こんにちは。GMOインターネットグループ株式会社の新里です。
最近はDALL・E 2、Midjourney、Stable Diffusionなどを使って画像を自動生成するのはよく見かけますね。他にもOpenAIが出したChatGPTでテキストで対話するモデルだったり、機械学習は本当に日進月歩で進んでいるように感じます。ここでは、OpenAIが2022年末に公開したPoint-Eを使って、テキストから3Dモデルを生成してみます。
目次
テキストから3Dを生成~3Dプリンタで印刷
入力としてテキストから3Dモデルを生成するものは色々ありました。
Point-E (OpenAI)、Dream Fusion(Google)、Magic3D(NVIDIA)などですね。GoogleはImagen(Text to Image)のモデルは公開していないので、Stable Diffusionを利用したStable Fusionというのも公開されていました。
ここではPoint-Eを使って3Dモデルを生成、さらにそのモデルを3Dプリンタで印刷する所までやってみます。
Point-Eのコード
お手軽にGoogle Colab上でPoint-Eを動かしてみます。githubにサンプルコードがあるので、そのままGoogle Colabに持ってくれば動きました。テキストから点群を作ってくれるのは text2pointcloud.ipynb ですね。あと、メッシュにする pointcloud2mesh.ipynb を使えばPLYファイルを生成・OBJなどに変換して3Dプリンタで印刷できそうです。
どちらのコードも非常にシンプルでマージしてしまえば、サクッと動かせそうです。
!pip install -U scikit-image
!pip install git+https://github.com/openai/point-e
!nvidia-smi
import torch
from PIL import Image
from tqdm.auto import tqdm
import matplotlib.pyplot as plt
from point_e.diffusion.configs import DIFFUSION_CONFIGS, diffusion_from_config
from point_e.diffusion.sampler import PointCloudSampler
from point_e.models.configs import MODEL_CONFIGS, model_from_config
from point_e.util.plotting import plot_point_cloud
from point_e.models.download import load_checkpoint
from point_e.util.pc_to_mesh import marching_cubes_mesh
from point_e.util.point_cloud import PointCloud
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
# モデル群をダウンロード
base_name = 'base40M-textvec'
base_model = model_from_config(MODEL_CONFIGS[base_name], device)
base_model.eval()
base_diffusion = diffusion_from_config(DIFFUSION_CONFIGS[base_name])
upsampler_model = model_from_config(MODEL_CONFIGS['upsample'], device)
upsampler_model.eval()
upsampler_diffusion = diffusion_from_config(DIFFUSION_CONFIGS['upsample'])
base_model.load_state_dict(load_checkpoint(base_name, device))
upsampler_model.load_state_dict(load_checkpoint('upsample', device))
# 生成する点群の設定
sampler = PointCloudSampler(
device=device,
models=[base_model, upsampler_model],
diffusions=[base_diffusion, upsampler_diffusion],
num_points=[1024, 4096 - 1024],
aux_channels=['R', 'G', 'B'],
guidance_scale=[3.0, 0.0],
model_kwargs_key_filter=('texts', ''),
)
# "一人がけのソファで、ゆったりとした背もたれ" というプロンプト
prompt = 'One-person sofas with spacious backrests.'
# 3Dモデルの生成と表示
samples = None
for x in tqdm(sampler.sample_batch_progressive(batch_size=1, model_kwargs=dict(texts=[prompt]))):
samples = x
pc = sampler.output_to_point_clouds(samples)[0]
fig = plot_point_cloud(pc, grid_size=3, fixed_bounds=((-0.75, -0.75, -0.75),(0.75, 0.75, 0.75)))
# ここから点群をメッシュ化
name = 'sdf'
model = model_from_config(MODEL_CONFIGS[name], device)
model.eval()
model.load_state_dict(load_checkpoint(name, device))
mesh = marching_cubes_mesh(
pc=pc,
model=model,
batch_size=4096,
grid_size=128,
progress=True,
)
# PLYとして保存
with open('model.ply', 'wb') as f:
mesh.write_ply(f)
生成された3Dモデル
出来たmodel.plyをダウンロードしてきて、ビューアーで見るとこんな感じになりました。
それっぽいソファーな感じですね。1人用のはずが、2人くらいは座れそうな気はしますが、良い感じです。
PLYをOBJ、STLにMeshLabなどで変換して3Dプリンタに与えてスライスします。
出来たもの
フィラメントは赤で出力したので、以下のような感じになりました。椅子の方は”2023年に流行るオシャな椅子”というプロンプトで出力したものです。
これからも期待
一応、プロンプトを与えて現物が出来るという所まで出来ましたが、複雑な構造などはまだ少し微妙です。例えば、これは「リンゴの形をした妖精」というプロンプトを与えたときのものです。
うーん、ちょっと何か微妙な感じがしますね。
ただ、「こんな物が欲しい・見てみたい」と指示をすると、画面上だけではなく、実際に現物・リアルな物として出力できるという世界線が近づいてきた感じがします。
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