コンセプトアーティスト
検討したいシルエット、素材、雰囲気、カメラアングルを簡潔に説明することから始めます。
Rodin AIを使えば、アイデアをスケッチ段階にとどめず、具体的な形状をもとに批評できます。
Rodin AIの例実践的なワークフロー
目的に沿った3D作業にRodin AI 3Dモデルジェネレーターを使用する
Rodin AI 3Dモデルジェネレーターは、明確な説明やビジュアルリファレンスを、検討の出発点となるアセットに変換できます。このガイドでは、準備するもの、確認すべき点、そしてワークフローに人の判断が必要な箇所を説明します。
始める前に
前提条件
生成されたアセットの品質は、入力内容の明確さと、モデルが担う役割に大きく左右されます。
ゲームおよびシーンデザイナー
アセットの役割、スケール、認識しやすい特徴、そして主役オブジェクトか背景用プロップかを定義します。
焦点を絞ったブリーフにより、最初に生成されたモデルを周囲のシーンと比較しやすくなります。
Rodin AIの使い方プロダクトおよびビジュアライゼーションチーム
クライアントに確認してもらいたい形状を重視したリファレンス画像または文章による説明を用意します。
生成された結果は、初期段階で方向性、プロポーション、スタイリングを決めるための議論の土台になります。
画像から3Dへテクニカルアーティスト
生成後に、クリーンなトポロジー、正確な寸法、または手作業による再構築が必要な部分をあらかじめ決めておきます。
最も重要なディテールに制作の労力を割けるよう、出力をブロックアウトとして使用できます。
Rodin AIとは基本ループ
一連の流れ
最初のパスを構造化された実験として扱います。目標を説明し、結果を確認してから、最も重要な不一致を中心にブリーフを修正します。
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1
アセットを定義する
対象、主要な形状、スタイル、素材、特徴的な要素を平易な言葉で記述します。必要な形状に影響しない装飾的なディテールは省きます。
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2
生成して確認する
プロンプトまたは参照画像を送信し、複数の視点からモデルを確認します。シルエット、プロポーション、認識しやすいパーツ、そして意図した用途に合っているかをチェックします。
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3
方向性を調整する
一度に1つの主要な変数を変更します。修正した説明では、単に形容詞を増やすのではなく、前のパスの何が問題だったのかを説明します。
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4
次の段階に備える
生成したアセットが独自の技術的・芸術的なチェックを通過していない限り、コンセプト、ブロックアウト、または参照用として扱います。重要なクリーンアップは、プロジェクトですでに使用しているツールチェーンで行います。
進め方を選ぶ
オプション一覧
最適な開始モードは、すでに持っている情報の量と、結果を評価する人によって異なります。
アイデアがまだ言葉で表現されている段階
対象とビジュアルの方向性はわかっているものの、適切な画像がまだない場合は、テキスト優先のワークフローを使用します。アイデンティティを定義する要素を具体的に説明し、その後の反復の余地を残します。
スタイルを説明する前に、対象を明確にします。
シルエットと主要な構成要素を優先します。
最初の結果を使って、不足している制約を特定します。
形状がすでに見えている段階
スケッチ、写真、またはコンセプトリファレンスによって言葉よりも形状が明確に伝わる場合は、画像主導の方法を使用します。リファレンスは意図したビューを補助するものであり、無関係なオブジェクトを追加するものではありません。
視覚的な情報量が限られた、明確な対象を選びます。
保持すべき特徴を明記します。
見えない面や曖昧な表面を注意深く確認します。
出力をディスカッションに使用する場合
アーティスト、デザイナー、または関係者が方向性を比較する必要がある場合は、生成モデルをレビュー用の成果物として位置付けます。共有の評価チェックリストは、クリエイティブ上の好みと制作要件を分けるのに役立ちます。
初回パスの目的について合意します。
レビュー後に依頼された変更を記録します。
見た目の承認と技術的な準備完了を混同しないでください。
期待値を設定する
失敗するケース
生成されたアセットが自動的に本番環境で使用できる状態になるわけではありません。これらの失敗モードは、結果を基にシーンの残りの部分を構築する前に、あらかじめ計画しておけるほど一般的です。
曖昧なプロンプトは一般的な形状を生成する
対象、視点、または特徴的なパーツが不明確な場合、モデルは大まかなカテゴリには適合しても、意図したアイデンティティを再現できないことがあります。
回避策
二次的なスタイルを追加する前に、シルエットと3～5個の主要な特徴を説明します。
見えない表面は信頼できない場合がある
1枚の画像や限られた説明だけでは、オブジェクトの背面、下面、内部、または遮蔽されたコンポーネントを常に伝えられるとは限りません。
回避策
重要なすべてのビューを確認し、組み立て、アニメーション、またはクローズアップ撮影に影響する領域は手動で再構築します。
視覚的なディテールとクリーンなトポロジーは同じではない
プレビューでは説得力のある見た目でも、特定のパイプラインで使用するには、トポロジー、スケール、UV、マテリアル、リギングなどの作業が必要になる場合があります。
回避策
技術的な受け入れチェックリストを作成し、実際に使用する部分にのみクリーンアップの時間を確保します。
反復によって当初の目的からずれることがある
多くの修正を一度に加えると、どの変更が効果をもたらしたのか分かりにくくなり、アセットが徐々にブリーフから離れてしまう可能性があります。
回避策
元のプロンプトを保持し、1回の作業につき大きな制約を1つだけ変更して、各結果を想定した用途と比較します。
明確なブリーフを役立つ初回案に変える
焦点を絞った題材、いくつかの重要な制約、そして結果を見直す姿勢を用意しましょう。Rodin AIは、デザインの意図的な反復プロセスを置き換えるのではなく、その開始点として使用すると最も役立ちます。
3Dモデルを生成する- 文章によるブリーフまたはビジュアルリファレンスから始める
- 細部を仕上げる前にシルエットを確認する
- 制作上のチェックは自分のワークフローで行う
よくある質問
Rodin AIによるモデル生成ワークフローの利用に関するよくある質問への回答です。
テキストによる説明やビジュアルの方向性から3Dアセットを作成するためのワークフローです。生成された結果は、レビューや調整、場合によっては後工程での制作作業を行うための出発点として扱うのが適切です。
題材、シルエット、特徴的なパーツ、マテリアルの方向性、想定用途を含めます。まず、生成後も維持しなければならない特徴から始め、アセットの識別に役立つ場合にのみ二次的なディテールを追加します。
リファレンスが明確で題材に関連している場合、画像は形状や外観に関する有用な指針になります。ただし、1つの視点だけではオブジェクト全体を説明できない場合があるため、曖昧な部分や隠れている部分は注意深く確認してください。
必ずしもそうとは限りません。見た目に説得力のある結果でも、最終的なパイプラインに組み込む前に、トポロジー、スケール、UV、マテリアル、リギングなど、プロジェクト固有のチェックが必要になる場合があります。
まず、シルエット、プロポーション、特徴的な要素の欠落など、最も大きな不一致を特定します。その制約を明確に修正し、一度に大きな変更を1つだけ加えて、次の反復で改善したかどうかを確認できるようにします。