後処理からネイティブ生成へ：Hitem3Dが提案する新しいアプローチ ― 形状とPBRテクスチャの統合

長年にわたり、3D制作のワークフローでは「形状はジオメトリで定義し、テクスチャは後から貼り付けるもの」という不完全な分業が常識とされてきました。この手法は効率的で実用的ですが、限界もあります。

問題が顕在化するのは、モデルに単なるビジュアル以上の精度が求められる場面です。たとえば3Dプリントや製造、あるいは高精度な出力を要する用途では、「まずメッシュを作り、後からディテールを投影する」という従来の手法は、破綻の連続となります。テクスチャの伸び、不自然な継ぎ目、陰になった部分のディテール欠如、そして膨大な手作業による修正作業。プリンタへの出力が可能なレベルに達するまでに、多くの工数が必要になります。

Hitem3Dは、こうした構造的な問題に真正面から取り組むため、最新バージョン「Hitem3D 2.0」をリリースしました。本バージョンの最大の特長は、1536³ Pro解像度での統合テクスチャ生成機能。これにより、テクスチャは「後から塗る層」ではなく、「オブジェクトと一体となって生成される構成要素」として扱われます。形状、スケール、マテリアルの論理に最初から連動する設計です。

Hitem3Dの技術責任者は次のように語ります。「私たちの目的は、モデルを派手に見せることではありません。構造、テクスチャ、量産プロセスの整合性を高めることに注力しています。生成段階でそれが確立されていなければ、プリントや量産工程で再作業が発生してしまうからです。」

“貼り付け”から“成長する”テクスチャへ

現在のAI活用型3Dツールの多くは、従来からの課題を引き継いでいます。一見すると出力結果は見栄えがしますが、視点を変えたり、細部を確認したり、実際の制作ワークフローに組み込もうとした途端に脆さが露呈します。現実には、“AIマジック”によって初期工程は高速化されても、その後の修正作業で時間を取り戻されるケースが多く、結果的に新たな技術的負債を生む原因となっています。

Hitem3Dが提案するのは、単なる「高解像度テクスチャ」ではなく、生成ロジックそのものの再設計です。形状を理解した上での統合的なテクスチャ生成アプローチにより、テクスチャを「ジオメトリと整合すべき構成要素」として扱い、「単に位置を合わせる」ものではないと位置づけています。

たとえば、ドラゴン型のアセットにおいては、鱗や角、ひげが平面的に貼り付けられるのではなく、ベースとなる形状に沿って自然に配置されます。Hitem3Dによれば、テクスチャなしのメッシュ状態でもディテールが保たれ、ボリュームやレイヤー構造が崩れないため、プリント工程へのスムーズな移行が可能になるといいます。

ビジュアルだけでなく、プリント工程において重要な理由

「見栄えが良い」と「量産に耐えうる」の間には、大きな隔たりがあります。特にその差は見落とされがちな部分に現れます。たとえば、座っているフィギュアの裏面、マントの内側のひだ、建築モデルの複雑な内部空間などです。3Dプリントの現場では、これらが高リスク領域となり、従来のテクスチャ処理では対応しきれず、高価なプリント失敗につながることもあります。

Hitem3D 2.0は、この現実に真正面から取り組んでいます。同社は、従来のマルチビュー投影による処理に頼るのではなく、ジオメトリ再構築の段階でテクスチャ情報を生成することで、可視領域と陰になった領域の両方に対して一貫した完成度を実現することを目指しています。

ある3Dプリントスタジオの担当者によれば、建築モデルの例では、内部の壁面やオープンワーク構造の内側、バルコニーの手すりなどが、一貫したマテリアル・テクスチャ論理で自然に補完されていたといいます。従来であれば、プリント時に初めて「空白だった」と気づくような箇所です。

「以前は、見た目には問題なさそうでも、プリントすると裏面が空洞だったり、内部が欠けていたりしました」とその担当者は語ります。「今は、生成の段階で補完が済んでいるので、修正の手間が格段に減り、そのままプリントに回せます。」

技術的な中核：構造制約、ライティング、マテリアルの整合性

Hitem3Dによると、バージョン2.0のコアエンジンは、大規模な3Dアセットデータを学習ベースとしており、空間的な連続性と三次元上のサーフェス論理を習得しています。これにより、構造的な制約のもとで再構築が可能となり、“推測と貼り付け”のような処理ではなく、整合性のある出力を実現します。

その実践的な成果として、従来の投影処理にありがちな問題 ― テクスチャの伸び、位置ずれ、歪み、そして「メッシュの上を滑っているような不自然な見た目」といった典型的なAI由来の欠陥 ― の抑制が挙げられています。

