Kimi K3で動画生成プロンプトからプリビズを作るツールを作ってみました✨ プロンプトをショットごとに分解し、空撮 → プッシュイン → 手持ちなどのカメラワークを簡易3Dで生成します。 中身はReact / TypeScript＋Three.jsです。 プロンプトの構造化、3Dシーン生成、カメラリグ、タイムラインまで、Kimi K3に実装してもらいました。 ※一部LLMのAPIを使用しています 画面上での変更やシミュレーションもできるようにしたらもう少し使い勝手が良くなるかもしれません。 プロンプト → プリビズ → 動画生成にすることでプレビズでの事前チェックやリファレンスにそのまま使うこともできます。 ※こちらはKimiから依頼を受けてK3を使用してみました 17:12

🏠 「文章で部屋を説明したら、ロボットがそのまま動かせる物理シーンが丸ごと出てくる」——そんなシステムが ICML 2026 Spotlight に登場しました。MITとToyota Research Instituteの研究です。 タイトル: nepfaff/scenesmith（SceneSmith） URL: 🏠 概要 SceneSmithは、自然言語の説明文から、物理シミュレーションにそのまま使える屋内シーンを自動生成するエージェント型システムです。家具・壁掛けの鏡や絵画・天井のシャンデリア・机の上の小物まで、質量や慣性といった物理特性を備えた形で生成され、ロボットの学習や評価に直接使えます。 ❓ 解決する課題 ロボットシミュレーション向けのリアルな屋内シーンは、これまで手作業のモデリングや面倒な配置作業が必要で、大規模な評価・学習のボトルネックでした。SceneSmithはテキストから多様で文脈的に一貫したシーンを自動生成し、この手間を解消します。 💡 方法論と提案手法 シーン生成は5段階の逐次パイプラインで進みます。 ・フロアプラン生成（壁や床のレイアウト） ・大型家具の配置 ・壁掛けオブジェクト（鏡、絵画、棚、時計） ・天井設備（シャンデリア、ペンダントライト、シーリングファン） ・操作可能な小物 各ステージ後にチェックポイントを自動保存し、途中から再開・分岐できます。シーン推論やタスク分解にはVLMエージェント（GPT-5）を使います。 🎯 ユースケースと技術 ・3Dアセットは高品質なSAM3D（推奨）やHunyuan3D-2で生成、HSSDやObjaverseからの取得にも対応 ・AmbientCGのPBRマテリアルをCLIPの意味検索で適用し、ArtVIPやPartNet-Mobilityの関節付き可動オブジェクトも扱える ・出力はDrake形式に加え、MuJoCoやUSD・Isaac Simへエクスポート可能 📊 注目ポイント ・「ボウルから果物を見つけて皿に置く」のようなタスクから、制約付きの複数シーンを自動生成しロボット評価まで支援 ・151語のプロンプトからコミュニティセンターを生成し、卓球台の近くにラケットとボールを置くなど文脈推論まで実現 ・複数GPUへ分散し、bubblewrapでGPUを隔離してレンダリングのOOMを防止 #ロボティクス# #シーン生成#

長年ずっとお笑い好きだけど昨今ライブシーンの生成AI絵率の高さと青バッチ収益に取り憑かれた一部若手～中堅芸人の炎上・迷惑系インフルエンサー化に嫌気がさして、もう生成AI多用を公言しててもなお圧倒的に面白いヤーレンズと金属バットの2組しか追ってないもんな。

🏠 テキストや画像で家具を指定するだけで、スタイルの揃った3D屋内シーンを自動生成。しかもMMGDreamer比で約85%高速です。 タイトル: FlowScene: Style-Consistent Indoor Scene Generation with Multimodal Graph Rectified Flow URL: 📝 概要 FlowSceneは、テキストと画像を融合したマルチモーダルなシーングラフから、高忠実度の3D屋内シーンを生成する手法です。配置・形状・テクスチャの3ブランチを、直線的なRectified Flowで同時に生成し、シーン全体でスタイルの一貫性を保ちます。 ❓ 解決する課題 言語駆動の検索型はオブジェクト単位の制御やスタイル一貫性に弱く、グラフベース型は高品質なテクスチャ生成が苦手でした。FlowSceneはこの両者の弱点を同時に解消します。 💡 方法論と提案手法 ・ノードがテキスト記述と画像特徴を融合できるマルチモーダルグラフを入力にします（テキストのみ・画像のみ・混在に対応） ・サンプリング中にノード情報を密に交換するInfoExchangeUnitで、個別条件と全体条件を両立させます ・配置（3Dボックス）、形状（VQ-VAE潜在）、テクスチャ（幾何にアンカー）を独立デノイザで生成します ・テクスチャは幾何を固定したまま外観だけをデノイズし、テキストのみのノードにもスタイル一貫したテクスチャを合成します 🎯 ユースケース インテリアデザインや製造での対話的なシーン設計、VR/ARコンテンツ制作、ロボティクスのシミュレーション環境づくりなどに使えます。 📊 実験結果 ・FID（寝室）が42.38→35.01とMMGDreamer比17.4%改善 ・CLIPScore 0.2386で全手法中最高、スタイル一貫性のユーザー評価も8.72/10 ・推論時間はテクスチャなしで6.83秒と、MMGDreamerの45.34秒より約85%高速 ・ナイトスタンドの最小マッチング距離を43.90%改善するなど、オブジェクト品質も向上しました #3DGeneration# #GenerativeAI#

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【注目】ドラマ「VIVANT」の爆破映像、AIが制作し2週間の作業を3日に短縮 TBSがシーズン2初回でGoogleの生成AI「Veo3」を導入。地上波ドラマでの実戦投入は珍しく、成果も大きい ・半田総合病院・旭川共済病院の爆発シーンをAI生成 ・制作時間を約8割短縮 ・広告収入減が背景にあるコスト圧縮の一手 ・スポーツ中継の顔認識、情報番組の解説イラストにも波及中 テレビ制作のAI活用は今後さらに加速しそう ↓詳細

🎃 萌奈のおすそわけch 解説動画更新のお知らせ📣 🎃 Youtubeで見てねっ🧡 ▶️ 推しキャラとチャットできたら嬉しいよね・・・🥹 @Elymi_official で、自分だけのハロウィン萌奈を作っておしゃべりしてみたよっ🎃 "お菓子あげちゃいます！"って送ったら "わぁっ、ほんとに！？ありがとう！"って大喜び💖 好きなお菓子も、設定どおり「つい2個食べちゃう」って返ってきたの❣️ 今回の実演内容👇 💟 キャラ作り：プロフィール・性格・話し方まで 💟 アイコン＆壁紙はAIでイラスト生成 💟 シーンの設定からAIがアニメのイントロ動画も 💟 新機能：チャットの中で画像も動画も生まれる✨ 萌奈にお菓子あげに来てね🍬 PR 提供：Elymi