テキスト→3D¶
3D生成
オープンソース¶
-
Block3D: Efficient Text-to-3D Generation via Block-Wise Diffusion AIが発見
2026
ブロック単位の拡散（Block-Wise Diffusion）を利用することで、従来のグローバルな拡散モデルと比較して推論コストを大幅に削減しつつ、高い幾何学的忠実度を達成する効率的なText-to-3D生成フレームワーク。
diffusionefficiencymesh -
2026
自己回帰モデリングと拡散ベースの3D生成を組み合わせた、統合型3Dマルチモーダルフレームワーク。単一のアーキテクチャ内で、3D理解、テキストからの3D生成、指示に基づく3D編集、およびテキストに基づくパーツ生成をサポートします。
3d-editing3d-generationautoregressivemultimodal -
HY-World 2.0 AIが発見
2026
HY-World 2.0は、テキスト、画像、または動画から、ナビゲート可能な3Dワールド（メッシュまたは3D Gaussian Splatting）を生成および再構成するマルチモーダルワールドモデルフレームワークです。
3d-generationscene-generationtext-to-3dworld-model -
3DGen-R1 AIが発見
2025
段階的な報酬設計を通じて、グローバルな幾何学的一貫性と詳細なローカルテクスチャを最適化する、テキストから3D生成のための強化学習フレームワーク。
cvprreinforcement-learningtext-to-3d -
2025
テキストから物理的に安定で組み立て可能なブロック(レゴ風)構造を生成し、形状と現実世界での構造的安定性を同時に推論する(ICCV 2025 Best Paper)。
buildablephysicstext-to-3d -
Consistent Flow Distillation for Text-to-3D Generation AIが発見
2025
従来のScore Distillation Sampling (SDS)における過度な平滑化や多様性の低さといった課題を解決するため、拡散モデルのODEまたはSDEサンプリングプロセスの勾配を利用して3D生成をガイドする「Consistent Flow Distillation (CFD)」を提案。
diffusionscore-distillationtext-to-3d -
Direct3D-S2 AIが発見
2025
空間スパースアテンション（SSA）とスパースボリュームに基づき、トレーニングコストを大幅に削減しながら高解像度な3D形状を生成するスケーラブルな3D生成フレームワーク。
3d-generationditsparse-attention -
2025
直接選好最適化(DPO)によりテキスト→3D生成を人間の選好に整合させ、より好まれる3D出力へ最適化を誘導する(ICML 2025)。
alignmentdpopreferences -
Hunyuan3D-Omni AIが発見
2025
Hunyuan3D 2.1をベースに構築された、きめ細かく制御可能な3Dアセット生成のための統一フレームワーク。点群、ボクセル、バウンディングボックス、テキストプロンプトを入力として受け取り、正確な構造制御を伴う高品質な3Dアセットを生成する。
3d-assetscontrollable-generationtext-to-3dGitHub · arXiv · Hugging Face · 論文
-
2025
3Dの教師データを使用せずに、事前学習済みの2Dテキスト画像拡散モデルをネイティブな3D生成器（TriplaneTurbo）に適応させる新しい学習手法「Progressive Rendering Distillation (PRD)」を提案。わずか1.2秒で高品質な3Dメッシュを生成可能。
diffusionmesh-generationscore-distillationtext-to-3d -
Roblox Cube AIが発見
2025
テキストプロンプトから、物理特性や動作スクリプトが組み込まれたインタラクティブな3Dアセットを生成する、Robloxが開発した3D基盤モデル。
3d-generationfoundation-modelinteractive-3dGitHub · arXiv · Hugging Face
-
SegmentDreamer AIが発見
2025
SegmentDreamerは、セグメント化された一貫性軌道蒸留（Segmented Consistency Trajectory Distillation）を利用して、分類器フリーガイダンス下での3Dアセット生成を最適化し、忠実度と詳細度を向上させるText-to-3D合成フレームワークです。
3d-generationconsistency-modeldistillationtext-to-3d -
TRELLIS.2 AIが発見
2025
複雑なトポロジーと詳細な外観を捉える、高品質な3D生成のためのネイティブでコンパクトな構造化潜在表現（O-Voxel）を提案します。
3d-generationstructured-latentsvoxel -
Walking the Schrödinger Bridge: A Direct Trajectory for Text-to-3D Generation AIが発見
2025
スコア蒸留サンプリング（SDS）をシュレーディンガー橋問題として定式化し、3Dレンダリングと動的に推定されたターゲット分布の間の最適な輸送経路を学習するテキスト3D生成フレームワーク「Trajectory-Centric Distillation (TraCe)」を提案。
gaussian-splattingschrodinger-bridgescore-distillationtext-to-3d -
WorldGen AIが発見
2025
