Autodesk Flow Studio 入門チュートリアル

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Flow Studio の利用を開始するには

ブラウザから Flow Studio の Web サイトにアクセスします。
サインインするか、アカウントを作成します。
サインインすると、メインダッシュボードに利用可能なモデルが表示されます。

このダッシュボードから、次のようなツールを利用できます。

Text to Image
Image to 3D
Text to 3D

このワークフローでは、主に Text to 3D と Image to 3D を使用して 3D アセットを生成します。生成したアセットは、後で 3ds Max と Arnold を使用した従来の建築ビジュアライゼーション (ArchViz) のワークフローでシーンに配置します。

Flow Studio のアセット生成インターフェイス

Flow Studio に入ると、モデル生成環境は 3D アセットの作成と反復を容易にするいくつかのセクションに整理されます。

ジェネレーターの種類

画面左上では、次のジェネレーターを選択できます。

Text to Image
Image to 3D
Text to 3D

このワークフローでは、主に Text to 3D と Image to 3D を使用して、後でシーンに配置するオブジェクトを生成します。

プロンプト入力

ジェネレーターの選択欄の下にはプロンプト入力欄があり、生成したいオブジェクトの内容を入力します。

ここでは、次のような内容を指定できます。

オブジェクトの種類
スタイル
マテリアルのおおよその指定
シーン内での用途

この入力内容によって生成されるアセットの種類を制御でき、さまざまなバリエーションを試しやすくなります。

モデル設定

モデル生成前に、次のパラメータも設定できます。

モデル名
結果を再現するためのシード値
使用する AI モデル

これらを設定することで、生成結果を管理しながら効率よく試行できます。

生成されたモデル

画面中央には生成されたアセットのバリエーションが表示されます。複数の候補を比較しながら、書き出すモデルやワークフローで使用するモデルを選択できます。

この仕組みにより、同じオブジェクトのさまざまなバリエーションを短時間で作成できます。

生成済みアセットライブラリ

画面右側には、セッション中に生成したアセットを保存するライブラリがあります。

ここでは次の操作を行えます。

以前生成したモデルを確認する
生成済みアセットを再利用する
作成したアセットを整理する

これにより、後から複雑なシーンへ組み込める小道具のライブラリを効率よく構築できます。

クレジットと生成コスト

画面上部には、利用可能なクレジット数が表示されます。

また、Generate Mesh ボタンには次の情報も表示されます。

消費クレジット数
推定生成時間

これにより、各生成に必要なコストを事前に把握できます。

モデル生成

プロンプトと各種パラメータを設定したら、Generate Mesh ボタンをクリックします。

数分で複数のアセットバリエーションが生成されます。

生成したモデルは書き出して、この記事で紹介している 3ds Max と Arnold を使用した従来の 3D 制作ワークフローで利用できます。

Flow Studio による初期アセット生成

最初のステップでは、Flow Studio を使用して、後でインテリアシーンの家具や装飾として使用する 3D アセットを生成しました。

目的は AI による完成イメージを作ることではなく、建築ビジュアライゼーションに組み込める小道具や環境アセットを作成することです。

この工程では、主に次の 2 つのツールを使用しました。

Text to 3D
Image to 3D

これらのツールを使用すると、テキストや参照画像から 3D オブジェクトを生成できます。

例えば、次のようなアセットをすばやく作成できます。

家具
装飾オブジェクト
環境アセット

この段階では、最終的なシーンへ組み込むための複数のアセットバリエーションを生成しました。

Wonder3D による初期ジオメトリの生成

Flow Studio でいくつかのアセットを生成した後、次のステップでは Wonder3D を使用して、オブジェクトのより構造化された初期 3D モデルを作成します。

