国内最大級の掲載数 × 最短1分で探せるAI検索

▶︎ 情報掲載をご希望の方へ

メルマガに登録(無料)
  1. AI BEST SEARCH
  2. Omnipart
Omnipart

オムニパート
Omnipart
の使い方・機能・解決する業務課題

ブックマークする

Omnipart(オムニパート)とは?

OmniPartは、1枚の画像から「部品ごとに分かれた編集可能な3Dモデル」を生成するAI(part-aware 3D生成)です。香港大学・VASTらの研究者によるSIGGRAPH Asia 2025のプロジェクトで、一体のメッシュではなくパーツ単位に分離した3Dを出力するため、生成後の素材変更や差し替えがしやすいのが特徴。コードとオンラインデモをオープンソース(MITライセンス)で公開しています。

解決する業務課題

「Omnipart」のサービス詳細

Omnipartとは

Omnipart(OmniPart)は、1枚の画像から「部品ごとに分かれた、編集できる3Dモデル」を生成するAIです。香港大学(HKU)・VAST・ハルビン工業大学・浙江大学の研究者によるプロジェクトで、コンピュータグラフィックスの国際会議 SIGGRAPH Asia 2025 に採択されました。一般的な画像→3D生成が「継ぎ目のない一体のメッシュ」を出力するのに対し、Omnipartは頭・胴・腕・脚などのパーツに分離した3Dを生成します。そのため、生成後に個々のパーツを選んで素材を貼り替えたり差し替えたりといった編集がしやすいのが特徴です。

Omnipartは今すぐ契約して使う商用サービスではなく、論文・コード・学習済みモデル・オンラインデモを公開しているオープンソースの研究プロジェクトです(2026年8月時点)。ブラウザから試せるデモがありますが、研究用の無料枠で動くため混雑時は待つことがあります。

Omnipartの応用例。ロボットやペンギンの画像を入力すると、部品ごとに色分け・分離された3Dパーツ群が出力される。マスクによる生成範囲の指定、パーツ単位の素材(マテリアル)編集、部品を意識したきれいなジオメトリ生成などができることを示している

出典: OmniPart プロジェクトページ(以下の画像も同様)

提供元
香港大学・VAST ほか(研究プロジェクト)
分類
画像→パーツ分割3D生成(part-aware 3D generation)
入力/出力
1枚の画像 → 部品ごとに分離した編集可能な3Dメッシュ
発表
SIGGRAPH Asia 2025(arXiv:2507.06165・2025年7月)
提供状況
オープンソース(GitHub)+Hugging Faceのオンラインデモ
ライセンス・料金
MITライセンス・無料

「一体の塊」ではなく、部品に分かれて出てくる

画像から3Dを作るツールは増えましたが、その多くは全体が1つにつながったメッシュを出力します。これだと「腕だけ動かす」「服だけ素材を変える」といった編集が難しく、そのたびに全体を作り直すことになりがちです。Omnipartは最初からパーツごとに意味的に分離した3Dを生成するため、部品単位で扱えます。

一般的な画像→3D生成

  • 出力は継ぎ目のない一体メッシュ
  • 一部だけ直したくても全体を作り直しがち
  • リギングや素材の貼り替えが手間

Omnipart

  • 出力は部品ごとに分離した3D
  • パーツ単位で差し替え・編集できる
  • 素材編集やジオメトリ処理がしやすい

使い方

  1. プロジェクトページ/デモにアクセスする

    公式のプロジェクトページ(omnipart.github.io)から、Hugging Faceのオンラインデモ、またはGitHubのコードにアクセスします。

  2. 画像を用意する

    3D化したい対象が写った1枚の画像を用意します。

  3. パーツの分け方を指定する(任意)

    2Dのマスクで「どこを1つの部品として扱うか」を指定できます。粗く分ける・細かく分けるといった粒度も選べます。

  4. 生成する

    画像とマスクをもとに、部品ごとに分離した3Dオブジェクトが生成されます。

  5. 編集・活用する

    パーツ単位で素材を変えたり差し替えたりして、制作パイプラインに取り込みます。

機能

01パーツ単位で生成する

画像から、部品ごとに分かれた3Dを作る。

  • 画像→パーツ分割3D — 1枚の画像から編集可能な3Dパーツ群を生成
  • 意味的な分離 — 頭・胴・腕・脚など、意味のある単位で分かれる

02生成を制御する

分け方や細かさを指定する。

  • マスク制御生成 — 2Dマスクでパーツの区切りを指定
  • マルチ粒度生成 — 粗く分ける/細かく分けるを選べる

03生成後に活かす

部品に分かれているからできること。

  • マテリアル編集 — パーツごとに素材・見た目を変更
  • ジオメトリ処理 — 部品を意識したきれいな形状生成(部品を無視した場合より高品質)

どうやって部品に分けているか

Omnipartは、画像から一気に3Dを作るのではなく、2段階で生成します。まず「どこにどんな部品を、どんな大きさで置くか」という構造(レイアウト)を計画し、次にその計画に沿って全パーツをまとめて整合的に生成します。この分担により、部品ごとに分かれていながら全体としてまとまりのある3Dが得られます。

Omnipartの処理の流れ。前段の「Controllable Structure Planning(制御可能な構造計画)」で画像から各パーツの3Dバウンディングボックス列を生成し、後段の「Spatially-Conditioned Part Synthesis(空間条件付きパーツ合成)」でそのレイアウト内に全パーツを同時に合成する2段構成を示した図

料金

OmnipartはMITライセンスで公開された無料のオープンソースです。料金プランはありません。商用利用・改変・再配布が可能で(帰属表示が必要)、GitHubのコードをローカルで動かすことも、Hugging Faceのオンラインデモをブラウザで試すこともできます。

料金
無料(MITライセンス)
使い方
GitHubのコード(ローカル実行)/Hugging Faceのオンラインデモ
注意
研究プロジェクトのため、デモは無料枠で稼働し混雑時は待つことがある

他の3D生成AIとの違い

Omnipartは「編集できる部品構造を持った3Dを作る」ことに特化した研究プロジェクトです。手軽に完成品の3Dを量産する商用サービスとは狙いが異なります。

観点Omnipart一般的な画像→3D生成
出力の構造部品ごとに分離(編集可)一体のメッシュ
生成後の編集パーツ単位で差し替え・素材変更全体を作り直しがち
提供形態オープンソース+研究デモ商用SaaSが中心
向く用途研究・制作パイプラインへの組み込み手軽な3Dモデルの量産

完成した3Dモデルを手軽に量産したいならMeshyHunyuan3D、デザインスケッチから3D的なビジュアルを作るならVizcomが向きます。「あとから部品ごとに編集できる3D」という観点で3D生成技術の最前線を知りたいときに、Omnipartが参考になります。

本ページの情報は2026年8月時点で公式のプロジェクトページ・論文に公開されている内容にもとづきます。研究プロジェクトのため、提供状況やデモの可用性は変わることがあります。

Omnipartを使ってみる

よく比較されるサービス