「HY 3D 2.0 MV」ワークフローは、複数視点から撮影した2D画像をもとに、Hunyuan3D 2.0 MVモデルで詳細な3Dモデルを生成します。高度なAI技術により、異なる角度からの画像情報を解析し、物体の空間的な形状を再構築します。KSamplerによるサンプリング、CLIPVisionEncodeによる画像エンコード、VAEDecodeHunyuan3Dによる3D空間へのデコードなどのノードを使用します。特にHunyuan3Dv2ConditioningMultiViewノードが複数画像の統合処理を担い、3D再構築の精度を高めます。限られた視覚情報から高精度な3Dモデルを生成したい場合（VRコンテンツ制作やデジタルツイン開発など）に有用です。
技術的には、ImageOnlyCheckpointLoaderとLoadImageノードでHunyuan3Dモデルとマルチビュー画像を読み込みます。画像から潜在特徴を抽出し、Hunyuan3Dv2ConditioningMultiViewノードで条件付けします。ModelSamplingAuraFlowノードでサンプリングを最適化し、高精度な3Dモデルを生成。最後にVoxelToMeshとSaveGLBノードでボクセルデータをメッシュ化し、GLB形式で保存します。2D画像から効率的に高品質な3Dモデルを作成したい方に最適なワークフローです。
API
このワークフローをコードから利用
すべてのComfyワークフローはJSONグラフです。以下のペイロードは、このワークフローそのものであり、ComfyUIが実行する内容と同じです — このURLから取得し、バージョン管理に保存したり、ComfyUIで読み込んでノードごとに実行できます。
Comfy SDKを使ってTypeScriptまたはPythonから実行できます。同じコードでComfy Cloudや自身でホストしたComfyUIのどちらにも対応 — ベースURLだけが異なります。
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "混元3D 2.0 マルチビュー" (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
// This workflow, exported in API format (see note below)
const wf = await client.workflows.fromFile("3d_hunyuan3d_multiview_to_model_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("56", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("83")[0].toFile("output.png"); // SaveGLBSDKはAPI形式のワークフローを受け取ります：このワークフローをComfyUIで開き、「ファイル → ワークフローをエクスポート（API）」を使用してください。
FAQ
