PartCrafterは、1枚の参照画像から、アーティストが個別に編集できるメッシュを生成します。オブジェクト用チェックポイントは1つのオブジェクトを構成するパーツを生成し、シーン用チェックポイントはシーン内の複数のオブジェクトを生成します。単一のメッシュを分割するのが手間になる家具、機材、組み立て品などが適した対象です。このツールの価値は、生成された各要素によって修正作業をどれだけ減らせるかに左右されます。ゲームで使えるアセットにするには、分かりやすい名前の設定、ピボットの調整、交差の確認、マテリアルの作り込みが依然として必要です。引き出しを単独のファイルとして書き出しても、正しく開くように設定する作業は誰かが行わなければなりません。付属の推論スクリプトは、個別のGLBメッシュと統合モデルをあわせて書き出すため、こうした修正作業に取りかかるための実用的な出発点になります。
商用利用 & ライセンス
プロジェクトのライセンスと、両方の公式チェックポイントのモデルカードにはMITと記載されています。TripoSGの構成要素に適用される告知を保持し、DINOv2のApache-2.0の条件を守ってください。オブジェクト用のサンプルはBRIA RMBG-1.4も読み込みます。無料利用は非商用に限られ、商用利用にはBRIAとの別途契約が必要です。任意のGeminiによる前処理には、別のサービス利用規約が適用されます。
成人向けコンテンツのルール
プロジェクトのライセンスは、参照画像、人物の肖像、第三者のアセットに関する権利を与えるものではありません。オブジェクト用のサンプルは、無料利用が非商用に限定されたBRIA RMBG-1.4を読み込みます。リンク先の1.4の契約ページは404エラーを返したため、商用利用や成人向けコンテンツへの利用の前に、適用される条件を確認してください。任意のGeminiによる前処理には、性的に露骨なコンテンツを禁止するGoogleの規定が適用されますが、Googleの裁量による例外があります。その他のホスト型サービスでの提供には、それぞれ別のポリシーが適用されます。成人向けコンテンツが一律に許可されているとは主張していません。
必要なもの
公式の推論には、8 GB以上のVRAMを搭載したCUDA対応GPUが必要です。パーツ数とパーツあたりのトークン数はメモリ使用量に影響します。サンプルのデフォルト値は、オブジェクトのパーツごとに1,024トークン、シーン内のオブジェクトごとに2,048トークンです。文書に記載されたセットアップでは、Python 3.11とPyTorch 2.5.1、CUDA 12.4を使用します。
ランクは、確認したドキュメントに基づく、記載の作業に対する推奨度です。モデルのランクは、性的に露骨な内容を扱わない開発作業を対象としています。実際のベンチマークは行っていません。コンテンツポリシーと商用利用条件は別途確認してください。 ランクの仕組み →