テキストプロンプトや参照画像から、探索可能な完全な3D環境を数秒で生成するオープンソースの3Dシーン生成ツール。360°の一貫した探索、屋内および屋外シーンをサポートし、Gaussian Splattingとメッシュ形式の両方で出力できます。
3d-scenegaussian-splattingtext-to-3dworld-generation -
Bootstrap3D AIが発見
2024
マルチビュー3D拡散モデルのトレーニングとプロンプト追従能力を向上させるために、詳細なキャプション付きの高品質なマルチビュー合成画像を自動生成するフレームワーク。
diffusionmulti-viewsynthetic-data -
Connecting Consistency Distillation to Score Distillation for Text-to-3D Generation AIが発見
2024
整合性蒸留（Consistency Distillation）の理論をスコア蒸留に結びつけることで従来のスコア蒸留手法を分析し、テキストプロンプトから生成される3Dアセットの忠実度と詳細度を向上させる最適化フレームワークを提案。
consistency-distillationscore-distillationtext-to-3d -
DIRECT-3D AIが発見
2024
クリーンな3Dデータに依存せず、ノイズが多くアライメントされていない大量の野生の3Dアセットで直接トレーニングされた、拡散ベースの3D生成モデル。
diffusiontext-to-3dwild-data -
DreamCraft3D++ AIが発見
2024
従来のDreamCraft3Dを拡張し、時間のかかる形状最適化ステージをフィードフォワード型のマルチプレーン再構成モデルに置き換えることで、生成速度を1000倍に高速化しつつ、高精度な形状とテクスチャ詳細を維持する高度な階層的3Dアセット生成フレームワーク。
3d-generationdiffusiontext-to-3d -
DreamReward AIが発見
2024
人間の好みのフィードバックからText-to-3Dモデルを学習・改善する包括的なフレームワーク。汎用的な3D報酬モデル「Reward3D」を導入し、人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）を利用して、高品質で多視点整合性のある3Dコンテンツを生成する。
human-preferencerlhftext-to-3d -
PlacidDreamer AIが発見
2024
単一のマルチビュー拡散モデルを初期化、マルチビュー一貫性、およびテキスト条件付き生成に使用し、Balanced Score Distillationアルゴリズムによって過彩度問題を解決する、統合型テキスト3D生成フレームワーク。
diffusionscore-distillationtext-to-3d -
Turbo3D: Ultra-fast Text-to-3D Generation AIが発見
2024
高速な4ステップ・4ビュー拡散ジェネレータと効率的なフィードフォワード型Gaussian reconstructorを組み合わせることで、高品質な3D Gaussian Splattingアセットを1秒未満で生成する超高速テキスト3D生成システム「Turbo3D」を提案。
fast-generationgaussian-splattingtext-to-3d -
GaussianDreamer AIが発見
2023
3D Gaussian Splattingを使用して2Dおよび3Dの拡散モデルを架橋する、高速なText-to-3D生成フレームワーク。3D点群の事前分布から3D Gaussianを初期化し、2D拡散モデルを用いて洗練させることで、生成プロセスを大幅に高速化する。
diffusion-modelsgaussian-splattingtext-to-3d -
LucidDreamer (Interval Score Matching) AIが発見
2023
Score Distillation Sampling (SDS) の過度な平滑化や過飽和の問題を克服するために Interval Score Matching (ISM) を導入し、非常に詳細な3Dアセットを生成するテキストから3Dへの生成フレームワーク。
high-fidelityscore-matchingtext-to-3d -
2023
粒子ベースの変分フレームワークである変分スコア蒸留(VSD)を提案し、スコア蒸留サンプリングと比べてテキストから3D生成の忠実度と多様性を向上させる。
diffusionnerftext-to-3d -
DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion
2022
スコア蒸留サンプリングを導入し、学習済みの2D拡散モデルからNeRFを最適化。3D学習データなしでテキストから3D物体を生成する。
diffusionscore-distillation -
2022
粗から精への手法によるテキストから3D生成。まず低解像度のニューラルフィールドを生成し、その後テクスチャ付きメッシュを最適化して高解像度のコンテンツを作成する。
diffusionmeshtext-to-3d
商用・業界ツール¶
-
Sloyd AI AIが発見
2021
テキストプロンプトやパラメータテンプレートから、ゲーム対応のテクスチャ付きカスタマイズ可能3Dアセットを生成する、AI搭載の3Dモデリングプラットフォーム。
3d-generationgame-readyparametrictext-to-3d -
テキストや画像から詳細なテクスチャ付きモデルを生成する、API付きの商用3D生成サービス。
apicommercial -
高速なメッシュ生成で知られる商用のテキスト/画像→3Dジェネレーター。ゲームアセットの迅速なプロトタイピングによく使われる。
apicommercialfast
