Hyper3D Rodin Gen-2.5が3D AIコンテンツにプロダクションレベルの制御をもたらす

ここ数年で、AI による 3D コンテンツ生成は実験的なデモから実用的なツールへと急速に進化し、ゲーム開発、VFX、XR、プロダクトビジュアライゼーション、リアルタイム制作の現場でますます使われるようになった。生成品質も速度も大きく向上したが、多くのアーティストやスタジオにとって、AI 生成アセットを実際の制作パイプラインに組み込むのは依然として難しい。そうした現場では、トポロジー、制御性、最適化、下流工程との互換性が、見た目の忠実さと同じくらい重要になるからだ。Hyper3D による Rodin Gen-2.5 の今回のアップデートは、まさにこの制作工程の隙間を狙っている。Hyper3D は AI を単なるワンクリック生成ツールとして扱うのではなく、Rodin を制作の各段階でアーティストに寄り添う制御可能な AI-to-3D ワークフローシステムと位置づけている。本インタビューでは、Hyper3D の最高技術責任者 QX Zhang が、なぜ「制御性」が AI 3D ワークフロー最大の課題の一つになったのか、プロンプトから生成したアセットを制作で使えるものにするまでにどんな技術的障壁があるのか、そして Rodin Gen-2.5 の新しい Adaptive Thinking Effort システムが、ワークフローの要件に応じて生成速度と忠実度のバランスをアーティストがどう取れるようにするのかを語る。

まず、Hyper3D と Rodin Gen-2.5 について簡単に紹介し、Hyper3D Rodin がどのようにしてクリエイターや企業チームに広く使われる主要な AI 3D 生成プラットフォームの一つへと成長したのかを聞かせてください。 Hyper3D は 2023 年に立ち上げた 3D 制作プラットフォームで、ゲーム開発者と 3D クリエイター向けに作られている。Rodin を通じて AI による Image-to-3D と Text-to-3D のアセット生成を、ChatAvatar を通じてキャラクター制作を、OmniCraft のもとで一般的な 3D ツール群を提供している。最近は新しい画像・動画の基盤モデルもプラットフォームに統合し、制作能力をさらに広げた。中核は Rodin だ。彫刻家 Auguste Rodin にちなんで名付けた生成 3D 基盤モデルで、現在は Rodin Gen-2.5 へと進化している。Rodin は真にネイティブな 3D 生成を業界に初めて持ち込んだシステムの一つであり、その背後の研究は SIGGRAPH の最優秀論文賞やノミネートを何度も受賞している。その中には次のものがある。

SIGGRAPH 2024 最優秀論文ノミネート — CLAY
SIGGRAPH 2025 最優秀論文 — CAST
SIGGRAPH 2025 Top 10 論文 Fast-Forward — BANG

Hyper3D チームは世界の 3D 基盤 AI 研究をリードしている

当初から私たちは Rodin を、アーティストを置き換えるのではなく協働するツールとして構想してきた。「制御性」は常に設計理念の中心にある。基本的な Image/Text-to-3D 生成に加えて、Rodin は 3D ControlNet、局所的な 3D 編集、パーツ単位のリファイン、制作フロー向けのトポロジーオプションといった独自の制作機能を揃えている。Gen-2.5 では生成速度や幾何ディテールの密度まで制御可能なパラメータになり、ゲームアセットの素早いアイデア出しから、高精度な VFX や 3D プリントの場面まで、Rodin がさまざまなワークフローにうまく適合できるようになった。だからこそ Rodin は世界中のクリエイターやアーティストにこれほど強く響いている。Rodin Gen-2.5 は自分で試せる。80 Level の読者限定で 14 日間の無料トライアルを用意している。割引コード 80lvRodinGen25 を使えばいい。

