初期のAI 3D生成（画像からの次元上げの世代）を試したことがあるなら、多視点のズレ、メッシュの乱れ、テクスチャの伸びで挫折した経験があるでしょう。影眸科技（Deemos）がこのたびリリースしたHyper3D Rodin Gen-2.5は、ここに終止符を打つ狙いです。言語モデルの「考えてから生成する」というパラダイムを3D分野に持ち込み、世界初の1000万ポリゴン級生成、4秒で100万面、12Kネイティブテクスチャを実現し、リリース初月にサブスクユーザーとARRがともに前月比400%超の成長を記録しました。本記事では中核能力、制御性の設計、実際の応用シーンを分解し、モデラー、プロダクトデザイナー、身体性AI開発者が払う価値があるかどうかを判断する材料を提供します。

影眸 Hyper3D とは

Hyper3Dは、影眸科技（2020年設立、チームは上海科技大学出身）傘下の3Dネイティブ生成モデルシリーズです。基盤フレームワークのCLAYは、業界でいち早く「2Dからの次元上げで3Dを作る」路線を捨て、ネイティブ3Dデータでの訓練に切り替えた方式の1つで、SIGGRAPH最優秀論文にノミネートされた実績があります。最新世代のRodin Gen-2.5は、LLM的なTest-time Scalingを3D生成に導入してモデルに「考えてから生成」させ、高速ドラフトから高精細アセットまで5段階の思考深度を提供します。

Rodin Gen-2.5はリリース初月、サブスクユーザーとARRの前月比成長率がいずれも400%超。To CがTo Bを追い抜き始めました。

一言でたとえるなら、Rodin Gen-2.5の3Dにおける位置づけは、コードにおけるGPT/oシリーズに近い——「とりあえず1枚出して見るもの」ではなく、Production-Readyな生産可能アセットだ、ということです。

中核機能

1000万ポリゴン級生成 + 4秒で100万面

Gen-2.5は世界初の1000万ポリゴン級3D生成モデルで、Extreme-Highモードでは皮膚の微細構造、質感、毛穴などのディテールまで再現できます。高速モードでは4秒で100万面のモデルを生成します。これは、3Dアセットが「なんとなく見える」から「そのまま映像／ゲームの後期工程に入れる」までの隔たりを実質的に埋めたことを意味します。

5段階の思考深度は4秒から80秒までの生成時間に対応し、必要に応じて切り替えます。

5段階の思考深度

LLMのTest-time Scalingを参考に、ユーザーはモデルの思考時間と深度を選べます。

• Fastモード：4秒で100万面。高速ドラフトやプラン検証に適する
• Extreme-Highモード：1000万ポリゴン級。最終納品の高精細アセットに適する
• 中間段階：品質と速度をシーンごとに裁量で取捨

この設計により、同じモデルがインスピレーションから納品までの全工程をカバーし、複数ツールを行き来する必要がなくなります。

12K ネイティブ 3D テクスチャ

従来のテクスチャは投影法でマテリアルを生成するため、色の段差、染み、ロゴのぼやけといった問題が普遍的にありました。影眸が同時に投入したネイティブ3Dテクスチャモデルは、ジオメトリ生成の段階からマテリアルを同期生成し、ロゴや文字を鮮明に保持します。物理ベースのPBRマテリアルに対応し、同時発表の12Kネイティブテクスチャと合わせて、ジオメトリ精度とマテリアル忠実度はすでに実写スキャンを超えられる水準です。

強い制御性：3D ControlNet + 局所編集 + パーツ分割

これが影眸が競合と差別化する最も重要なカードです。プラットフォーム上では次ができます。

• 自社開発の3D ControlNetで生成結果の縦横高さと形状をコントロール
• プラットフォーム生成またはサードパーティモデルに対する自然言語による局所修正（「耳を少し小さくして」）
• 3Dアセットの自動パーツ分割に対応し、分割後の再分割も可能で、可動アセットを作りやすい

3Dアセットのパーツ分割能力により、モデルは「静的アセット」から「可動アセット」へ広がります。ゲームと身体性AIにとって特に重要です。

影眸チームの核心的な見解：3D生成の後半戦は、見て楽しむ品質の追求から、制御性・効率・品質を重んじる段階へ移った。一見複雑に見える何度も確認を重ねるフローこそ、有料ユーザーが彼らを選ぶ理由だ。

実際の体験と位置づけ

強み

• 制御性で画像からの次元上げ方式を圧倒：ネイティブ3Dデータで直接訓練し、多視点アライメントのエラーを回避
• 生成プロセスを段階的に確認し、満足してから支払う：モデルの実用性への自信に裏打ちされた設計
• To B顧客層の厚さ：ByteDance、Unity、Figma、Canvaなどが顧客リストに名を連ね、To B収益は同カテゴリ他社の総和超
• 学術的裏付けの濃密さ：2020年以降、SIGGRAPHなどのトップ会議で30篇余りの論文を発表し、CASTはSIGGRAPH 2025最優秀論文を受賞（同分野で受賞した商用企業はGoogle、Meta、影眸のみ）

モデルアップデートのリズム

ここ2年で4回の重要なアップデートを完了しており、そのペースは3Dレースでは速い部類です。

1. Rodin Gen-1：世界初の3Dネイティブ大規模モデル
2. Rodin Gen-2（2025年9月）：分解パーツ能力を追加
3. Rodin Gen-2 Edit（2026年1月）：初の3D編集モデルで、AI 3Dを初めて編集可能に
4. Rodin Gen-2.5（2026年6月）：思考機構、1000万ポリゴン級、12Kテクスチャを導入

応用シーン

影眸のプロダクト戦略はきわめて明確で、まず本当に支払ってくれる専門ユーザーを優先して扱います。To Cのユーザー層は主にPro-C（プロフェッショナル級消費者）、To Bは複数の高価値シーンをカバーします。

特に言及する価値があるのは身体性AIの方向です。身体性AIは3Dアセットに特殊な要求があります。物理フィードバック（重量、衝突体）と、インタラクティブなアセット（パーツ分割後にどう動くか）です。影眸はすでに物理フィードバック機能をリリースしており、インタラクティブアセットの方向でも関連する学術成果を発表しています。世界モデルの勢力図の中で、影眸は「シミュレーション可能なアセットを作る」という、垂直だが実用的な路線を選んでいます。

使い始めるには

• プラットフォーム購読：hyper3d.ai にアクセスして登録・購読。モデルと生成量に応じた課金
• To B向けAPI／オンプレデプロイ：企業レベルの大量呼び出しとカスタマイズ要求に適する
• 支払い方式：生成プロセスを段階的に確認でき、満足してから支払う

もしあなたがECの3D化、ゲームアセット、ロボットシミュレーション環境に取り組んでいるなら、Rodin Gen-2.5は現時点で数少ないProduction-Readyを実現できる3D生成モデルの1つであり、生産ツールとして評価する価値があります。