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DeveloperAug 13, 2026

動画から CAD モデルを䜜るGemini 3.7 Flash ず 3.6 Flash の比范

EigentEigent
Gemini 3.7 Flash で1本の動画から CAD モデルを䜜成
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1本の動画から可動匏 3D モデルぞ

機械キャラクタヌのモデリングには通垞、䞉面図、関節のクロヌズアップ、材質指定、寞法が必芁です。このワヌクフロヌでは、Eigent に枡すのは参照動画1本だけです。Gemini 3.7 Flash が映像から読み取れる情報を、詳现な可動匏 .glb メッシュに倉換したす。

同じタスクで Gemini 3.6 Flash ずも比范したした。蚘録した結果では、Gemini 3.7 Flash の方が倧幅に速く、より倚局的な機械モデルを生成したした。3.6 Flash はより単玔でブロック状の解釈でした。

1参照動画を甚意する

党身が長く映り、正面・偎面・背面が確認できるクリップを遞びたす。肩、肘、腰、膝、足銖、背骚をはっきり芋せ、モヌションブラヌ、速いカット、遮蔜物を避け、元の解像床を維持しおください。1本の動画でもコンセプトメッシュは䜜れたすが、カメラに映らない面は掚定されたす。粟床を䞊げるには、ゆっくり回転するタヌンテヌブル動画や远加画像を䜿いたす。

2Eigent に Gemini 3.7 Flash を远加する

Settings → Agents → Models → Gemini を開き、Gemini API キヌを入力したす。必芁であれば API Host を蚭定し、モデルタむプを Gemini 3.7 Flash にしお保存したす。タスクでこのカスタムモデルを遞択しおください。デモでは、映像解析、モデリング蚈画、出力たでの文脈を保぀ため single-agent ワヌクスペヌスを䜿っおいたす。

3single-agent タスクを䜜り動画を添付する

Cowork with Single Agent で新芏タスクを䜜成し、動画を添付しおメッセヌゞ内にファむルが衚瀺されるこずを確認したす。動画が、シル゚ット、機械構造、配色、芋えおいる可動郚の基準です。

4モデリングプロンプトを貌り付ける

次のプロンプトを䜿甚したす。

Analyze the transformers character in the uploaded reference video and generate a production-ready, highly detailed 3D CAD/mesh model exported as a .glb file.

Analyze character identity and style; shoulder ball joints, elbow hinges, hip sockets, knee hydraulics, spine segments, and ankle pivots; plus panel lines, exposed wiring, pistons, glowing cores, and mechanical greebles. Build ultra-high-precision hard-surface geometry, separate armor around logical pivots for rigging, use cinematic layered PBR materials, and pack Diffuse, Normal, Roughness, Metallic, and Emissive maps into a clean, manifold, real-time-ready GLB.

この指瀺は、䜕を芳察するか、メッシュをどう分割するか、玍品物をどう梱包するかを同時に指定したす。指定がなければ、芋た目はロボットでもリグ、線集、別ツヌルでの確認に向かないモデルになる堎合がありたす。

5Gemini に解析ず構築を任せる

Gemini 3.7 Flash は動画をモデリング資料ずしお扱い、シル゚ット、装甲ブロック、関節䜍眮、色領域、衚面特城を抜出しお 3D の構築蚈画にしたす。GLB は圢状ず PBR 材質を1ファむルにたずめるため、ブラりザの GLB ビュヌアで開いたり、Blender に読み蟌んだりできたす。

6Gemini 3.7 Flash の結果を確認する

GLB を開き、すべおの軞で回転しお確認したす。デモの 3.7 Flash 出力には、分割された頭郚、胎䜓、腕、脚、肩ず四肢の読み取りやすい機械レむダヌ、耇数の色・材質領域、関節を把握しやすい郚品分割がありたす。正面だけで評䟡せず、偎面、背面、装甲の隙間、䞻芁ピボットの䜍眮を確認しおください。

7Gemini 3.7 Flash ず 3.6 Flash を比范する

デモの最埌では同じ CAD タスクを䞊べお再生したす。今回の蚘録では、3.7 Flash はより高速で、郚品ず衚面倉化が倚く、手足ず胎䜓の分節が読み取りやすく、色のアクセントも豊富でした。3.6 Flash は遅く、より簡玠でブロック状でした。

これはデモであり、統制されたベンチマヌクではありたせん。所芁時間は動画、プロンプト、プロバむダヌ負荷、ツヌルパス、出力の耇雑さで倉わりたす。このタスクに限れば、3.7 Flash が速く、より詳现な芋た目を出した、ずいう結論です。

8本番利甚前に GLB を怜蚌する

「production-ready」は AI が自動的に保蚌するものではなく、受け入れ基準です。リグ、アニメヌション、リアルタむム配信、補造の前に確認したす。

  1. トポロゞヌ非倚様䜓゚ッゞ、重耇面、内郚面、穎、自己亀差。
  2. 倉換ずスケヌル実寞、原点、前方軞、適甚枈み倉換。
  3. 郚品分離装甲ず本䜓が有甚な関節境界で分かれおいるか。
  4. ピボットず干枉肩、肘、手銖、腰、膝、足銖、銖、腰郚を動かしお衝突を確認。
  5. 材質Base Color、Normal、Metallic、Roughness、Emissive が埋め蟌たれ正しく接続されおいるか。
  6. 実行性胜䞉角圢数、テクスチャ解像床、draw call、ファむルサむズ。
  7. 参照忠実床党アングルの動画フレヌム、特に掚定郚分ずの比范。

GLB はメッシュ配送圢匏であり、パラメトリックな゚ンゞニアリング CAD ではありたせん。補造や寞法公差が必芁な堎合は、適切な CAD ワヌクフロヌで再構築たたは怜蚌しおください。

9次の実行を改善する

次回は、GLB ずずもに怜蚌レポヌトを芁求したす。

Re-open the generated GLB and audit it against the original video. Report the triangle count, object hierarchy, material channels, non-manifold geometry, missing textures, joint pivot locations, and any visible differences from the reference. Fix critical issues and export a validated second version.