現在、多くの AI 3D ツールは高速生成に主眼を置いています。あなたから見て、AI 3D における「制御性」とは具体的に何を意味し、なぜ制作チームにとってますます重要になっているのでしょうか。長い間、生成 AI はスロットマシンのようなものだった。完璧な結果がすぐ出ることもあれば、一日中引き直し続けることもある。このランダムさが、AI を実際の制作フローに組み込むのを難しくしてきた。特にゲーム開発、VFX、リアルタイムレンダリング、テクニカルアートのチームでは、形状、トポロジー、テクスチャ品質、イテレーションの制御が決定的に重要になる。このことが AI をアーティストと対立する存在にも見せてきた。制御できないツールを望むアーティストはいないからだ。初日から「制御性」は Rodin の核心理念だった。私たちは Rodin をワンクリック生成器ではなく、アーティストと協働する制作ツールと捉えている。Rodin の初期バージョンでは 3D ControlNet を導入し、Bounding Box、Voxel、Point Cloud で生成を導き、形状と比率を精密に制御できるようにした。Gen-2 では BANG ベースのパーツ分解を導入し、柔軟なパーツ単位のリファインを可能にした。Gen-2 Edit では、アーティストが既存の mesh をアップロードし、自然言語で局所編集できる。Gen-2.5 では生成速度と幾何ディテールまで制御できるようになった。

2024 年、Rodin はいち早く 3D ControlNet を制作ワークフローに導入した

Rodin はいち早く BANG-to-Parts を打ち出し、3D アセットの自動分解を実現した

Rodin Gen-2 Edit が部品単位の編集とサードパーティモデルのインポートを初めて一体化

速度と制御性は二者択一ではない。優れた AI ツールは判断をアーティストに委ねるべきだ。素早く反復したいときは素早く、高い忠実度とディテールを求めて時間をかけるときは時間をかければいい。

**開発者が AI 生成アセットに対して最もよく挙げる不満の一つは、単体で見ると見事でも、実際の制作パイプラインに入れた途端に破綻するというものだ。prompt-to-3D の生成から本当に制作で使えるアセットまでの、最大の技術的障壁は何か。**テキスト、画像、動画、音声とは違う——これらは主に消費者向けで、フォーマットもある程度標準化されている——3D 自体が一つの産業であり、業種ごとに 3D アセットへの要求はまったく異なる。ゲームで使えるアセット、3D プリント用モデル、VFX の主役アセット、リアルタイム XR 向けオブジェクト、EC の商品モデルでは、必要なジオメトリ密度、トポロジー、UV、テクスチャ、ファイルフォーマット、最適化の基準がそれぞれ違うかもしれない。だから万人に通用する「汎用」の 3D 表現は存在しない。だからこそ、今日の AI 3D 生成はワークフローの一部として理解するのが正しい。パイプライン全体を置き換えるのではなく、作業量を減らすものだ。AI が生成した 3D アセットが本当に制作で使えるレベルに達するには、アーティストが既に使っているツールとパイプライン——DCC ソフト、リアルタイムエンジン、メッシュ最適化、PBR テクスチャ、下流の編集——に接続できなければならない。

**Rodin Gen-2.5 は「Adaptive Thinking Effort」とあなた方が呼ぶ仕組みを導入し、生成モードを超高速出力から高ディテールの主役アセットまでカバーできるようにした。このシステムは内部的にどう動いているのか。アーティストは速度と忠実度をどう天秤にかけるべきか。**考え方は大規模言語モデルの「思考」機構に近い。必要な出力品質に応じて、システムが異なるレベルの計算量を割り当てる。Rodin Gen-2.5 の高速モードは効率と低コストを重視する。バッチ生成に対応し、複数の候補を一度に出力して、ダウンロード時にだけ課金される。素早いコンセプト検討、ゲームアセットのプロトタイピング、リアルタイムシーン、たとえば 3D 生成をゲームに組み込む用途に特に有効だ。NetEase の Eggy Party との提携がその例で、このゲームの世界登録プレイヤー数は 5 億人を超え、月間アクティブユーザーは 1 億人を超えている。

Rodin は 4 秒で最大 10 個の百万面モデルを生成でき、反復が速い。『蛋仔派对』のデモがその例

高ディテールモードはほとんどの制作シーン、とりわけ複雑なアセットや主役アセットに向いている。より多くの計算資源を使ってジオメトリ構造とディテールを磨く——モデルに長い「思考時間」を与えるようなもので、その間にアーティストはコーヒーを飲みに行ける。

