Autodeskから無料の3D復元・編集ツールが出てた。まだベータ版らしい。
複数枚写真からの3Dメッシュ生成だけじゃなく、3Dスキャナーで撮った点群の編集もできるみたい。
追記:ベータ版だったAutodesk Mementoから名称が変わり、Autodesk Remakeになりました。機能限定版なら引き続き無料で利用できます。
Autodesk Memento
Autodesk Remake
Autodesk Mementoは、現実空間からキャプチャされたあらゆる入力(写真やスキャンデータなど)を高精細な3Dメッシュへ変換し、クリーンアップ、補修、Web・モバイル・3Dプリントへの最適化が行えるエンドツーエンドのソリューションです。
MementoはAutodeskのReality Computing portfolioの1つであり、ReCapの素晴らしい派生ツールです。
いわゆるプロダクション向けじゃなくて、コンシューマー向けの3D復元はだいぶ前から無料モバイルアプリのAutodesk 123D Catchが出てたけど、このMementoはどうやらコンテンツ制作者向けの無料ツールっぽい。プロダクション向けにはAutodesk ReCapっていう大規模なソリューションがあったけど、昨今の制作ツールの低価格化を受けて、個人制作者をターゲットにしてるのかな。Mayaも低価格版が出たしね。
と思って推奨動作環境見たら、個人レベルではちょっと過剰な感じ。。。これを試せるのはほとんどプロの人ですね。
推奨環境
OS: Microsoft® Windows® 7 (SP1), Windows® 8 または Windows® 8.1 Professional
CPU: 64-bit Intel® または AMD® のマルチコアプロセッサー
グラフィックス: VRAM 2GB以上のNVIDIA または AMD製のOpenGL 3.2以上 または DirectX10以上対応のグラフィックスカード
メモリ: 12GB
ストレージ: SSD推奨
ポインティングデバイス: スクロールホイール付き3ボタンマウス
メモリ12GBでさらにSSDを推奨してくるって、どんだけ大量のデータ書き込むんだ。KinectのKinect Fusionも大概だったけど、3Dのハイレゾデータを扱うのはまだまだハードウェアの要求スペックが飛び抜けてるね。いずれこのスペックが一般的なPC、あるいはスマホのスペックになるんだろうか。
この記事の紹介だと、処理のコア部分はクラウドサービスを使うって書いてあるけど、クライアント端末側に何でそんなにスペック必要なんだろう。↓
Autodesk、写真から高精細3Dモデルを作成できる「Memento」β版公開
Autodesk MementoはWindows版のソフトウェアだが、処理のコア部分はAutodeskのクラウドサービスを使っており、利用にはAutodeskのIDを取得する必要がある。このIDは誰でも無償で登録できるので、Autodesk Mementoベータ版は実質的に誰でも試すことができる。
Autodesk Mementoは、写真や3Dスキャンデータを3Dモデルにするという、時間も手間もかかるがクリエイティブではない作業を楽にするものだ。最大250枚の写真画像や、高精細3Dスキャンデータの入力から高精細メッシュデータを生成し、不要な部分のデータ削除や修正、自動解析によるエラーの発見/修正、OBJ、STL、PLYなどの各種3Dデータの読み込みと書き出しといった数々の機能を備える。3Dプリント向けにデータを最適化することも可能だ。
複数枚の写真から3D形状を復元するのはStructure from Motionですね。でもこんなツールが無料で出てくると、もう自分でアルゴリズムを実装しようなんて気が起こらんな。アルゴリズムを勉強・研究するぐらいの人じゃないとガリガリ書かないだろうな。
それにしてもここ最近の高性能3D制作ツールの無料化には驚かされる。
何かもう、「ガイヤが俺にもっと創れと囁いている」って感じがしてきた。個人制作も時代は3Dだなぁ。
Make 3D prints using your own photos for free
追記:
メモリが12GBも必要となるのは、ユーザーのローカル環境でのメッシュデータの編集作業時だけで、画像から3D復元する処理はクラウド側で完結するようです。
再挑戦してみた↓
関連記事
OpenCVの超解像(SuperResolution)モジュ...
Maya API Reference
ZBrushでアヴァン・ガメラを作ってみる 脚のトゲの作り直...
OpenCVの顔検出過程を可視化した動画
openMVG:複数視点画像から3次元形状を復元するライブラ...
日立のフルパララックス立体ディスプレイ
AR (Augmented Reality)とDR (Dim...
『ローグ・ワン/スター・ウォーズ・ストーリー』のVFXブレイ...
ZBrushで仮面ライダー3号を造る 仮面編 PolyGro...
Fast R-CNN:ディープラーニングによる一般物体検出手...
DensePose:画像中の人物表面のUV座標を推定する
ZBrushでアヴァン・ガメラを作ってみる 全体のバランス調...
OpenFace:Deep Neural Networkによ...
画像生成AI Stable Diffusionで遊ぶ
第25回コンピュータビジョン勉強会@関東に行って来た
ZBrush 4R8 リリース!
書籍『イラストで学ぶ ディープラーニング』
ポイントクラウドコンソーシアム
SIGGRAPH 2020はオンライン開催
Physics Forests:機械学習で流体シミュレーショ...
OpenMVSのサンプルを動かしてみる
ZBrushでアヴァン・ガメラを作ってみる 甲羅のバランス調...
CGAN (Conditional GAN):条件付き敵対的...
Mitsuba 3:オープンソースの研究向けレンダラ
Unreal Engine 5の情報が公開された!
SIGGRAPH ASIA 2009で学生ボランティア募集し...
トランスフォーマー :リベンジのメイキング (デジタルドメイ...
Point Cloud Libraryに動画フォーマットが追...
NeRF (Neural Radiance Fields):...
中学3年生が制作した短編映像作品『2045』
RefineNet (Multi-Path Refineme...
TeleSculptor:空撮動画からPhotogramme...
HD画質の無駄遣い
ZBrushでアヴァン・ガメラを作ってみる 下アゴの付け根を...
OpenAR:OpenCVベースのマーカーARライブラリ
注文してた本が届いた
ZBrushCore
hloc:SuperGlueで精度を向上させたSfM・Vis...
PyTorch3D:3Dコンピュータービジョンライブラリ
ZBrushでアヴァン・ガメラを作ってみる 頭頂部の作り込み...
OpenCV 3.1のsfmモジュールを試す
2D→3D復元技術で使われる用語まとめ
コメント