VAST AI、単一画像から3DGSを生成する技術「TripoSplat」オープンソースで公開　ゲームやXR、シミュレーション環境向けに最適化されたモデルを生成

Vast社は6月2日（火）、5月に発表した2D画像1枚から3DGS（3D Gaussian Splatting）による高品質な3Dモデルを生成する技術「TripoSplat」をオープンソース（MITライセンス）で公開した。コードはGitHubで、デモはHugging Face Spacesで提供している。

Introducing TripoSplat: a fully open-sourced model under the MIT license that converts a single 2D image into high-quality 3D Gaussians.

Developed by @vastairesearch, TripoSplat is designed as a powerful pipeline tool for asset creation, AR/VR, game development, simulation… pic.twitter.com/srXmZalwf2
— Tripo (@tripoai) June 1, 2026

Density-Sampled Gaussiansによるスプラットの密度制御

DeG not only allocates particles more smartly to improve visual quality, but also supports sampling an arbitrary number of Gaussians at inference time. Use low counts for background props or scale up for hero assets to balance between fidelity and rendering cost! pic.twitter.com/ioCFTtJKxo
— VAST AI Research (@VastAIResearch) June 1, 2026

「TripoSplat」は、AIによる3DGS自動生成にまつわる密度制御（Density Control）の問題を解決するため、密度サンプリングガウシアン（Density-Sampled Gaussians）と呼ばれる新たな表現方法を導入。3D空間上の密度の分布をモデル化し、オクツリー（Octree、階層的データ構造）から粒子の中心位置をサンプリングして決定するアプローチとなる。本手法は強化学習のアルゴリズムから着想を得ており、誤差が大きい複雑な領域には粒子を増やし、平坦な領域からは粒子を減らすという最適化プロセスを、AIの学習モデルに直接組み込んでいる。

See what TripoSplat can generate from a single image: pic.twitter.com/as8s5s5JC1
— Tripo (@tripoai) June 1, 2026

生成品質とパフォーマンス、バジェットコントロール機能

Open-sourcing TripoSplat - the first 3D Gaussian generator that learns to smartly allocate Gaussians from data and supports outputting an arbitrary number of Gaussians.

The technique behind it, Density-Sampled Gaussians (DeG), has been accepted to @siggraph 2026. pic.twitter.com/GtKyoNQA9h
— VAST AI Research (@VastAIResearch) June 1, 2026

TripoSplatは独自テストにおいて、既存のオープンソース生成モデルを上回る結果を残している。様々なスタイルや複雑さを持つ94枚の画像を用いたユーザー評価では、競合モデルを140ポイント以上引き離すスコアを獲得した。

また、推論時に粒子の数を自由に指定できるバジェットコントロール（Budget Control）機能も備える。背景用のオブジェクトであればスプラット数を最小限に抑えてデータ容量や描画負荷を節約し、ヒーローアセットであればスプラット数を最大262,144個まで増やすことができる。これはLoDシステムの構築にも役立つ。

軽量な設計とComfyUI対応

TripoSplat is also the first officially supported 3D Gaussian generator in the ComfyUI ecosystem! A big thanks to the ComfyUI team for their effort in making this integration happen. @ComfyUI

Drop the workflow template in and start buildinghttps://t.co/yOvYEng9af
— VAST AI Research (@VastAIResearch) June 1, 2026

TripoSplatのプログラムコードは軽量化され、リポジトリ全体で主要なファイルは2つ、合計で約2,000行に留まる。また、外部フレームワークに依存せず、ネイティブのPyTorchのみで動作する。さらに、ComfyUIにもリリース初日から公式対応している。

■TripoSplat: Generative 3D Gaussians with Learned Density Control（公式技術ブログ）
https://www.tripo3d.ai/research/triposplat

■TripoSplat（GitHub）
https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSplat

■TripoSplatデモページ（Hugging Face Spaces）
https://huggingface.co/spaces/VAST-AI/TripoSplat

CGWORLD関連情報

●SideFX、Houdiniによる3DGSを用いたワールドビルディングのチュートリアル動画公開　 FMX HIVE 2026でのLebrov Motion Imageryの講演

Houdini公式YouTubeが、Lebrov Motion Imagery代表・Andrey Lebrov氏によるFMX HIVE 2026イベントでの講演「Advanced 3D GSplats | Processing, Animation & Worldbuilding | Andrey Lebrov | FMX HIVE 2026」を公開。3DGS（3D Gaussian Splatting）のプロダクションパイプラインへの導入による、キャプチャデータの処理と軽量化からプロシージャルなアニメーションの付与、そして大規模なワールドビルディングまでのワークフローを解説している。
https://cgworld.jp/flashnews/01-202606-Houdini-3DGS.html

●3D生成AI「Rodin Gen-2.5」リリース　最大1,000万ポリゴンの生成が可能に、4秒100万ポリゴンの高速生成、LLM的思考プロセス搭載、12Kテクスチャ

Deemosが3Dモデル生成AIプラットフォーム「Rodin Gen-2.5」をリリース。バージョン2.5では、1,000万ポリゴン規模のモデル生成が可能となったほか、4秒で100万ポリゴンを生成する高速処理、LLMに見られる適応的な思考プロセスが導入されている。サービスは初月2.99ドル（約500円）のライト版をはじめとするサブスクリプション形式で提供されている。
https://cgworld.jp/flashnews/01-202606-RodinGen-2.5.html

●テンセント、3Dモデル生成AI「Pixal3D」発表　ピクセルアラインドにより入力画像に忠実な3D再現を実現

清華大学、Tencent ARC Lab、ビクトリア大学ウェリントンからなる研究チームが、単一の画像から高精細な3Dアセットを生成する技術「Pixal3D」を発表。ソースコードはGitHub、学習済みモデルはHugging Faceにて、どちらもオープンソース（MITライセンス）で公開した。入力画像のピクセル情報と生成される3Dモデルの対応関係を直接的に結びつけるピクセルアラインド（Pixel-Aligned）な生成手法の採用により、オリジナル画像に忠実な再構築を実現する。7月開催のSIGGRAPH 2026への採択も決定。
https://cgworld.jp/flashnews/01-202606-Pixal3D.html