MBラボ
Blender用プラグイン
マヌエルバスティオニLAB
開発者マヌエル・バスティオーニ
初回リリース2016年1月28日
安定版リリース
バージョン 1.8.0 / 2024年3月6日
リポジトリ
  • github.com/animate1978/MB-Lab
書かれたパイソン
オペレーティング·システムWindows、Linux、Mac OS X
ライセンスAGPL GPL
Webサイトmb-lab-community.github.io/MB-Lab.github.io/
Blender でプラグイン ManuelbastioniLAB 1.5.0 を使用してモデリングした 3D キャラクター

MB-Lab（旧称ManuelbastioniLAB）は、フォトリアリスティックなヒューマノイドキャラクターのパラメトリック3DモデリングのためのBlender用の無料のオープンソース プラグインです。[1]

これはアーティスト兼プログラマーのマヌエル・バスティオーニ氏によって開発され、[a]彼の15年以上にわたる3Dグラフィックプロジェクトの経験に基づいています。[2]

バスティオーニはプロジェクトへの支援を撤回したが、プロジェクトはMB-Labという名前でコミュニティプロジェクトとして継続された。[1] [3] [4]

グラフィカルインターフェースと使いやすさ

このプラグインはBlenderに完全に統合されています。GUIは分かりやすく直感的に操作できるよう設計されており、可能な限りワンクリックで操作できるように設計されています。

キャラクターの90%以上は、年齢（18歳から80歳）、体重、体型を調整する3つのスライダーだけで定義されています。キャラクターは、体と顔のディテール、ポーズ、肌と目のシェーダー、アニメーション、ポーズ、プロキシなど、その他のラボツールで仕上げられています。

テクノロジー

このソフトウェアは、常に進化を続ける実験室[5]として設計されており、3Dモーフィングなどの統合アルゴリズムと、人間のパラメータ間の関係を扱うファジー数学、年齢、質量、およびトーンを定義するために使用される非線形補間[6]、体の比率に基づいた自動モデリングエンジン、モーションキャプチャスケルトンの骨を認識するために使用されるエキスパートシステムなどの実験技術の両方が含まれています。[7]

年齢メタパラメータのアルゴリズムで使用される非線形関数のグラフ。縦軸は平均特徴量に加算するデルタ値を表し、横軸は18歳から80歳までの年齢を表す。

このソフトウェアはPythonで書かれており、Blender がサポートするすべてのプラットフォーム (Windows、macOS、Linux) で動作します。

すべてのキャラクターは同じ標準スケルトンを使用するため、ポーズやアニメーションをキャラクター間で簡単に移動できます。

パッケージで配布されるデータのほとんどは、標準のjson構文を使用して保存されます。

ライセンス

ManuelbastioniLABは完全にオープンソースであり、フリーソフトウェア財団の標準ライセンス[8]に基づいてリリースされています。

  • コード: Python で記述されたすべてのファイルは、GNU General Public License 3に基づいてリリースされています。
  • データ: ManuelbastioniLAB パッケージでリリースされるすべてのデータ ファイルは、GNU Affero General Public License 3に基づいてリリースされます。

ManuelbastioniLAB で生成されたキャラクターは、GNU Affero General Public License 3 (AGPL のデータ、メッシュ、テクスチャなどの派生物として) に基づいてリリースされます。

3D人体モデルの解剖学とメッシュトポロジー

年齢アルゴリズムの結果の比較。画像には、ManuelbastioniLABによって自動的に作成されたスキンシェーダーとシワマップも表示されています。

ManuelbastionLABは、男性モデルと女性モデル用の2種類のベースメッシュを提供しています。それぞれのモデルは、著者が定義したプロフェッショナルメッシュの基本要件を満たしています。[9]

  • サブディビジョン サーフェスの最適化。
  • 三角形はありません。
  • ポーズやアニメーション中の変形用に設計されたエッジ ループ。
  • トポロジーにより、身体や顔の主な特徴をモデル化できます。
  • ポールの使用は最小限に抑えます。
  • 人間が読めるトポロジ。
  • スカルプティングに適したトポロジー。[b]

ベースとなる人間は、解剖学と人類学の正確な研究に基づいてモデル化されています。Lab 1.5.0では、各キャラクターに約470種類のモーフが用意されており、人体、顔、表情の解剖学的範囲の大部分をパラメータ的に表現するように設計されています。性器は存在しません。

人類学と表現型

ManuelbastionLAB に関して、表現型という単語は次の意味を持ちます。

「表現型」とは、単に特定の特徴のクラスの外見を定義するものであり、政治、文化、言語、歴史とは関係ありません。特定の地理的領域における進化と関連した人間の特徴の多様性を記述するために使用されます。ManuelbastioniLABは、ボリュームモデリング機能の範囲において、一般的な人間の表現型のほとんどをサポートしています。 [10]

ラボでは、白人、アジア人、アフリカ人の3つの主要な人間クラスを提供しています。各クラスには、特定の表現型セットが用意されています。各表現型はライブラリから読み込み、カスタムキャラクターのベースとして使用したり、他の表現型と組み合わせたりすることができます。利用可能な表現型は以下のとおりです。

  • アフロ表現型: アフロエディターニアン、アフロアジアン、アボリジニ、アフリカン。
  • アジア人の表現型: 中央アジア人、北アジア人、東アジア人、南アジア人、中央アメリカ人、北アメリカ人。
  • コーカサス人の表現型: 中央ヨーロッパ人、アフロコーカサス人、東ヨーロッパ人、北ヨーロッパ人、ユーロ地中海人、ユーロ北西ヨーロッパ人、西アジア人。

