詳細を読む
MIT CSAIL、Google、Northeastern Universityの研究チームは2026年10月1日、AI生成の3Dモデルを自然言語と部位指定で修正し、そのまま造形できるInstructMeshを発表しました。再現した人気モデルの約8割に構造上の欠陥がありましたが、3D設計未経験者は専門家の確認のもと、欠陥の発見と修正に約9割成功しました。
InstructMeshは、文章や画像から3Dモデルを作るMicrosoftのTRELLISと、言語モデルGPT-4を組み合わせます。利用者は修正したい部分を選び、問題点や希望を自然言語で伝えます。システムが形状を変更し、利用者が確認して承認するため、専門的な3D設計ソフトの操作を減らせます。
評価では、TRELLISに3Dモデル共有サイトThingiverseの人気作品を再現させたところ、約8割に構造上の欠陥が見つかりました。3D設計の未経験者にInstructMeshで問題を探して直してもらうと、専門家の判定で両方とも約9割の成功率でした。参加者はスマートフォン台や花瓶も作り、操作しやすく幅広い案を表現できると評価しました。
研究チームは、持ち手が竜の尾になったマグカップや、衣服に合わせた膝当て、電子部品を収めた小型ロボットなどを実際に造形しました。利用者はスライダーで選択部分の拡大や突出量を調整でき、見た目と機能のずれを造形前に修正します。家庭用品だけでなく、身体装具やロボット外装にも応用可能性を示しました。
今後は、周囲の状況を踏まえて必要な物を提案し、すぐ造形する拡張現実基盤への導入を構想しています。落下時に器が壊れるか、どの素材が適するかを確かめる物理シミュレーションや、細部を扱えるTRELLIS.2との統合も候補です。これらは将来計画であり、現時点の評価対象ではありません。