自動車の形状を崩さずにライティングと色味を整える、3DCG画像の仕上げ自動化システムの開発
2026.10.27
導入背景・課題
自動車関連の3DCGでの画像制作において、製品の魅力を引き出すためのライティング（光と影）や色味の調整といった仕上げ作業は、クリエイターの手作業と感性に大きく依存しており、試行錯誤に多大な工数がかかっていた。
また、単純に生成AIを活用して効率化しようとして、通常の生成AIに画像を作らせると、製品として絶対に崩してはいけない微細な形状が歪んでしまうという致命的な問題があった。
また、単純に生成AIを活用して効率化しようとして、通常の生成AIに画像を作らせると、製品として絶対に崩してはいけない微細な形状が歪んでしまうという致命的な問題があった。
解決策
AIに全てを描かせるのではなく、「AIと独自の画像処理技術の役割分担」によるシステムを開発して、入力画像の形状を担保したままトンマナ調整を施した複数の画像を出力する仕組みを構築した。
さらに、システムで生成した画像について、元の製品データから意図しない形状・色の変化がないかを自動判定し、ズレや異常がある箇所を色分けしてレポート出力する機能も実装した。
それらを組み合わせて、入力画像の形状を担保したままトンマナ調整を施した複数の画像を出力し、自動チェックまで行うパイプラインを構築した。
さらに、システムで生成した画像について、元の製品データから意図しない形状・色の変化がないかを自動判定し、ズレや異常がある箇所を色分けしてレポート出力する機能も実装した。
それらを組み合わせて、入力画像の形状を担保したままトンマナ調整を施した複数の画像を出力し、自動チェックまで行うパイプラインを構築した。
効果
製品の形状や微細な質感を完璧に維持したまま、クリエイターが手作業で行っていたようなメリハリのあるライティングが適用されたベース画像を自動出力できるようになった。
クリエイターは1から調整するのではなく、AIが作ったベース画像をもとに微調整を行うだけで済むようになり、工程全体の大幅な工数削減が可能になった。
また、自動チェック結果のレポートにより修正すべき箇所が一目でわかるため、チェック作業の負担も軽減され、属人化の解消と制作プロセス全体の効率化が実現した。
クリエイターは1から調整するのではなく、AIが作ったベース画像をもとに微調整を行うだけで済むようになり、工程全体の大幅な工数削減が可能になった。
また、自動チェック結果のレポートにより修正すべき箇所が一目でわかるため、チェック作業の負担も軽減され、属人化の解消と制作プロセス全体の効率化が実現した。