非人間モデル：アニメ、エルフなど

この研究室は、パラメータの科学的説明に基づいてリアルな 3D 人間を作成することを目的としているが、同じ技術はファンタジーの生き物などの人間以外のキャラクターにもうまく適用できる。

ラボのバージョン1.5.0は、古典的な少女漫画、現代の少女漫画、そして「リアリスティックスタイル」のアニメの3種類のアニメキャラクターをサポートしています。男性と女性のエルフ、そして男性ドワーフも用意されています。各モデルにはそれぞれ異なるモーフセットが用意されており、数百万通りのバリエーションを作成できます。

ファンタジーキャラクターの作成に関しては、ラボは尖った耳や特殊な歯など、人間用の追加パラメータもサポートしています。

比較

MakeHumanはMB-Labと似た特徴を持っていますが、前者はスタンドアロンアプリケーションであり、Blenderへのエクスポートとインポートが必要ですが、MB-Labでは必要ありません。[11] [12]

現在の開発段階

このプロジェクトはBastioniによって突然中止された[13]。リリース1.6.1aはBlender 2.80と互換性がなかったためである[要出典] 。Bart VeldhhuzienはBastioniが資金調達に失敗し、その後先に進むことを選んだことを示唆し、Bastioniの言葉を引用している。「申し訳ありません。最善を尽くしましたが、ラボの開発を続けることはできません。Blenderとそのコミュニティは私の人生の一部なので、私はアーティストとしてBlenderを使用します。」そして「ラボコミュニティの規模では、これほど高額なプロジェクトをサポートするのに十分ではないことに気づきました。」[13]

2018年12月、Bastioniの最新バージョン（1.6.1a）をベースにBlender 2.80との互換性を目指した新しいリポジトリが、プロジェクト名MB-LabでGitHub上に開設されました。[3]

Blender 2.79と2.80をサポートする新しいコミュニティベースのバージョンがGitHubで利用可能になりました。[14] [15]

参照

注記

  1. ^ 1999年からオープンソースに積極的に取り組んでいる。「The Official Blender 2.3 guide, the open 3D creation suite」の共著者で、「YableXを使ったBlenderからYafRayへ」の章がある。MakeHumanプロジェクトの創設者でもあり、2004年にはBlender向け最優秀Pythonスクリプトに贈られるSuzanne賞を受賞した。2016年にMakeHumanプロジェクトを離脱した。
  2. ^ Blender、Mudbox、Zbrush などで最適に彫刻できるように設計されています。

参考文献

  1. ^ ab “Open Source Character Creation mit MB-LAB”. DigitalProduction . 2019年7月24日. 2019年7月29日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2019年10月28日閲覧。
  2. ^ スタッフ (2016年2月2日). 「Manuel Bastioni Lab 無料人体モデル作成ツール」CGPress . 2016年11月13日時点のオリジナルよりアーカイブ。2019年10月28日閲覧。
  3. ^ ab "MB-Lab GitHubクローン". github.com . 2019年1月31日閲覧。
  4. ^ Bart (2018年12月15日). 「ManuelBastioniLABフォーク『MB-Lab』が貢献者を募集中」BlenderNation . 2019年6月7日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2019年10月28日閲覧。
  5. ^ Thacker, Jim (2018年1月28日). 「Manuel Bastioni Lab 1.6.1で無料のCGキャラクターを作成」. CG Channel . 2019年4月28日時点のオリジナルよりアーカイブ。2019年11月1日閲覧。
  6. ^ 「メタパラメータ」. mb-lab.readthedocs.io . 2019年10月31日閲覧。
  7. ^ “キャラクターのポーズ設定”. mb-lab.readthedocs.io . 2019年10月31日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2019年10月31日閲覧。
  8. ^ “ライセンス”. github.com . 2019年10月31日閲覧。
  9. ^ “Manuel Bastioni Lab のベース文字”. mb-lab.readthedocs.io . 2019年10月31日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2019年10月31日閲覧。
  10. ^ 「表現型」. mb-lab.readthedocs.io . 2019年10月31日閲覧。
  11. ^ Andersson, Pontus; Wessman, David (2018-08-10). ディープラーニングのための人工トレーニングデータの生成（修士）. ルンド大学. ISSN  1650-2884. LU-CS-EX 2018-39. 2019年10月31日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2019年10月31日閲覧。
  12. ^ ゲバラ、ベルメオ;ブライアン、ステファノ。マルティネス、ナバレッテ。アズセナ、ヴィルマ (2018-07-13)。ジェスチャーの認識と制御を実現するための、表向きの現実的な仮想医療のリハビリテーションと脳血管事故の極端な治療 [没入型ジェスチャ認識および制御の設計と開発]このシステムは、表向きは脳卒中患者の上肢の運動能力のリハビリテーションにおける支援方法としての仮想現実を通じたものである] (論文) (スペイン語)。ラス・フエルサス無敵大学ESPE。 pp.  106– 110. 2019年10月31日時点のオリジナルよりアーカイブ(PDF) 。 2019年10月31日閲覧。
  13. ^ ab “ManuelBastioniLAB Character Editor Shuts Down”. BlenderNation . 2018年11月26日. 2019年6月7日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2019年11月1日閲覧。
  14. ^ 「MB-Lab GitHubクローン」mb-lab.readthedocs.io . 2019年8月19日時点のオリジナルよりアーカイブ。2019年10月31日閲覧。
  15. ^ Thacker, Jim (2019年7月22日). 「MB-Lab 1.7.5で無料のフェイシャルリグ付きCGキャラクターを作成」. CG Channel . 2019年10月31日閲覧。
  • 公式サイト
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