さらにHitem3Dが注目するのは、より見落とされやすい問題、すなわち「ライティング」です。

素材情報をソース画像から抽出しようとした経験があれば、一度はこの罠に陥ったことがあるでしょう。ハイライトや影が、本来ベースカラーやマテリアル応答として扱われるべき部分に焼き付いてしまい、標準的なPBRライティングの下ではマテリアルの挙動が不一致になります。

Hitem3D 2.0では、光源の影響を考慮したセマンティック認識と、物理ベースの精度（Physically Based Accuracy）を組み合わせることで、影、スペキュラ、環境光の影響を除去し、ベースとなる表面特性を正確に再現します。これにより、後工程のPBRワークフローにおいても、ライティング依存のない一貫したマテリアル基盤が提供されます。

もう一つのデモ例として紹介されたのが、木製クレートのモデルです。ここでは、単なる解像度以上に「マテリアルロジック」が重視されています。木目の方向や板材の継ぎ目が、オブジェクトのジオメトリと自然に整合し、さらに摩耗表現も、接触頻度の高いエッジや底面に集中配置されており、任意のノイズ処理ではなく「実際の使用感」を再現した仕上がりになっています。

ポートレートも「毛髪レベル」での再現性へ

3D生成システムが最も破綻しやすいカテゴリーのひとつが「人物」、特に「髪」です。髪の表現は、塊状のヘルメットのようになるか、ジオメトリ同士が交差して混乱した状態になりがちです。

Hitem3D 2.0では、「ストランドレベルの精度」を実現するポートレートモードを搭載。頭部の形状や顔のプロポーションを構造的に再構成しながら、髪の流れ、眉毛、まつげといった微細な要素を保持し、皮膚と髪のマテリアルの境界も滑らかに処理されるよう設計されています。

長年3Dモデリングに携わるユーザーによれば、「カールの層構造が明瞭になり、乱雑さが軽減され、ジオメトリの干渉も減少。顔や髪の細部に対する手作業での修正時間も大幅に短縮された」とのことです。

プロダクション機能：セグメンテーション、リトポロジー、エンボス加工、そして「プリント対応」

製造工程を見据え、Hitem3Dはバージョン2.0を単なる一時的なジェネレーターではなく、エンド・ツー・エンドのシステムとして位置づけています：

意味的な3Dモデルセグメンテーションにより、表面だけでなく構成部品を理解した上で処理

製造向けワークフローに適した自動リトポロジーとAIによる3Dエンボス加工機能

生成したアセットを長期間の修正なしでツールチェーンに組み込むためのエクスポートとワークフローサポート

特に注目すべきは、自動エクスポートによるマルチマテリアル・プリント対応（最大4種のマテリアル）アセットへの対応です。さらに、この仕組みは8種類、16種類のマテリアルにも拡張可能とされています。これは「フルカラープリント」といった一般的な印象とは異なり、マルチマテリアルプリンターでそのまま使用できる構造と分割設計がなされていることを意味します。手作業によるメッシュ修正を前提としない、実務的な対応です。

また、Hitem3DはUSDZ形式に対応しており、ジオメトリと参照画像からテクスチャを生成するワークフローも提供。これにより、新規作成だけでなく、既存モデルの「再活用」にも有効なツールとして位置づけられています。Blenderとの高度に統合されたアドオンも用意されており、作業の切り替えを最小限に抑え、より自然なワークフローへの統合が可能です。

本当に重要なのは、“見栄え”ではなく“使えること”

AIによる3D生成は、数値の拡大や派手なビジュアル、曖昧な「リアリズム」の主張に終始することが少なくありません。Hitem3Dが主張するのは、次のフェーズではスピードではなく、「出力が実際の産業ワークフローに耐えうるか」が鍵になるという点です。プリントの公差、構造の安定性、マテリアルの一貫性、そして再作業率の削減が求められる環境で、結果が通用するかが試されます。

もしHitem3D 2.0がその約束通り、構造的にも運用的にも信頼できる統合生成を実現するのであれば、これは重要な転換点となります。AI生成アセットが「見せるためのデモ」から、B2B製造現場で信頼に足る実用的な基盤へと進化することを意味します。

もちろん、真の評価は厳しい現場での使用によって下されます。微細な形状、複雑なジョイント、極端な遮蔽、そして現実世界の多様で乱雑なアセットにどれだけ耐えられるか。それでも方向性は明確です。3D生成は「コンテンツの高速化」から「繰り返し可能な製造技術」へと成長を遂げようとしており、Hitem3Dはその架け橋となるシステムのひとつを目指しています。