初級部門：受賞作品一覧

初級部門のねらい 

単一画像から3Dモデルを生成する過程を通じて、「2次元の観察記録」を「立体的な学習素材・研究素材」へ拡張する可能性を検証します。

審査では、3Dモデルの品質だけでなく、手法の工夫、再現性（追試のしやすさ）、公開物（PDF/コード/GLB）の整備状況も重視しました。 

審査方針（初級） 

初級部門では、既存手法（公式ハンズオン等）に沿った提出も歓迎し、「単一画像から3Dモデルを成立させる」体験と学びを重視しました。
そのうえで審査は、まず 3D output（成果物）として対象が成立していること（カワセミとして特徴が読み取れること） を最低要件とし、次に以下を総合的に評価しました。

• 教育・展示・デモとしての分かりやすさ（見た目で伝わること）

• 再現性（追試しやすさ：手順、提出物の整備）

• 工夫（計算資源制約への対応、安定化、改善の試み）
  ※技術的な挑戦があっても、成果物として成立していない場合は入賞対象とはしません。

入力画像（出典・ライセンス）について

本ページでは、各受賞作品で使用した入力画像の「出典（観察ID等）・ライセンス」を作品ごとに明記しています。

- CC BY 画像を使用する場合は、クレジット表示・ライセンスURL・改変の有無の明示が必要です。

- CC0（No Rights Reserved）の場合、法的にはクレジット必須ではありませんが、研究・教育の文脈では出典を残すことを推奨し、本ページでも掲載します。

一般注記

本コンテストは、ライセンスが明確な公開画像を用いてAIで3Dモデルを生成する取り組みです。野生生物の捕獲・取り扱いを推奨するものではありません。野外での撮影・調査は各地域の法令および倫理的配慮のもとで行ってください。

本ページは、入力画像の撮影行為の適否（許可の有無や手続き等）を個別に判断・評価するものではありません。公開データを研究・教育目的で利用する際に誤解が生じにくい見せ方を心がけています。

【最優秀賞】単一画像からのカワセミ3D復元（SPAR3Dハンズオン）（尾納 隆大） 

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

表示用動画について（重要）

本ページ掲載の動画は、3Dモデルの形状が分かりやすいよう、鳥体が中心になる画角でフレーミングしています。

提出されたGLB（成果物）自体は変更していません。入力画像の出典・ライセンスは下記をご参照ください。

要点

• 公式ハンズオン（SPAR3D）に沿って、単一画像から3Dモデル（GLB）生成を完遂した成果

• 単一画像3Dで起きやすい「前景も含めて立体化される」特性が、結果から直感的に読み取れる

• 初級者にとっての到達体験（「形になった」）を、成果物として最も明確に示した作品

提出者による概要

AI 初級者が手本に倣って作成した 3D 画像です。私個人で加えた工夫は全くありませんが、気に入っています。楽しんで作りました。  

※提出者コメントは原文のまま掲載しています。初級部門では「公式手順に沿って成果物として成立させ、提出形式でまとめる」こと自体も重要な達成として評価しています。

受賞理由（審査観点の要約）

• 成果物（3D output）の成立度：対象がカワセミとして分かりやすく、形状・外観の破綻が比較的小さい

• 分かりやすさ（教育性）：出力が直感的で、初級の狙い（単一画像→3Dの到達体験）を強く伝える

• 提出物の整備：GLB／レポート／コードが揃い、成果として公開・追試しやすい形式になっている

運営による補足（追試のためのメモ） 

本作品は、Qiitaで公開されているSPAR3Dハンズオン（Colab）の手順に沿って制作されました。コンテスト期間中にライブラリ更新等の影響で当時のノートブックが動作しにくい状況が発生したため、運営チーム（新谷正嶺）が修正版ノートブックを作成・共有し、参加者がGLB出力まで到達できる状態を整備しました。 

入力画像（出典・ライセンス）

- Photo: © Francesco Cecere, No Rights Reserved (CC0)

- Source: iNaturalist Observation 4420851（Photo ID: 5315903）

  https://www.inaturalist.org/observations/4420851

- Original image: https://inaturalist-open-data.s3.amazonaws.com/photos/5315903/original.jpeg

