上海AIラボ/上海人工知能研究所、清華大学、香港大学、ハルビン工業大学、北京理工大学、香港科技大学（広州）からなる研究チームは8月21日（木）、ポイントクラウド（点群）データからBlenderで実行可能なPythonスクリプトを生成できるAI技術「MeshCoder: LLM-Powered Structured Mesh Code Generation from Point Clouds」を発表した。コードは11月にGitHubで公開される予定。
「MeshCoder」は、3Dスキャナなどで取得したポイントクラウド（点群）データを入力し、マルチモーダル大規模言語モデル（Multimodal Large Language Model、MLLM、画像やテキストなど複数の情報を扱えるLLM）がこれを解釈する。そして、その形状を再現するため、Blender Python APIに沿ったPythonスクリプトを生成する。生成されたスクリプトをBlenderで実行することで、高品質かつ構造化されたメッシュの3DモデルがBlender内で再構築（生成）される。
生成されるPythonコードは、単に形状を再現するのではなく、椅子であれば脚やひじ掛けなど、オブジェクトの意味に応じてパーツが整理される。これにより、ユーザーはコードを微調整するだけで形状編集やトポロジー変更を行うことができる。
また、MeshCoderが生成したコードは、GPT-4などのLLMが3Dオブジェクトの構造をより深く理解することを可能にする。生成されたコードをLLMが読み取ることで、パーツとその繋がりを識別し、説明することができるようになる。
■MeshCoder: LLM-Powered Structured Mesh Code Generation from Point Clouds（プロジェクトページ、英語）
https://daibingquan.github.io/MeshCoder/
■MeshCoder（GitHub）
https://github.com/InternRobotics/MeshCoder
■MeshCoder: LLM-Powered Structured Mesh Code Generation from Point Clouds（Hugging Face）
https://huggingface.co/papers/2508.14879
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