この記事の3行まとめ
- AIを用いた自動リギングフレームワーク「UniRig」、MITライセンスのもとオープンソースで公開
- 3Dモデルを読み込ませることで、自動でスケルトンの生成やスキニングを行う
- 人物や動物など多彩な形状のモデルを扱える。近日中に揺れもの用のボーン生成にも対応予定
VASTは2025年4月20日（日）、3DモデルのリギングをAIで自動化するフレームワーク「UniRig」をオープンソース化したことを発表しました。
同フレームワークはMITライセンスのもとGitHubにて公開されています。
UniRig from @VastAIResearch is now open-sourced!
Rig diverse models—from humans, animals, to sci-fi creatures—automatically in seconds 👇 pic.twitter.com/k0dcfxfj7o— Tripo (@tripoai) April 20, 2025
「UniRig」は、AIを活用した3Dモデル生成ツール「Tripo」を提供するVastと中国の清華大学が共同研究のもと開発したフレームワークです。
3Dモデルを読み込ませることで自動でスケルトンの生成・スキニングを実施。人型キャラクターや動物、物体などさまざまな形状のモデルを扱うことができます。
（画像はGitHubより引用）
また、髪や布といった揺れもの用のボーンを生成する機能を近日中に公開する予定であるとアナウンスしています。
（画像は「Tripo」Webサイトのブログ記事より引用）
「UniRig」のインストールに必要な条件としてPython 3.11やPyTorch（※1）を提示しているほか、NVIDIAが提供する「CUDA（※2）」に対応したGPU（少なくとも8GBのVRAMを搭載したもの）をシステム要件としています。
※1 バージョン2.3.1以上においてテストを実施済とのこと
※2 「Compute Unified Device Architecture」の略。GPUによる並列計算を実行するためのプラットフォーム
詳細はGitHubリポジトリや「Tripo」Webサイトのブログ記事をご確認ください。
「UniRig」GitHub「One Model to Rig Them All: VAST/Tripo Introduces UniRig for Diverse, Automated 3D Rigging」｜「Tripo」Webサイト
