポーズ推定とマッチングの堅牢性を大幅に向上させたモデル。

  3d-reconstruction image-matching pose-estimation

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• H1

  Hunyuan3D 1.0: A Unified Framework for Text-to-3D and Image-to-3D Generation AIが発見

  2024

  2段階のパイプラインを採用した、テキストおよび画像からの3D生成のための統合フレームワーク。まず多視野拡散モデルを用いてマルチビューRGB画像を生成し、その後、高品質な3Dメッシュまたはガウシアン・スプラッティングを再構築します。

  image-to-3d mesh multi-view text-to-3d

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• IN

  InstantMesh AIが発見

  2024

  マルチビュー拡散モデルとLRMアーキテクチャに基づくスパースビュー再構成モデルを相乗させることで、単一の画像から即座に3Dメッシュを生成するフィードフォワードフレームワーク。

  3d-mesh fast-generation lrm tencent

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• LG

  LGM AIが発見

  2024

  マルチビューのガウシアンスプラッティングをコア表現として使用し、テキストプロンプトまたは単一視点の画像から高解像度の3Dモデルを生成するために設計された新しいフレームワーク。

  gaussian-splatting high-resolution single-view

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• ML

  MeshLRM: Large Reconstruction Model for High-Quality Meshes AIが発見

  2024

  微分可能なメッシュ抽出とレンダリングを組み込むことで、少数の入力画像から1秒未満で高品質な3Dメッシュを再構成する大規模再構成モデル（LRM）。

  lrm mesh-generation reconstruction

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• MF

  MVSplat360: Feed-Forward 360 Scene Synthesis from Sparse Views AIが発見

  2024

  MVSplat360は、幾何学を考慮した3D再構成と時間的一貫性のあるビデオ生成を組み合わせることで、疎な観測データから多様な実世界シーンの360度新規ビュー合成を行うフィードフォワード型アプローチです。

  gaussian-splatting image-to-3d scene-generation

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• ME

  MVSplat: Efficient 3D Gaussian Splatting from Sparse Multi-View Images AIが発見

  2024

  MVSplatは、平面スイーピングによるコストボリューム表現を構築することで、疎なマルチビュー画像からクリーンな3Dガウシアンを予測する、効率的なフィードフォワード型3D Gaussian Splattingモデルです。

  gaussian-splatting image-to-3d reconstruction

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• OI

  Ouroboros3D: Image-to-3D Generation via 3D-aware Recursive Diffusion AIが発見

  2024

  拡散ベースの多視点画像生成と3D再構成を再帰的拡散プロセスに統合した、統一3D生成フレームワーク。再構成モジュールによってレンダリングされた3D認識マップをフィードバックとして使用して多視点生成をガイドし、高い幾何学的一貫性を確保します。

  diffusion image-to-3d multi-view reconstruction

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• SF

  Stable Fast 3D (SF3D) AIが発見

  2024

  単一の画像から0.5秒で3Dメッシュを生成する、高速かつ高品質なテクスチャ付きオブジェクトメッシュ再構成モデルであり、UV展開とマテリアルパラメータ予測を組み込んでいます。

  3d-mesh fast-generation stability-ai uv-unwrapping

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• TR

  TRELLIS

  2024

  構造化された3D潜在表現と整流フロー型トランスフォーマーにより、テキストや画像から複数の出力形式の高品質な3Dアセットを生成する。

  diffusion image-to-3d structured-latent

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• TF

  TripoSR: Fast 3D Object Reconstruction from a Single Image AIが発見

  2024

  TripoSRは、単一の画像から0.5秒未満で高品質な3Dメッシュを生成する高速フィードフォワード3D再構成モデルです。Tripo AIとStability AIの共同開発によるもので、高速な推論と高精度な幾何形状生成に最適化されたトランスフォーマーベースのアーキテクチャを採用しています。

  fast-inference image-to-3d mesh-generation transformer

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• UN

  Unique3D AIが発見

  2024

  単一視点の画像から高品質な3Dメッシュを効率的に生成するための画像-3D変換フレームワークであり、最先端の生成忠実度と強力な汎用性を備えています。

  3d-mesh reconstruction single-view

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• DR

  DreamGaussian

  2023

  生成的ガウシアンスプラッティングにメッシュ抽出とテクスチャ精緻化を組み合わせ、数分で効率的な画像から3Dおよびテキストから3Dのコンテンツ生成を行う。

  gaussian-splatting image-to-3d text-to-3d

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• DG

  DUSt3R: Geometric 3D Vision Made Easy AIが発見

  2023

  事前のカメラキャリブレーションやポーズ推定を必要とせず、画像ペアから3Dポイントマップを直接回帰する、高密度かつ制約のないステレオ3D再構成フレームワーク。

  3d-reconstruction multiview pointmap

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• MS

  Mip-Splatting

  2023

  3Dガウシアンスプラッティングに3D平滑化と2D Mipフィルタを追加し、さまざまなサンプリングレートやズーム倍率でのエイリアシング・アーティファクトを除去する。

  anti-aliasing gaussian-splatting

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• O2

  One-2-3-45

  2023

  多視点合成と汎化可能な復元モジュールを組み合わせ、形状ごとの最適化なしに単一画像から約45秒で3Dメッシュを復元する。

  diffusion image-to-3d mesh

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• O2

  One-2-3-45++

  2023

  一貫した多視点生成と3D拡散段階を組み合わせ、単一画像から品質と速度を改善した3D物体を生成する。

  diffusion image-to-3d multi-view

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• SU

  SuGaR

  2023

  3Dガウシアンをシーン表面に整列させ、ガウシアンスプラッティングから効率的かつ正確なメッシュ抽出と高品質なメッシュベースのレンダリングを可能にする。

  gaussian-splatting mesh surface-reconstruction

  GitHub

• WS

  Wonder3D: Single Image to 3D using Cross-Domain Diffusion AIが発見

  2023

  Wonder3Dは、クロスドメイン拡散モデルを介して一貫性の高いマルチビュー法線マップとカラー画像を生成し、高精度なテクスチャ付きメッシュを作成する単一画像から3Dへの生成手法です。

  diffusion image-to-3d reconstruction

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• Z1

  Zero-1-to-3

  2023

  相対的なカメラ視点を条件とし、単一画像から物体の新規視点を合成する拡散モデル。ゼロショットの単一画像3D復元を可能にする。

  diffusion image-to-3d novel-view

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• NE

  NeuS

  2021

  形状を符号付き距離関数として表現し、バイアスのないボリュームレンダリングを通して描画することで、多視点画像から表面を復元する。

  neural-rendering sdf surface-reconstruction

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• AT

  AtlasNet

  2018

  3D表面を学習されたパラメトリックパッチの集合として表現し、それらを変形させて点群や単一画像から形状を復元する。

  mesh reconstruction surface

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商用・業界ツール

• HR

  Hyper3D Rodin AIが発見

  2024

  テキストの説明や2D画像から、詳細なジオメトリと4K PBRテクスチャを備えた超リアルな3Dアセットを生成する、プレミアムな商用AI 3Dジェネレーター。

  commercial-tool image-to-3d pbr-textures

  公式サイト

• ME

  Meshy

  PBRと自動リギングに対応し、ゲームで使えるテクスチャ付きメッシュを生成する商用のテキスト/画像→3Dサービス。APIとWebアプリを提供し、インディー制作で広く使われる。

  api auto-rig commercial texture

  公式サイト