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GPT-6 Astraで東京タワー・住宅・ヘッドホンを3Dモデル化してBlenderで表示してみました

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Astra

OpenAIは2026年9月3日にGPT-6 Astraを発表しました。

公式サイトでは、GPT-6 AstraがBlenderで建物をモデリングし、Unreal Engine 5で内部を歩き回れるシーンを制作する事例が紹介されています。設計者やクライアントが建設前に間取りを確認したり、専門知識がなくてもカスタムゲームや宇宙船のデザイン検討ツールを制作したりすることが可能です。

GこれまでのGPT-5.6 Solよりも、パソコン上でのソフトを操作したり、画像を見て形や見た目を判断したりする能力が向上しているので、Blenderを使った3Dモデルの作成やレンダリングでも、より正確な作業が期待できます。

GPT-6 AstraはChatGPT Plus、Pro、Business、Enterpriseのユーザーへ順次提供されており、今回はChatGPT Plusに加入してBlender用モデルを実際に作ってみました。

まずは、chatGPTの右下をAstraに変更します。


今回はサンプルとして東京タワーの1枚画像を用意したので読み込ませます。


chatGPTに「Blenderで3Dモデル作って」と入力します。


15分53秒待つとTokyo_Tower.blendというデータと、完成したpng画像が表示されるのでダウンロードします。


Astraで完成したデータがこちらです。


solで作成したのがこちらのデータです。明らかに形状のクオリティが違うのが分かります。

Astraで作成したデータをBlenderで表示しました。
細かい鉄骨なども綺麗に並べられているのが分かります。


階段部分も手すりや踊り場があり綺麗に等間隔で配置されています。


細かな装飾パーツも鉄骨部分の中心に配置されています。


モデルは全て細かく分割されておらず、比較的少ないポリゴン数で形状が再現されています。

また、完成度の高いモデルデータだけではなく、Blenderのコレクションのファイル名やデータ整理もしっかりされていて、それぞれのパーツが分かりやすく数字・英語・日本語で表記されています。


マテリアルも分かりやすく英語と日本語が付いています。


今度はこちらの家の画像を用意して、同じように3Dモデルを作成しました。


完成した3Dデータがこちらです。


こちらも建物の形状をとらえて少ないポリゴン数でモデルが作られているのが分かります。


正面から見ても、形が歪まずに垂直・水平部分がしっかり作られているのが分かります。


マテリアルはノードを繋げて画像から再現しようと頑張っているのが分かります。


アウトライナーを見ると、分かりやすくデータが分かれているのが分かりますが、今回は英語だけの表記となっていました。


今度はAIで作成したヘッドホンの画像を用意しました。

モデリングしてライティングとカメラアングル・背景と地面も作成してBlenderデータ作ってと入力する事で、13分25秒で作成されました。暗すぎる画像を使用したせいでヘッドホンの形状が分かりづらくなってしまったのかもしれませんが、ヘッドホンのモデル形状が大きく開いていたり、全体の印象は似ていますが、ライティングも正確には合っていないのが分かります。


レザーの質感はそれっぽい質感が割り当てられています。


全体のトポロジーは以下のようになっていました。

ちなみに東京タワーと住宅は1つ生成するのにそれぞれ、ChatGPTPlusの5時間の上限が80%程消費され、ヘッドホン1つ生成するのも利用時に100%だった利用制限が残り12%となっていて、1つの生成に利用枠が結構必要な事が分かりました。


今回は画像を専用の3D生成AIへ読み込んで変換したのではなく、Astraが参考画像を解析し、形状やマテリアル、カメラなどを構築しています。そのため、画像に写っていない背面や細部は推測で作られており、元画像を完全に再現したモデルが作られていませんでしたが、大まかな形状は少ないポリゴン数で綺麗に作られていて、アウトライナーやマテリアルも見やすく作られているのが好印象でした。ただ、利用枠の消費量が多いので気軽に何度も使う事は現状難しいかなと思います。

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