Rodin Gen-2.5 は生成速度とモデル複雑度をより細かく制御でき、5 種類の「思考投入」モードがそれぞれ異なるワークフローに対応する

**今回のアップデートで 1000 万面以上のポリゴン生成が可能になり、高度にディテール化された表面やキャラクターに使える。どのような技術的進歩がこれを可能にしたのか。この水準のディテールは制作のどこで最も役立つと考えるか。**1000 万面以上のポリゴン生成は、写真でいう「RAW ファイル」だと考えている。圧縮前の最大のジオメトリ情報を保持する。

Hyper3D Rodin の「極高」モードが微細なディテールを表現する

制作の現場では、これが下流工程でアーティストに多くの柔軟性をもたらす。高密度の 3D モデルはソースファイルとして、高品質な法線マップのベイク、ゲームで使えるローポリ資産の作成、3D プリント用モデルの準備、映像・VFX アセットの処理、あるいは ZBrush や Blender などでの彫刻作業の継続に使える。どこでもそのまま使うためのものではなく、パイプラインごとの要求に合わせるための高忠実度のソースとして機能する。もちろん、そのディテール水準を忠実に再現できるモデルがあってこその話だが lol。**ゲーム開発者に限って言えば、ハイポリ出力はワークフローの一工程にすぎないことが多い。Rodin はトポロジー、最適化、そして Unreal Engine や Unity などのリアルタイムエンジン向けの下流ユースケースをどう扱うのか。**ゲーム開発者にとって、ハイポリ出力はワークフローに必ず必要な工程ではない——特にシンプルなゲームでは。だから Gen-2.5 で最も興奮するアップデートの一つが Smart Low-poly で、デモの最後に披露した。GPT のような自己回帰手法でメッシュを面ごとに再構築し、リアルタイムシーンに使えるアーティストらしい三角形と四角形のジオメトリを生成する。この機能はまだベータで、性能の改善を続けている。

それ以前から、Rodin は標準的なローポリ出力（数千ポリゴン）に対応し、Unity と Unreal と完全に互換で、エンジン内でそのまま使えるプラグインも提供している。DCC Bridge は Blender、Maya、Godot、Cinema 4D などの主要ツールとも統合されており、アーティストは AI による 3D 生成のワークフローを、既に使っているソフトにそのまま組み込める。

**AI が生成したテクスチャは、継ぎ目、背面のぼけ、見えていない領域のディテールの不一致といった問題をよく起こす。Rodin Gen-2.5 の「3D ネイティブ」なテクスチャ生成は、より従来型の AI ワークフローと何が違うのか。**Rodin Gen-1 は、真にネイティブな 3D ジオメトリ生成を初めて制作レベルの製品に持ち込んだ。この方向性は後に主流となり、多くの競合がこのパラダイムを踏襲している。しかし Gen-2.5 以前は、ほとんどのシステムのテクスチャ生成が 2D の回避策に依存していた。画像生成モデルで多視点レンダリングを出力し、それを 3D メッシュに投影してテクスチャにする方法だ。これには多視点間の不一致、継ぎ目、遮蔽領域の投影アーティファクトといった問題がつきまとう。この方法が取られてきたのは主に、ネイティブな 3D テクスチャモデリングの難度がはるかに高く、訓練データも不足していたためだ。Gen-2.5 では、テクスチャ生成を真に 3D ネイティブなパラダイムへと移行し、色とマテリアルを 3D モデルの表面で直接生成する。これにより全角度での一貫性、より良い制御性、そして大幅に向上した PBR 品質が実現した。このブレークスルーに関する技術レポートは今年後半に公開する予定だ。

