🏆 お知らせ：NIBB‑CU AI‑Biology Hackathon 2025 開催中！

テーマ: 生物画像から3Dモデルへ — AIで広げる教育と研究
課題: カワセミ画像から3Dモデル構築（初級: 単一画像／上級: 複数画像）
期間: 募集 2025/07/14〜12/21、提出締切 12/31、審査 2026/01、授賞 2026/02
主催: 基礎生物学研究所 × 中部大学
👉 参加登録・詳細: https://ideathonjp.nibb.ac.jp/

stabilityai/stable-point-aware-3d（SPAR3D） を使って、1枚の画像（例：カワセミ）から テクスチャ付き3Dメッシュ（.glb） を作る手順を、初心者向けに丁寧にまとめました。
Colab ノートブックへのリンクは以下のボタンをクリックするか、後述のURLの通りです。

※2025年9月19日現在（もうしばらく前から）、stabilityai/stable-point-aware-3d（SPAR3D） の公式Gradio Demo (Huggingface)がruntime errorで表示されなくなったため、本記事を作成しました。

このハンズオンでできること

画像1枚 → 数十秒で 着彩3Dメッシュ（.glb） を自動生成
Colab 内で 回転プレビュー（<model-viewer>）と 統計表示
.glb ダウンロード（Blender / Unity / Three.js で利用可）

SPAR3D は 画像→点群・点群→メッシュの2段構成。速いのに崩れにくいのが特長です。

前提（個人利用、非営利目的の場合は無料でOK）

ブラウザ: Chrome / Edge / Firefox（スマホは非推奨）
Hugging Face アカウント（SPAR3Dモデルの利用同意と アクセストークン が必要）
Google アカウント（Colab利用）

使い方（Colab）

ノートブックの セルを上から順に 実行してください。

GPU を有効化（ランタイム → ランタイムのタイプを変更 → GPU）
依存セットアップ（transparent-background>=1.3.4 導入・GUI依存の衝突回避）
Hugging Face にログイン（トークン貼付）
画像を1枚アップロード → 自動で 512×512 に整形
推論実行 → .glb が outputs/ に出力
プレビュー：<model-viewer> で回転しながら確認
統計（頂点数・面数・バウンディングボックス、テクスチャ解像度）を表示
ダウンロード（.glb をローカルへ保存）

ノートブック：
https://github.com/cSAS3/NIBB-CU-Hackason-2025/tree/main/tutorials/SPAR3D_OneImage_to_3D

よくあるつまずき（Q&A）

Q1. `RepositoryNotFoundError / 401` が出る

A. Hugging Face で stabilityai/stable-point-aware-3d の モデルページにアクセス→ 利用に同意 → アクセストークン を発行 → Colab の login() で貼り付け。
（トークンが間違っている / 公開権限がない / 同意していないと 401 になります）

Q2. Colab の表示が真っ白 / 3Dが見えない

A. 本ノートは /files を 絶対パス + Blob で読む設計なので成功率が高いです。Step 6 の ABS: 表示が正しいことを確認してください。

Q3. 画質を上げたい

A. --texture-resolution 2048 にする（VRAM/時間↑）。また、gpytoolbox / pynanoinstantmeshes を導入して 三角/四角リメッシュを行うと、曲面品質や編集のしやすさが向上します。

Q4. 輪郭がにじむ

A. 入力を 透明PNG（背景切り抜き済み）にすると輪郭がきれいになりやすいです。

ライセンス注意

SPAR3D：Stability AI Community License（商用は要件に注意）。
入力画像：配布元ライセンス（CC‑BY 等）の表記義務に従ってください。

もっと学ぶ

GitHub (Stability-AI / stable-point-aware-3d): https://github.com/Stability-AI/stable-point-aware-3d
論文（SPAR3D）: https://spar3d.github.io/

まとめ

1枚画像→3D化が数分で体験できます。
うまくいったら 2048² や リメッシュで品質UP。
.glb は Blender / Unity / Three.js でそのまま活用可能。

Happy 3D Hacking! 🛠️🐦

付録：コンテストのご案内（NIBB‑CU AI‑Biology Hackathon 2025）

テーマ: 生物画像から3Dモデルへ — AIで広げる教育と研究
課題区分:

上級課題: 大量の異なる複数画像から高精度3Dモデルを構築
初級課題: 単一画像から3Dモデルを構築（本記事の Colab がベースラインに最適）

対象: 学生・研究者・エンジニア（個人／グループ可）
開催形態: オンライン（議論は公式Discord）＋授賞式@自然科学研究機構岡崎コンファレンスセンター

スケジュール:

項目	日程
参加登録開始	2025/07/14
参加登録締切	2025/12/21
課題提出締切	2025/12/31
審査	2026/01
受賞発表	2026/02

データセット: 主催者が提供（著作権が明確なカワセミ画像。登録後にご案内）
提出: 参加登録後、公式Discordで詳細をご案内します（複数回提出可。上級・初級の両方に提出可）
評価: 運営が選定した審査委員（生物学/AIの専門家）による評点方式
入賞条件: 3Dモデルとアルゴリズムの公開に合意いただけること

賞金:

上級最優秀: 30万円／優秀: 5万円（各賞状つき）
初級最優秀: 10万円／優秀: 1万円（各賞状つき）
特別賞: 景品＋賞状（SNS/Discord等での反響を考慮）

参加登録・詳細: https://ideathonjp.nibb.ac.jp/
問い合わせ: ideathon@nibb.ac.jp

📌 ベースライン: 本記事の Colab「SPAR3D_OneImage_to_3D」は、初級課題（単一画像）のベースラインとしてそのまま活用できます。
画質向上やトポロジー整備には --texture-resolution 2048 や triangle/quad リメッシュ（gpytoolbox / pynanoinstantmeshes）をお試しください。