Trellis 2：Microsoft のオープンソース画像から3Dをオンラインで

TRELLIS.2——一般には Trellis 2 と表記されます——は、2025年12月に Microsoft Research、清華大学、中国科学技術大学の研究者が公開した40億パラメータの画像から3Dモデルです。中核の発明である O-Voxel（フィールドフリーの疎ボクセル表現）により、3D生成の世界が歴史的に「お断り」してきたものを、ひとつのモデルが生成できます：布や葉のような開放サーフェス、非多様体ジオメトリ、閉じた内部構造、そして本物の透明を含むフル PBR マテリアル。このページでは Trellis 2 をオンラインで動かし、写真1枚から GLB をエクスポートできます——Linux マシンなし、24GB GPU なし、セットアップなし。

Trellis 2 がほぼ一夜にして3D界を席巻した理由

このクラスのオープンリリースは滅多になく、数字が即座にそれを物語りました：公開から数か月で TRELLIS.2-4B のウェイトは Hugging Face から月100万回超のペースでダウンロードされ、100前後の公開 Space が上に築かれ、ComfyUI のエコシステムは数日でノードワークフローに組み込みました。コミュニティの評価もすぐに2つの理由に収束します——MIT ライセンスが本当の意味で「自由に使える」を実現したこと、そして出力品質が、それまでクローズドな商用モデルの専売だった一線を越えたことです。

ただし、このダウンロード数には皮肉が潜んでいます。公式要件——Linux、24GB 以上の NVIDIA GPU、CUDA 12.4——のせいで、Trellis 2 に沸いた人の大半は自分のマシンでそれを動かせません。「誰にでも開かれている」と「動かせるのは少数」のギャップこそ、ホスト型アクセスが埋めるものであり、このページが存在する理由です。

初代 TRELLIS から何が変わったか

初代 TRELLIS は Microsoft の CVPR Spotlight 論文で、物体をフィールドベースの3D表現に縛られた構造化潜在変数としてエンコードしていました。画期的ではあるものの、天井が組み込まれていました：フィールドベースの手法は閉じたサーフェスを前提とするため、布・植物・中空の内部・非多様体のすべてが、失敗するか、変換時にこっそり「埋め固められる」かのどちらかだったのです。

Trellis 2 はその天井を上げるのではなく、取り払いました。

• O-Voxel がフィールド縛りの潜在変数を置き換え。 ジオメトリと外観は約16倍の空間圧縮を持つ疎ボクセル構造に直接格納されます——劣化を伴う「フィールドからメッシュへ」の変換は、ループから消えました。
• 生成器は40億パラメータへ——フローマッチング Transformer で、初代から大幅な容量ジャンプです。
• 外観はフル PBR に。 ベースカラー、ラフネス、メタリック、そして——主要ジェネレーターで唯一——不透明度。透明は「描かれる」のではなく「モデリングされる」ようになりました。
• 解像度はダイヤル式に：512³・1024³・1536³ の3段階が、画一的な出力に取って代わりました。

フォーラムで広く流通している誤解をひとつ、ここではっきり正しておきます：マルチ画像条件付けは初代 TRELLIS の機能で、多くの記事が思い込みで続編に引き継ぎました。公開されている Trellis 2 のパイプラインは単一画像です。オブジェクトの隠れた面が最重要なら、本サイトの Hunyuan 3D 3.1 の方が適任です——1枚の入力画像を内部の8視点再構築パイプラインに通すため、写っていない面の復元がより安定しています。

他のジェネレーターが「お断り」するジオメトリ

Trellis 2 の一番正直な売り文句は、「他のモデルが台無しにするのを見たことがあるはずのモノ」のリストです。ジャケット——表と裏を持つ開放サーフェス。観葉植物——アルファ抜きの薄い葉が何十枚。ガラス瓶——透明と内部構造のセット。カメラには写らないが構造的には存在する内部空洞を持つ機械アセンブリ。

水密第一のモデルは、これらを「閉じる」ことで処理します：ジャケットはジャケット形の殻に、葉は緑の塊に、瓶は不透明に。Trellis 2 の表現は、そもそもサーフェスが体積を囲むことを要求しません——だから物体を「あるがまま」に再現します。あなたのアセットライブラリが有機物・植物・ファッション・透明物に寄っているなら、この一点がスペック表の他のすべての数字を合わせたより重くなります。