Rodin Gen-2.5 は 3D ネイティブなテクスチャ品質をさらに向上

**Rodin は「Faithful」と「Creative」という 2 つの生成モードを提供しています。この違いをどう定義していますか。それぞれどんなタイプのアーティストや制作シーンに最適ですか。**Rodin Gen-2 の頃、多くのユーザーが AI 生成画像を入力していることに気づきました。そうした画像には微妙なパースの不整合が含まれていることが多く、気づきにくいものの 3D 再構成に大きく影響します。そこで導入したのが「Creative」モードで、不完全な入力に対してよりロバストです。「Faithful」モードは、実世界の物理的に整合した画像により適しています。現在の AI 駆動ワークフローのほとんどでは、Creative をデフォルトとして推奨しています。**バッチ生成は Gen-2.5 の重点のひとつに見えます。並列生成が、コンセプトアーティスト、テクニカルアーティスト、環境チームのバリエーション探索やアセットライブラリ構築のやり方をどう変えると考えますか。**ランダム性は生成 AI の大きな強みですが、アーティストは結果を何度も反復して選別する時間を強いられます。並列生成は効率を上げることでこの問題を解決します。Rodin Gen-2.5 では、1 回の実行で最大 10 個のバリエーションを生成でき、それぞれに微妙な違いがあります。10 回の独立したイテレーションを回す必要はありません。これは、形状、シルエット、プロップ、アセットのバリエーションをすばやく比較したいコンセプトアーティスト、環境アーティスト、ゲームチーム、テクニカルアーティストにとって特に有用です。将来的には、ユーザーの好みを時間をかけて学習し、システムが各クリエイターのスタイルにより適応できるようにしたいと考えています。**興味深い新機能のひとつが「Manual BANG to Parts」で、生成されたモデルを意図的に制御可能なコンポーネントに分割できます。パーツ単位の分割が、AI 3D の生産投入に向けた重要な一歩である理由は何ですか。**ほとんどの 3D ワークフローでは、アセットは単一のメッシュのままではなく、適切にパーツへ分割されるべきです。たとえばゲームキャラクターは通常、鎧、服、武器、アクセサリ、髪を別コンポーネントとして必要としますし、3D プリントのワークフローでは、組み立て、素材の選択、製造上の制約のためにモデルを分割する必要がよくあります。Gen-2 では BANG による自動パーツ分解が広く使われましたが、モデルをどう分割するかについてもっと制御したいという要望があり、制御性への要求が高まっていました。Manual BANG to Parts を使えば、アーティストはパーツ分割をより意図的に制御できます。Part Refine と組み合わせれば、モデル全体を再生成せずに特定の局所領域をクリーンアップしたり強化したりできます。3D は多くの業界にまたがるため、手動で制御可能なパーツ分割をサポートすることで、AI 生成アセットが 3D プリント、アニメーション、ゲーム開発、テクニカルアーティストのワークフローなど、実際の制作パイプラインに適したものになります。

**AI がアーティストを置き換えるという議論が多くありますが、御社の立場はワークフローの加速とイテレーション速度の向上により重点を置いているように見えます。AI ツールとプロのアーティストの関係をどう考えていますか。**私たちのチームが他の多くの AI 企業と違うのは、共同創業者全員が生成 AI の研究者であると同時に 3D アーティストでもある点です。全員が映画やゲームのプロジェクトに参加したことがあり、自身も Blender ユーザーです。だからこそ AI とアーティストの関係は私たちが非常に気にかけているテーマです。おっしゃる通り、AI はアーティストを置き換えるのではなく、ワークフローを加速し効率を上げるべきものです。アーティストのツールであるべきで、私たちが制御性をこれほど重視するのもそのためです。AI 企業は 3D 業界の発展を積極的に支え、アーティストの労働を尊重すべきだと考えています。私たちが Blender のゴールドスポンサーであり、すべてのトレーニングデータが正規にライセンス取得されているのも、そうした理由からです。Shutterstock などのプラットフォームから大規模に購入したデータセットも含まれます。