Wonder3D は、画像やテキストプロンプトから 3D モデルを生成し、後からモデリングソフトウェアで調整できる初期ジオメトリを作成します。

これにより、次のようなものを得ることができます。

ベースとなるジオメトリ
おおまかなボリューム
後からブラッシュアップできる 3D モデルのベース

この段階ではモデリングソフトウェアでの調整が必要ですが、特にシーン内の背景オブジェクトや小道具など、補助的なアセットを作成する際の作業を大幅に効率化できます。

アセット生成用プロンプトの作成方法

AI で 3D モデルを生成する際に最も重要なのが、プロンプトの構成です。適切に構成されたプロンプトほど、生成したいオブジェクトを正確に AI へ伝えられます。

一般的には、次の 4 つの要素を含めることをおすすめします。

1. オブジェクトの種類

生成したいオブジェクトを明確に指定します。 (例: modern lounge chair)

2. 幾何学的特性

形状や構造に関する特徴を指定します。 (例: curved armrests, wooden legs, minimalist proportions)

3. マテリアルやテクスチャ

後から変更できますが、あらかじめ指定しておくと、より自然な結果が得られます。 (例: fabric upholstery, light oak wood legs)

4. スタイルやコンテキスト

目指すデザインの方向性を指定します。 (例: scandinavian design, minimalist interior furniture)

プロンプトの例

例えば、次のようなプロンプトを使用できます。

modern scandinavian lounge chair, curved armrests, minimalist proportions, wooden legs, fabric upholstery, light oak wood, interior furniture asset, clean geometry

このようなプロンプトには、次の情報が含まれています。

生成するオブジェクト
オブジェクトの形状
想定するマテリアル
デザインの方向性

その結果、後から 3D 制作パイプラインへ組み込みやすい、まとまりのある初期ジオメトリを生成できます。

3ds Max でのシーン構築

Flow Studio でアセットを調整して書き出す

アセットが Flow Studio で生成されると、プラットフォームには、モデルをプロダクションパイプラインにエクスポートする前にリファインできるいくつかの追加ツールが用意されています。

これらのツールはインタフェースの下部に表示され、生成されたモデルをすばやく調整できます。

アセット調整ツール

Flow Studio には、アセットを書き出す前に調整するためのさまざまなツールが用意されています。

Retexture (修正)

Retexture を使用すると、AI によって新しいテクスチャバリエーションを生成できます。

例えば、次のような場合に役立ちます。

別のマテリアルを試したいとき
自動生成されたテクスチャが目的に合わないとき
アセットを異なるビジュアルスタイルへ合わせたいとき

このワークフローでは、従来の建築ビジュアライゼーションパイプラインでどの程度活用できるかを確認するため、自動生成されたテクスチャの多くをそのまま使用しました。

Remesh (再メッシュ)

Remesh は、モデルのメッシュを再生成し、ポリゴンの分布を最適化します。

これにより、次のような効果が期待できます。

ジオメトリの最適化
メッシュの乱れの軽減
書き出し前のトポロジの改善

場合によっては、3ds Max などのモデリングソフトウェアへ取り込んだ後の作業もしやすくなります。

リグ (Rig)

Rig は、モデルの基本的なリグを自動生成します。

この機能は主にアニメーション制作向けのため、今回のワークフローでは使用しませんでした。ただし、生成したアセットをアニメーションやキャラクター制作で利用する場合には役立ちます。

モデルの書き出し

アセットの生成と調整が完了したら、Flow Studio から直接モデルを書き出すことができます。

エクスポート形式

Flow Studio では、3D 制作パイプラインで広く利用されている複数の形式でモデルを書き出すことができます。

USD (Universal Scene Description)

USD は Pixar が開発したフォーマットで、複雑な 3D シーンや共同制作環境を効率よく扱えるよう設計されています。

主な特長は次のとおりです。

複雑なシーンを効率的に管理できる
階層構造やシーン構成をサポート
最新の制作パイプラインとの高い互換性

映画制作やアニメーション、高度な VFX ワークフローで広く利用されています。

OBJ (Wavefront OBJ)

OBJ は、3D ソフトウェアで最も広くサポートされているファイル形式のひとつです。

主な特長は次のとおりです。

幅広い 3D ソフトウェアに対応
ジオメトリ、UV、基本的なマテリアル情報を保持
3ds Max、Maya、Blender、Cinema 4D などへ容易に読み込み可能