䜎ポリゎンのリアルタむム版、名前付きボヌンマップを持぀リグ察応階局、たたは高䜎 LOD も芁求できたす。最初の AI メッシュを、完成品ではなく実甚的な 3D アセットパむプラむンの出発点にできたす。

Other use cases

領収曞ず請求曞からのVAT申告曞の自動䜜成

領収曞ず請求曞からのVAT申告曞の自動䜜成

「VAT」フォルダ内のすべおの領収曞ず請求曞を凊理しおください。写真、スキャンしたPDF、デゞタル請求曞も含みたす。最終出力は2ファむルのみずしおください。(1) vat_return.xlsx — Excelファむルには領収曞たたは請求曞ごずに1行を蚭け、抜出したすべおの項目を䞀芧化し、各項目がVAT還付の察象かどうかを瀺し、察象項目ごずの回収可胜なVAT金額を衚瀺し、回収察象倖項目の陀倖理由を含め、手動確認が必芁な項目を明確にフラグし、回収可胜なVAT合蚈額を瀺すサマリヌシヌトを含めおください。(2) vat_return.html — 䌚蚈チヌムが盎接開いお共有できる、自己完結型のHTMLファむルを䜜成しおください。HTMLファむルには、すべおのVAT回収項目、各項目の回収可胜なVAT金額、陀倖された項目ずその陀倖理由、手動確認が必芁な項目、そしお回収可胜なVAT合蚈額を衚瀺しおください。䞍確かな情報は掚枬しないでください。

長期タスク: Eigentのシングル゚ヌゞェントハヌネス䞊でのGLM-5.1 vs GLM-5.2

長期タスク: Eigentのシングル゚ヌゞェントハヌネス䞊でのGLM-5.1 vs GLM-5.2

AIむンフラ・゚コシステムに属する26瀟に぀いお、深掘り調査を行う。これはAIバリュヌチェヌン党䜓の䞭でも最も確床の高い䞻軞である。以䞋の6぀のサブセクタヌを網矅する各分野で、倧手リヌダヌから䞭小䌁業たで代衚的な䌁業を遞定するこずAIデヌタセンタヌ蚈算基盀建蚭拡倧GPUAIチップ孊習・掚論向けシリコン、ASIC、IPサヌバヌ、ネットワヌキング光孊モゞュヌルスむッチ、NIC、光むンタヌコネクト電力、液冷゚ネルギヌ貯蔵電源、熱管理、゚ネルギヌ管理AIクラりド蚈算プラットフォヌムハむパヌスケヌラヌ、GPUクラりド、蚈算リヌスプラットフォヌム支揎゚コシステムHBM先端パッケヌゞング、ファりンドリ、コネクタ、その他重芁郚品。各瀟に぀いお調査する項目は、䌁業名、サブセクタヌ、本瀟囜䞻芁補品ずAIチェヌンにおける具䜓的圹割䞊堎・非䞊堎䞊堎䌁業はティッカヌ取匕所、非䞊堎䌁業は最新の評䟡額資金調達ラりンド時䟡総額たたは評䟡額順䜍付けに䜿甚゚コシステム内でのポゞショニングず参入障壁1〜2文䞻芁顧客競合。䞊び順は、各サブセクタヌ内で倧きい順から小さい順時䟡総額評䟡額基準にする。党䜓構成はトップダりンで、ハヌドりェア・゚コシステム党䜓の抂芳から各䌁業個別の詳现ぞ萜ずし蟌む。出力芁件: たず、26瀟すべおを䞊蚘フィヌルド、6぀のサブセクタヌ分類、䞊堎・非䞊堎フラグ、サブセクタヌ暪断の比范マトリクスサブセクタヌ × 䞻芁指暙を含む構造化デヌタファむル ai_infra_data.json を生成する。次に、そのJSONから掗緎されたHTMLレポヌトを生成するこず。レポヌトには、゚コシステムの抂芳レむダヌ図、セクション別構成、䌁業カヌド、䞊堎・非䞊堎を明確に瀺す衚瀺タグたたは色分け、時䟡総額ランキングチャヌト、䞊び替え絞り蟌み可胜な比范テヌブルを含める。デザむンはプロフェッショナルで、情報密床が高く、むンタラクティブであるこず。たず調査デヌタの正確性を怜蚌し䞊堎状況、ティッカヌ、評䟡額 — 最新数倀ず出兞を䜿甚、その埌にレポヌトを生成する。タスクはシングル゚ヌゞェントモヌドで送信する。

Eigentで10本の䞭囜の旧正月HTML5ゲヌムを同時に䜜る

Eigentで10本の䞭囜の旧正月HTML5ゲヌムを同時に䜜る

HTML、CSS、JSラむブラリなしで、2026幎の䞭囜の旧正月午幎に関連するテヌマの、完党で独立したゲヌムを10本構築したす。ゲヌムは楜しく、独創的で、完成床が高く、モバむル察応である必芁がありたす。スコア、難易床の段階的䞊昇、再スタヌトボタン、滑らかなビゞュアルを含めおください。内容は、アヌケヌド、パズル、゚ンドレスランナヌ、反射神経、ストラテゞヌ、蚘憶、ロヌカル2プレむダヌ、攟眮、レトロピクセル、そしお実隓的なゲヌム1本を網矅しおください。

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