寒くなりましたね。
鼻がズルズルなので、風邪薬を飲んでも治りません。
花粉症なのか、風邪なのか？
そのくらいは医者に行かなくてもわかるように科学の進歩はしないものでしょうか・・・・・・？
さて、以前Splineという3Dツールで架空のメガネをモデリングし、スクロールやタップに合わせて色々な動きを演出してみましたが、今回は今以上、それ以上愛されそうな、より早く3Dモデリングを作ることのできるツールの話です。
今回のモデルはこの子。
こいつは自宅で飼っているコツメカワウソです。
タイから輸入してきました。
簡単にスマートフォンで１周回る動画を撮ってみます。
毛布やら背景の生活感は無視してくださいね。
毛布やら背景の生活感は無視してくださいね。
大事なことなので何度も言います。
そしてLuma AIにて動画をアップロードし編集すると、、、
このようにサクッと3Dオブジェクトになります。（まあさすがに30分-2時間は処理に時間かかります）
さて、この3Dデータですが、毛布や背景が邪魔なので、Splineに持ち込んで処理してみましょう。
Splineに持ち込んで、ちょちょいとするとこんな感じ。
わー、⭕️鉄ワールドのキングボンビ⭕️みたいです。
さて、、2020年代に入り、ブラウザ上で3Dモデリングや3DキャプチャできるSplineとLuma AIが登場しました。
Splineはwebブラウザ上で3Dモデルを扱えるツールです。
特にwebやアプリ用にモデリングやリギングなどに強みを持っています。
Luma AIはスマホ1つで高精度な3Dモデルの作成と出力ができる3Dキャプチャツールで、NeRFというAIを用いた画像生成技術を使うことで、今までの3Dスキャンアプリでは難しかった写実的な陰影表現などもできるようになる代物です。
今回はペットのコツメカワウソの周りをざっくりと動画撮影しただけですが、再現度に驚くのではないでしょうか？
NeRFの原理を簡単に説明すると、
「カメラで撮った写真を、AIが光の計算を使って立体的に再現する技術」で
「光線が物体に当たった時の反射や屈折を計算し、その結果から3Dモデルを作成する」
ということになります。
具体的には、対象物からさまざまな角度から画像を撮影する。
撮影した画像から、光線が物体に当たった時の反射や屈折を計算する。
計算結果から、3Dモデルを作成という手順で行われます。
NeRFがすごいところは、光線の反射や屈折を正確に計算できるため、細かいディテールや陰影までリアルに表現できるというところでしょうか。
先ほどのペットであるコツメカワウソですが、妙に毛並み感、光沢感を感じた方はいませんでしたか？
まさにそれのことです。
手持ちのスマートフォンで気軽に動画撮影したので、完成度としてはイマイチではありますが、そんな気軽に撮った動画でも、このレベルのものが出来上がります。
被写体はアルコール瓶でも、スポーツ選手でも、ペットでも、構造物でも、小さな昆虫でもなんでもござれです。
光線の反射や屈折を正確に計算するために、NeRFでは、「ニューラルネットワーク」というAI技術が使われます。
ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞を模したモデルで、大量のデータを学習することで、複雑な計算をすることができます。
NeRFでは、大量の画像データを学習することで、光線の反射や屈折を正確に計算できるようになっています。
NeRFのメリットは、以下のとおりです。
NeRFは、光線の反射や屈折を正確に計算することで、細かいディテールや陰影までリアルに表現できる3Dモデルを生成することができます。
従来の3Dモデリング技術では、細かいディテールや陰影を表現するために、多くの手作業が必要でした。
NeRFは、従来の3Dモデリング技術よりも高速に3Dモデルを生成することができます。
従来の3Dモデリング技術では、3Dモデルの形状や位置を調整するために、多くの計算が必要でした。
NeRFは、専用の3Dモデリングソフトを必要とせず、動画を用意するだけで3Dモデルを生成することができます。
従来の3Dモデリング技術では、3Dモデリングソフトを使いこなすための知識やスキルが必要でした。
現時点でのデメリット以下のとおりです。
NeRFは、光線の反射や屈折を正確に計算するために、大量の計算が必要となります。そのため、高性能なコンピューターが必要となります。
NeRFは、光源の位置や角度によって、3Dモデルの形状が変化する可能性があります。そのため、光源の影響を抑えるための処理が必要となります。
リギングとは、3Dモデルに骨格や関節を付けて、動かすための作業ですが、NeRFで作成した3Dモデルは、光線の反射や屈折を正確に計算しているため、細かいディテールまで再現されているその反面、3Dモデルの形状が複雑になり、リギングが困難になります。
NeRFの具体的な応用例としては、
などが挙げられます。
AmazonではARビューなどを利用することで、商品のくるくる回してみたりすることはできますが、他のショッピングサイト（Ebayやshopifyなどでも）このNeRFを使って、商品のサイズや質感をよりリアルに確認できるようにすることができるでしょう。
これは今度実例を試してみたいと思います。
NeRFは、まだ開発発展中の技術ですが、今後さまざまな分野で活用されていくことが期待できると思いますね。
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