今回のワークフローでは、生成したアセットを 3ds Max にすばやく取り込み、シーン構築やレンダリングを続けられることから、主に OBJ を使用しました。

STL (Stereolithography)

STL は主に 3D プリント向けのファイル形式です。

この形式には三角形メッシュのジオメトリ情報のみが含まれ、次の情報は保持されません。

マテリアル
テクスチャ
UV

そのため、デジタルファブリケーションや試作には適していますが、ビジュアライゼーションやレンダリング向けの制作パイプラインにはあまり適していません。

書き出したモデルは 3ds Max に取り込み、スケール調整、シーン構成、建築マテリアルの設定、ライティングなどを行った後、Arnold で最終レンダリングします。

3ds Max でのジオメトリを最適化する

アセットを 3ds Max に読み込んだら、まずジオメトリを最適化することをおすすめします。

AI が生成したモデルは、細部の再現性を優先するため、非常に高密度なポリゴンメッシュになることがあります。その結果、必要以上に重いモデルになってしまう場合があります。

こうしたモデルを効率よく扱うために役立つのが、3ds Max の ProOptimizer モディファイヤです。

このモディファイヤを使用すると、モデル全体の形状を維持したままポリゴン数を削減できるため、画質を大きく損なうことなく、複雑なシーンへ組み込みやすくなります。

主なメリットは次のとおりです。

ポリゴン数を大幅に削減できる
モデル全体の形状を維持できる
UV 座標を保持できる
多数のアセットを含むシーンのパフォーマンスが向上する

多くの場合、ポリゴン数を 30～70% 削減しても、最終レンダリング品質への影響はほとんどありません。

これは、AI で生成した複数のアセットを扱う場合に特に有効で、シーンを軽量かつ効率的に管理できます。

マテリアルとテクスチャ

今回の検証で興味深かった点のひとつは、Flow Studio で生成したアセットの多くが、生成時のテクスチャをそのまま保持していたことです。

そのため、マテリアルを一から作り直すのではなく、自動生成されたテクスチャをそのまま使用し、従来の建築ビジュアライゼーションパイプラインでどの程度活用できるかを検証しました。

建築要素のマテリアル

ゼロから作成したテクスチャやモデルは、次のような建築要素のみでした。

壁
床
天井
窓
モールディング

これらの要素には、主に Poly Haven（無料で利用できるマテリアルライブラリ）から入手した PBR テクスチャを使用し、Arnold のマテリアルエディタで適用しました。

この段階では、次のような基本的な調整を行いました。

テクスチャスケール
ノーマルマップ
ラフネス値
サーフェスの細かなディテール

これにより、建築要素と AI が生成したアセットとの間で、自然な見た目の一貫性を保つことができました。

Arnold によるライティングと最終的なレンダリング

最後に、Arnold ライトを使用してライティングを行い、主に窓から差し込む自然光を再現しました。

次の要素のバランスを取るため、複数のライティングテストを実施しました。

写実性
空間の見やすさ
コントラスト

さらに、レンダリング設定で露出を調整することで、空間の奥行きや自然な雰囲気を演出しました。

最終的に、これまでに生成したアセットをシーン内の環境要素として配置し、3ds Max と Arnold を使用して 4K の室内レンダリングを作成しました。

まとめ

AI で生成したアセットを従来の建築ビジュアライゼーション (ArchViz) ワークフローへ組み込む今回の検証を通して、いくつかの興味深い点が見えてきました。

AI が生成したアセットは、シーンを構築する際の出発点として十分に活用できます。
自動生成されたテクスチャは、多くの場合、大きな修正を加えなくても利用できます。ただし、最終成果物に使用する場合は、内容を確認し、必要に応じて調整することが重要です。
制作工程の大部分は、シーン構成、ライティング、建築マテリアルの設定、コンポジションなど、従来のワークフローのままです。
AI は、家具や小道具などの補助的なアセットを短時間で作成できるため、シーン制作の初期段階を大幅に効率化できます。

このように、AI ツールは従来の ArchViz ワークフローに取って代わるものではありません。むしろ、クリエイティブプロセスの初期段階を効率化するツールとして活用できます。