動画へのリンク（見えずらい場合用）：https://youtu.be/gWPeu-Yqe5s

〔やさしい解説〕Reference-to-One とは？ 

ひとことで 

複数の参照画像を“参照情報”として使い、3D化しやすい単一画像に整えてから3D生成する――それがReference-to-Oneです。 

背景：野外写真は3D化が難しい 

野外で撮影された生物写真は、背景が複雑だったり、枝で隠れていたり、視点や光が揃っていなかったりします。

そのまま3D化すると、背景の誤立体化や欠損が起こりやすいという難点があります。

本参考実装でやっていること（3ステップ） 

1. CC0で共有されたカワセミ写真9枚を参照に用意

2. 生成AIで、次の条件を満たす「3D化向きの単一画像」を作成

   • 灰色背景／枝除去／足の補完／画面いっぱい

3. その単一画像を TRELLIS.2 に入力し、GLB（3Dモデル）を生成

提示する価値 

• 共有画像を“参照情報”として使い、入力を整えることで、AI時代の新しい3D制作フローを提示

• 一方で、単一画像推定と生成画像由来の誤差により、背面・下面の再現や厳密計測には限界があることも明示

〔技術者向け〕再現手順・パラメータ（固定値） 

公式概要 

CC0で共有されたカワセミ（幼鳥）の写真9枚を参照に、生成AIで「灰色背景・枝除去・足の補完・画面いっぱい」の単一入力画像を合成し、その画像をTRELLIS.2で3D化してGLBを生成しました。野外写真は背景が複雑で欠損も出やすいですが、共有画像を“参照情報”として使って入力を整えることで、AI時代の新しい3D制作フロー（Reference-to-One）を提示します。一方、単一画像推定と生成画像由来の誤差により、背面・下面の再現や厳密計測には限界があります。 

入力（参照画像） 

• CC0の参照画像：9枚（カワセミ幼鳥）

• 参照をもとに、生成AIで単一入力画像を作成（灰色背景、枝除去、足補完、画面いっぱい）

TRELLIS.2 設定（固定パラメータ） 

基本

• Resolution：1536

• Seed：25215174（Randomize OFF）

• Decimation Target：350000

• Texture Size：4096

Advanced

• Stage 1（Sparse Structure Generation）：GS 7.5 / GR 0.7 / Steps 16 / RescaleT 5

• Stage 2（Shape Generation）：GS 9 / GR 0.5 / Steps 32 / RescaleT 3

• Stage 3（Material Generation）：GS 1.5 / GR 0 / Steps 16 / RescaleT 3

制限・注意（用途の線引き）

• 単一画像推定と生成画像由来の誤差のため、背面・下面の再現や厳密計測には限界があります

• 教育・展示・デモ用途に適する一方、計測・同定の根拠としては慎重な扱いが必要です