3D-Generierungs-KI schafft "nächste Generation der Kreation" ── SIGGRAPH 2025 Frontbericht

1. Einleitung──Die Überwindung der "Bild→3D"-Barriere im Jahr 2025

Die generative KI (GenAI), die durch Text- und Bildgenerierung Aufmerksamkeit erregte, hat sich ab 2024 intensiv in den 3D-Bereich ausgebreitet. Mit der Einführung von OpenAIs Shap-E und NVIDIAs Instant N-eRF wurde "Eingabe eines Prompts→3D-Mesh in wenigen Sekunden" zur Normalität, was die anfängliche Konzeptentwicklung in der Produktionspipeline revolutionierte. Im Jahr 2025 beschleunigt sich die Entwicklung von der "Erzeugung einzelner Objekte" hin zu "Szenenrekonstruktion", "Animationsgenerierung" und "Erzeugung von Kleidung mit physikalischen Eigenschaften".github.comgaragefarm.net

2. Drei Durchbrüche, die auf der SIGGRAPH 2025 präsentiert wurden

2-1 CAST: Ein Foto in einen "berührbaren 3D-Raum" verwandeln

CAST (Component-Aligned Scene Reconstruction) generiert aus einem einzigen RGB-Bild eine 3D-Szene, die versteckte Flächen und Tiefen abschätzt und die Kontakt- und Schwerkraftbeziehungen zwischen Objekten beibehält. Das Forschungsteam hat

• Objekterkennung: Gleichzeitige Erkennung von Hunderten von Klassen mit einem großen Vision-Transformer

• Kamerapose-Schätzung: Korrektur von perspektivischen Verzerrungen durch Szenenoptimierung

• Geometrie-Konsistenzverlust: Ergänzung der "unsichtbaren Rückseite" mit einem NeRF-abgeleiteten Modell
  
  Anwendungen werden in der VR-Möbelgestaltung, Robotersimulation und Film-Previsualisierung erwartet.digitalmedianet.com

2Anim: Vom Storyboard zur 3D-Bewegung

Die Erstellung von Storyboards, die in der Film- und Animationsbranche häufig verwendet werden, ist nach wie vor stark analog geprägt. Sketch2Anim analysiert mit einem Diffusionsmodell Posenfolgen und Bewegungslinien und generiert automatisch Gehen, Springen usw. Diese können im FBX-Format sofort in Unity/Unreal importiert werden, was eine sofortige Vorschau vor dem Dreh und bei Avatar-Präsentationen ermöglicht.digitalmedianet.com

2-3 Dress-1-to-3: Ein Foto für ein "Kleidungsstück mit Nähmustern"

Die aktuelle virtuelle Anprobe hat das Problem, dass das Schwingen des Stoffes bei statischen Meshes unnatürlich wirkt. Dress-1-to-3 schätzt mit einem Diffusionsmodell×physikalischer Optimierung (C-IPC) **Stoffparameter (Youngscher Modul, Biegefestigkeit)** und erreicht ein Verhalten, das mit Echtzeitsimulationen für Spiele übereinstimmt. Eine Reduzierung der Rücksendequote im E-Commerce wird erwartet.digitalmedianet.com

3. Technischer Hintergrund – Fusion von Diffusionsmodellen und NeRF

Diffusionsmodelle erreichen durch Umkehrung des Rauschunterdrückungsprozesses eine hochwertige Generierung, aber im 3D-Bereich stellt die Mehrblick-Konsistenz eine Herausforderung dar. CAST hat den Konsistenzverlust für Blickwinkel, Sketch2Anim den Konsistenzverlust für die Zeitachse und Dress-1-to-3 den physikalischen Verlust eingeführt, um Konsistenzprobleme zu überwinden. Darüber hinaus lernen NeRF-Methoden durch differenzierbare Renderer konsistent von Bild→3D→Rendering, wodurch die Berechnungskosten um mehrere Dutzend Male reduziert werden.garagefarm.net

4. Erweiterung der industriellen Anwendungen

5. Auswirkungen auf japanische Unternehmen

• CG/Animation: Integration mit der Cel-Animation-Kultur und teilautomatisierte Layout-Prozesse
  
  

• Bekleidung: ZOZO und Uniqlo verbessern virtuelle Anproben und stärken den In- und Auslandsverkauf
  
  

• Fertigung: Toyota und Mitsubishi Heavy Industries bauen schnell digitale Zwillinge auf, um Linienänderungen effizienter zu gestalten
  . In Japan ist der Fachkräftemangel ein Engpass, aber durch generative KI kann der Übergang zu einem „Arbeiter→Supervisor“-Arbeitsmodell erfolgen.

6. Herausforderungen – Urheberrecht, Ethik, Umweltbelastung

1. Urheberrecht: Risiko von Rechtsverletzungen durch die Vermischung bestehender 3D-Assets
   
   

2. Ethik: Missbrauch von Fake-Produkten und gefälschten Anproben
   
   

3. Umweltbelastung: CO₂-Emissionen durch umfangreiches GPU-Training
   Es bedarf sowohl gesetzlicher Regelungen als auch unternehmerischer Governance.

7. Einführungsstufen und empfohlene Tools

1. PoC: Kleinmaßstäbliche Überprüfung mit Shap-E oder LumaAI
   
   

2. Workflow-Integration: Diffusions-Plugins zu Blender / Houdini hinzufügen
   
   

3. CI/CD-Implementierung: Automatische Ausführung von Generierungsskripten mit Git + Cloud-GPU
   
   

4. Richtlinienfestlegung: Entwicklung von AI-Nutzungsbedingungen und Qualitätsprüfungsabläufen
   Es gibt auch mehr Low-Code-Tools mit japanischer Benutzeroberfläche, die auch für Nicht-Ingenieure leicht zu testen sind.

8. Zukunftsausblick – Entwicklung zum "Weltmodell"

Zukünftig werden 3D-Generierungs-AIs Physik, Allgemeinwissen und Aufgabenplanung in sich tragenWorld Model, sich weiterentwickeln und zum Kern der Robotersteuerung und XR-Lernumgebungen werden. Es wird prognostiziert, dass eine Kombination aus Sprach-LLM und Weltmodell, die sogenannte "Multimodale AGI", um das Jahr 2027 in die Praxis umgesetzt wird.businessinsider.com

9. Zusammenfassung

3D-Generierungs-AI verändert das traditionelle Konzept der 3DCG-Erstellung von "aus dem Nichts erschaffen" zu "Absichten kommunizieren und entstehen lassen". Die Einführung von CAST, Sketch2Anim und Dress-1-to-3 hebt "3D für jeden" auf ein echtes praktisches Niveau und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit japanischer Unternehmen. Jetzt ist die Zeit, klein zu testen und groß zu nutzen.

Liste der Referenzartikel

• Digital Media Net「3D Generative AI Transforms How We Create, Design, Interact With Digital Content」digitalmedianet.com

• GarageFarm「Generative AI in 3D Modeling: Transforming Creativity and Workflows」garagefarm.net

• OpenAI GitHub「Shap-E: Generating Conditional 3D Implicit Functions」github.com

• Business Insider「Top AI Researchers Say Language Is Limiting… World Models」businessinsider.com