Hyper3D Rodin：ライセンス済みデータと Blender コミュニティへの支援

プロのアーティストにとって、AI 3D 生成の真の価値は創作上の判断を置き換えることではなく、反復作業を減らし初期探索を速め、方向性の管理、ディテールの作り込み、最終的な品質チェックにより多くの時間を残すことにあります。こうした健全な制作エコシステムの中で育った AI だけが、実用的で生産品質の基準を満たし、アーティストが進んで採用するツールになれます。**現在の AI 3D 生成が本当に得意なことは何ですか。アーティストやスタジオが依然として慎重になるべき、あるいは疑いを持つべき点はどこですか。**今日の AI 3D 生成は、素早い構想、初期アセットの出力、バリエーションの探索、初期ワークフローの加速においてすでに非常に強力です。コンセプト、スケッチ、テキストプロンプト、参考画像を素早く使える 3D の出発点に変え、イテレーションのコストを大幅に下げます。しかし最終的な生産品質となると、アーティストやスタジオは依然として慎重であるべきです。特に厳密なトポロジ、アニメーションに適したエッジフロー、高度に特殊なアートディレクションが必要な複雑なケースではなおさらです。AI の出力は依然として不安定なことがあり、生産基準に達するには人手による作り込みが必要になることがよくあります。要するに、AI は創作プロセスの加速が非常に得意ですが、その最良の役割はアーティストの協働者であり、プロの芸術的判断やパイプライン水準の制御の代替ではありません。**今後を展望すると、AI 3D の未来は主に生成品質の向上にあるのか、それとも既存の制作パイプラインや制作ワークフローへの深い統合にこそ大きな機会があるのか、どちらだと考えますか。**生成品質は今後も向上し続けると思いますが、それだけではもはや主要なボトルネックではありません。より大きな機会は、実際の制作パイプラインや制作ワークフローへの深い統合にあります。AI が独立した「生成ツール」として存在するのではなく、スタジオの既存の仕事の進め方の中で本当に機能することです。これには、より優れた制御性、エンジンや DCC ツールとの互換性、反復的でアーティスト主導のプロセスを大規模に支える能力が含まれます。Hyper3D Rodin にとって、AI 3D の未来はプロンプトからより良いモデルを生成することだけではなく、ゲーム開発、VFX、リアルタイムレンダリング、3D プリント、エンタープライズ向けの制作パイプラインをつなぐ、制御可能な AI-to-3D ワークフローを構築することにあります。

最後に、ゲーム、VFX、リアルタイムレンダリング、テクニカルアートの分野で働く 80 Level の読者に向けて。Rodin Gen-2.5 を初めて触るなら、まずどのワークフローを試すのがおすすめですか？ Rodin Gen-2.5 の設計目標は、AI から 3D への制作パイプライン全体により多くの制御を与えることです。生成速度、ジオメトリの複雑さから、テクスチャ品質、局所ディテール、パーツ単位の編集、トポロジー、その後の最適化まで含みます。比較的シンプルなゲームアセットを扱うチームや、コンセプトを素早く反復したい場合は、思考強度モードの Low か Extreme-Low から始めて、5x または 10x のバッチ生成を組み合わせるのがおすすめです。この 2 つのモードなら数秒で複数の案が出ます——Extreme-Low で約 4 秒、Low で約 9 秒——ので、異なるバリエーションを素早く試すのはぐっと楽になります。その後は Smart Low-Poly でよりクリーンな、そのまま制作に使えるメッシュを得て、Unity や Unreal Engine などのエンジンのリアルタイムシーンに直接持っていけます。より複雑なキャラクター、クリーチャー、主役級のアセットなら Extreme-High モードがよく機能し、はるかに豊かなジオメトリとサーフェスのディテールを捉えます。detailed や micro プリセットを組み合わせると特に顕著です。高精度なスカルプトのリファレンス、VFX アセット、3D プリント、そして後から最適化したりローポリにベイクしたりできるハイファイなソースモデルに向いています。

ウェブプラットフォーム以外にも、API 連携、チームアカウント、専用クラスタ、プライベートデプロイを提供しており、スタジオは自社の制作ニーズに合わせて Rodin Gen-2.5 を内部ワークフローに組み込めます。試してみませんか？ 80 Level の読者は割引コード 80lvRodinGen25 で Rodin Gen-2.5 を 14 日間無料で試せます。

QX Zhang、Hyper3D CTO

インタビューは 80 Level 編集チームが担当

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