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「LGM」という2D-to-3Dもあったらしいので試して「TripoSR」と比較してみた☁️

SUTO

前回、2D-to-3DのTripoSRを試してましたが、LGMという2D-to-3Dのも2月上旬に話題になっていたらしく、今更ですが触ってみました。

普通にデモがHugging Faceにあったのでここからサクッと試してみようと思います！

早速アクセス！

これまたどシンプルUI

これも使いやすそうです！

それではTripoSRで試した黒猫ちゃんで試してみたいと思います。
TripoSRを試した時の記事はこちら↓

この子で試します！

左側に画像を入れて、一旦promptはなしでそのままジェネレート。

できた

これもあっという間です。
ビデオとマルチビューイメージができます。

ビデオ
マルチビュー

ビデオはDLできるようになっていて、ぐるっとまわりました。

動画と４面図が一気に出来上がるのが便利ですね！
あと、同時にNeRFとほぼ同等な3D Gaussianデータ(ply形式)でDLでるようになってました。

丁寧にDLサイズまで記載してある

こういうのの３D点群データってどんな感じかな〜と覗いてみることに。

うむうむ、想像していた通り！
今まであまり点群データとの付き合いがないので、改めてplyデータとは向き合う時間を作りたいと思います🐱

他の画像でも検証。この背景付き水色マカロンです。

しっかり背景も自動削除してくれるのですが、ビデオをよくよく見てみると少しだけ透けてる感が。
多分、点群データにテクスチャ貼っている感じなので後ろからも前の部分が見えちゃうのではと予想。
でもだいぶ元画像を反映してくれてます！

今回の検証ではLGMとTripoSRの違いもよくわかりました！
結果、3Dにしたときの出目はTripoSRのほうがちょっと良いかな〜？な感じでしょうか。
いやでもほぼほぼ変わらないかな。
違うのはLGMは追加で４面図が出るのと、出力データの形式です。

ということで、プログラミング用などにplyの点群データで出したいときはLGM。
3D立体や3Dゲームなどのコンテンツ用に使いたい時はobjやglbで出力できるTripoSRを使うなど、出目によって使い分けるのが良さそうです。

色々なAIがどんどんでてきてますね！追いつくのが大変です！！
今日はここまで〜（勉強になった）


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