解像度3段階——そして「速い」の正直な内訳

Microsoft が公表したベンチマークは目を引きます：H100 上で、生の推論は 512³ で約3秒、1024³ で約17秒、1536³ で約60秒——形状とマテリアルの両ステージ込み。これらの数字は本物ですが、フラッグシップのデータセンター GPU 上のベアメタル値であって、キュー・デコード・エクスポートを含めたホスト型サービスのエンドツーエンドではありません。AI 3D では、Trellis 2 の典型的なジョブは2〜6分の枠で完了します。両方の数字を知ってこそ、買っているものが正確にわかります：誠実な物差しで測っても、現行最速級の3Dジェネレーターです。

段階制は2パスの習慣に報います：512³ で下書きして画像がきちんと再構築されるか確認し、採用する1体を 1536³＋テクスチャサイズ 4096 寄りで再実行——主役アセットの作り方です。ポリゴン削減のコントロールがダイヤルの最後のピースで、Web ビューアの軽量予算からスカルプト密度まで狙えます。

計画に織り込むべき限界

小さな穴は起こります。 公式モデルカードは明記しています：メッシュには小さな穴が残ることがあり、水密性が必要なら後処理を推奨する、と。たまのプリントならメッシュ修復のひと工程で済みます。プリントが主業務なら、水密出力が設計目標——修復が「工程」ではなく「不要」——の Hunyuan 3D 3.1 で生成しましょう。

1枚の画像は、1つの視点の真実です。 写真が見せていないものすべてを、モデルは学習済みの事前知識から推測します。推測は上手ですが、物体の背面にある特徴的なロゴが勝手に生えてくることはありません——最も大事なものが写るアングルを選ぶか、Hunyuan の多視点ワークフローに切り替えましょう。

テキストモードはありません。 Trellis 2 はプロンプトを受け付けません。実用的な橋渡しはこうです：画像生成AIで参照を1枚作り、目で確認してから、ここで3Dに変換する。道のりがわずかに長いぶん、コントロールは確実に増えます。

Trellis 2 vs 初代 TRELLIS vs Hunyuan 3D 3.1

前作に対して、Trellis 2 は文句なしの世代交代です——トポロジーは自由に、マテリアルチャンネルは増え、解像度は上がりました。Hunyuan 3D 3.1 に対しては、本物の路線分岐です：表現の自由と速度が一方に、パイプライン対応の水密規律と隠れ面の忠実度がもう一方に。幸い、どちらもジェネレーターページの同じドロップダウンから動くので、この比較は「どちらを買うか」ではなく「アセットごとにどちらを使うか」の話になります。

入力の手引き：写真1枚がすべてを決める

単一画像モデルにとって、入力品質は変数のひとつではありません——上限そのものです。平凡と傑出の差の大半は、5つのルールで説明できます。手持ちで最高解像度の画像を使うこと——写真にないディテールは3Dに生えてきません。照明は均一に——画像に焼き付いた強い影はジオメトリとして読まれ、浮き彫りのように表面へ刻まれます。背景は無地に——セグメンテーションの精度を、全部オブジェクトに使わせましょう。物体は完全にフレームへ——切れた端は、切断されたジオメトリになります。そして情報量が最大のアングルを選ぶこと。たいていは正面と側面が同時に見えるスリークォーターで、のっぺりした真正面ではありません。

パラメータ側は：反復中は 512³、確定したら 1536³。テクスチャサイズはカメラ距離に合わせて——背景の小道具なら 1024、クローズアップなら 4096——ポリゴン削減は最大値ではなく、エンジンの予算に合わせて設定します。

写真から GLB まで、3ステップ

ジェネレーターを開いて Trellis 2 を選択。画像をアップロードし——JPG か PNG、最大 10MB——解像度・テクスチャサイズ・ポリゴン目標を設定します。生成して、インタラクティブビューアで結果を検品し、フル PBR マテリアル——透明込み——の GLB をエクスポート。Blender、Unity、Unreal、Web のどこへでも。