TripoSGを試してみた
とみます(@20tomimasu)です。
TripoSGとTripoSFがオープンソース化されたそうで。
早速、内容を確認していきます。
3D生成のレベルは順調に進んでいる模様。
サンプルで遊び過ぎてしまい、webでのトライアルが制限されてしまった。笑
TripoSGとTripoSFがオープンソース化された
TripoSG & TripoSF are now OPEN-SOURCED!
✅ TripoSG excels at image-to-mesh generation
✅ TripoSF redefines high-res, complex topology with SparseFlex.Discover how we’re setting a new SOTA for generative 3D models pic.twitter.com/0F5mIcgxMX
— Tripo (@tripoai) March 31, 2025
↑TripoのX投稿より、
- TripoSGとTripoSFがオープンソース化された
とのことで。
内容として、
- TripoSGは画像からメッシュを生成するのに優れている
- TripoSF は、SparseFlex を使用して高解像度の複雑なトポロジーを再定義する。
と書かれており。
お、これは、期待できそう。
早速、SGの方を確認していく↓
TripoSGを試してみよう
TripoSGの詳細は、ここから。アブスト(論文)があり。
＞＞TripoSG: High-Fidelity 3D Shape Synthesis using Large-Scale Rectified Flow Models
ざっくり、
- 大規模なRectified Flow Transformer： 膨大で高品質なデータでトレーニングし、最高水準の3D形状生成精度を達成。
- ハイブリッドな教師あり学習戦略： SDF（符号付き距離関数）、法線、Eikonal損失を組み合わせた3D VAE（変分オートエンコーダ）で、高品質な3D再構成が可能。
- 独自のデータパイプライン： 約200万件の高品質な3Dサンプルを生成し、3D生成AIに必要なデータ品質と量を確保。
んー、難しい話は置いておいて、
他の3D生成AIとの比較結果をみてみよう。
ほへー、
一番上の画像を読み込ませた結果がズラリ。
TripoSGは一番下だ。
他の結果と比べて、入力画像に対する生成精度が高そうだね。
早速、Demoがあったので、そのまま試してみる↓
＞＞https://huggingface.co/spaces/VAST-AI/TripoSG
↑一例として、画像が下に用意されているので、適当に選択して、
Generateすると…
おぉー!
3Dの恐竜が生成されたね。
なかなか良いじゃん。
ところが…
webでの試行回数は少ない?
ありゃ?
テスト用のGPUのソースを使い切ってしまったようだ。
例を含め、3~4回試しただけなのに…
かなり渋いね。
これから試したい人は、そのまま自分のテスト画像で確認した方が良いかも。
サンプル例で使い切ってしまった私のようにならないように。笑
といっても、環境を構築できれば、ロカールでも使えそう?
https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSG
あー、久々のPythonだー
1つ1つモジュールをインストール中…
ん、No module named ‘diso’で詰んだ。
また気が乗ったら進めよう…
おわりに
以上「TripoSGを試してみた」でした。
WEBも時間が経てば制限が復活するかな?
何はともあれ、画像を3D化するのは楽しいですね。
正方形サイズの画像を入力すると、成功率が高いような気がします。
それでは、また。
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