- License: CC0 1.0

  https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/

- Changes / Use: 本画像を単一画像入力としてSPAR3D推論に使用（詳細手順は提出物およびハンズオンに記載）

※本ページの記載は、作者が本企画や成果を推奨することを意味しません。

専門家コメント 

カワセミのメスだと分かる作品ですね。形は大分細部が取れて丸っこいですが、写真がきれいにあてられていて、肉感を感じる立体さに、お土産の置物のようなかわいさと、将来性を感じました。（信州大学 理学部附属湖沼高地教育研究センター諏訪臨湖実験所 助教 笠原里恵先生）

【優秀賞】InstantMeshを活用したカワセミの迅速な3D形態復元（Kawasemi is All You Need 2回目） 

動画へのリンク（見えずらい場合用）：https://youtu.be/dO3SLbQDXpE

要点

• InstantMeshにより、単一画像（背景除去済み）から 3D形状＋テクスチャ を復元

• GTX 1080（8GB VRAM） の制約下でも実行可能にするための最適化

• 一枚の生態写真から、教育・研究に活用可能な3Dデジタル標本を迅速生成する可能性を提示

評価ポイント（工夫）

• コンシューマーGPU（GTX 1080, 8GB VRAM）環境でも動作させることを狙い、Grid ResolutionやDiffusion Steps等の内部設定を最適化

• 単一画像から「形状＋テクスチャ」まで復元し、3Dデジタル標本としての活用可能性を明確に提示

• 今後の課題（幾何学的精度の検証）まで含めて整理されている

提出者による概要

本プロジェクトでは、最新のAI技術「InstantMesh」を活用し、カワセミの単一画像（背景除去済み）から3D形状およびテクスチャを復元する手法を構築しました。

生物学的な形態観察をデジタル上で容易にすることを目的とし、特に計算資源が限られたコンシューマー向けGPU環境（GTX 1080, 8GB VRAM）においても実行可能なよう、内部パラメータ（Grid ResolutionやDiffusion Steps）の最適化を行い、安定したメッシュ生成を実現しました。

この取り組みにより、多数の写真を必要とする従来のフォトグラメトリとは異なり、一枚の生態写真から教育や研究に活用可能な3Dデジタル標本を迅速に生成できる可能性を示しました。今後はより複雑な生物構造への適応と、形状の幾何学的精度の検証を目指します。  

入力画像（出典・ライセンス）

- Photo: © William Stephens, some rights reserved (CC BY 4.0)

- Source: iNaturalist Observation 39775759（Photo ID: 63119834）

  https://www.inaturalist.org/observations/39775759

- Original image: https://inaturalist-open-data.s3.amazonaws.com/photos/63119834/original.jpg

- Changes / Use: 背景除去・リサイズ等の前処理を行い、InstantMesh推論の入力として使用。生成3Dモデルのテクスチャとして利用（変更あり）。

※本ページの記載は、作者が本企画や成果を推奨することを意味しません。

補足（再配布時の注意）

本作品のGLBには入力写真由来のテクスチャが含まれるため、再配布・利用時は上記CC BYの帰属表示（クレジット／ライセンスURL／改変表示）に従ってください。

再現（追試）のヒント（提出物に基づく）  

単一画像を入力として、InstantMesh推論によりGLBを生成

コンシューマGPU（8GB VRAM）で動作させるため、Grid ResolutionやDiffusion Steps等の内部設定を調整

目標：安定したメッシュ生成（破綻や失敗を減らす）

※詳細な実行手順や設定値は、提出されたレポート／コードに記載されています。 

受賞理由（審査観点の要約）

• 単一画像→3Dの実用性を、計算資源制約下での工夫として示した

• 教育・研究に向けた「3Dデジタル標本」への接続が明確

• 目的、手法、今後の課題（精度検証）が整理されている

※特に、限られた計算資源（8GB VRAM）下での実行を成立させるための調整・最適化を、優秀賞として高く評価しました。

専門家コメント 

これはナンヨウシュビンのようにも見えますね！足が赤いので違うかもしれませんが。カワセミ以外のカワセミの仲間が混ざっているのでしょう。この種とこの種が混ざったら、こんな形になるのかも、なんて、ハイブリッドの想像もはかどりそうな、期待感を抱く作品でした。（信州大学 理学部附属湖沼高地教育研究センター諏訪臨湖実験所 助教 笠原里恵先生）

補足：最優秀賞と優秀賞の位置づけ

初級部門では、まず「カワセミの3Dモデルとして成果物が成立していること」を前提に審査しました。その上で、最優秀賞は“成果物の分かりやすさと初級としての到達点”を最も明確に示した点を重視し、優秀賞は“計算資源制約下での工夫と実用性（3Dデジタル標本化への接続）”を重視して選定しました。