tripo で生成した 3D mesh を blender で処理するパイプラインが結構良さそう

nano banana で tripo に渡す画像を生成する

• 商用目的の場合はちゃんと free 素材や所有権を持っている画像を使ってください。

• Nano Banana で元となる画像を生成させる。そのままでは使えないことが多いので、Nano Banana で背景を削除したり、いろんな角度から画像を生成するなどしてレファレンスを準備します。今回はバイクを生成するために、前後左右と上で合計 5 枚を用いました。

• コツとしては、当たり前ですが、一貫性の保たれたいろんな角度からの画像をインプットすることが高精度な3Dメッシュの作成につながります。

  • バイクであれば、細かいエンジンの部分やサスペンションの位置などがバラバラの画像をインプットしてしまうと平均化されて最終物がクリアになりません
  • AI はそういった細かい部分までのエンジンの仕組みなど知らないので雰囲気的に生成してくることがあり、その画像の調整が難しい部分です

tripo を使って 3D mesh を生成

設定

• 設定は Ultra, generate in parts, triangle mesh で poly count は 150K
  • 月 10$ ならいいかと思い、一月だけ契約して Ultra を使ってみました
  • generate in parts はパーツごとに生成してくれ、バイクのような部品ごとに役割が分かれているものに関しては特にこのモードで生成した方がいいと思います
  • quad の方が poly count の数は増やせますが、generate in parts ができないので、triangle で poly count を max にしました

生成された結果を Export

• FBX と呼ばれるフォーマットで export しました
  • fidelity が高く、高ポリゴンを維持したまま出力でき、blender, UE5 などの DCC に持ち込めるという点において良いと思います
  • GBL でも良いですが、UE5 がパイプラインの最終にあることを考えて FBX形式で export しました

Blender に持ち込む

スケールを合わせる

• File > Import からそのまま FBX 形式のモデルを持ち込めます
• Blender でまずやる作業としては、parent node を適切なサイズに調整することです
  • 通常、tripo で生成されたメッシュはサイズが小さいため、大きくする必要があります
  • これの場合、バイクの全長が 2m ちょっとになるように、XYZ それぞれ 2.7 倍にスケーリングしました

parent node が何で構成されているかを確認

blender の scripting を使うと node の座標が txt ファイルとして出力できる

blender のトップをみると右端に、Scripting というタブがあります。こちらから New を押して、新しいコードが入力できる window を開くと python script が走るようになっています。ここに上の画像のように、29 個の tripo によって生成された children node の座標を出させるようにしました。

座標位置を AI に渡してパーツを分析させる

• ここが驚きですが、claude opus 4.6 に生成された座標位置の txt ファイルを渡すと tripo で生成された children node がバイクのどのパーツに該当するか分析してくれました
  • AI が自信ない部分はそれを吐き出させるようにして、自信ない部分はいろんな角度から写真を再度撮って渡すことをします

その結果、AI自身がパーツがどれに該当するか判断し、パーツごとの renaming まで完了しました

• blender の方のリネーミングは script を再度使い、一気に完了します

この後の作業

• ここからは本格的な手作業が入ってきます

  • ただ AI の支援はここになっても常に受けることはできる（スクショ→フィードバックのパイプライン）ので、心配はそこまでないはずです

• 具体的には、ホイールとフォーク部分に分離するなどの細かい作業が入ります

  • 自動生成したモデルはバイクの anatomy を理解しているわけじゃないので、ここは手作業で分離したり統合、refine していく必要があります

• ここの報告は次回の記事でしたいと思います！