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2026年7月6日月曜日

BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の使い勝手 その2

 Usability of the "BlenderChatGPTUI" Blender Add-on: Part 2


I evaluated the usability of the "BlenderChatGPTUI" add-on—currently in the prototype stage—specifically from a modeling perspective.

Given how much can be accomplished using natural language, it leaves the impression of being a practical tool for real-world workflows.


試作中のBlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の使い勝手をモデリングの側面から確かめてみました。

自然言語でこれだけできるので、実務的に使える印象を受けます。

この記事は2026.07.03記事「BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の使い勝手」の続きです。

1 遺物分布図の中に設置するスケール

遺物分布図の中に設置するスケールをイメージしてそのモデリングをしました。

●プロンプト

高さ2mのスケール(メモリは10㎝きざみ)とその隣に背の高さ1.7mの男性像をモデリングしてください。


結果(Blender画面)

時々遺物3D分布図や地山地形3D分布図のスケールを示すために人物像をつくるのですが、簡単なプロンプトでできるこの程度の3Dモデルで、十分に実用的です。

2 土坑のイメージモデル

土坑のポンチ絵を作ってみました。

●プロンプト

標高10mの20m×20mの平坦な土地の中央に深さ3mで、10m×7m程の楕円形に近い不整形の穴が開いている。穴の底はほぼ平らであるが、穴の底の広さは11m×8m程で、穴の開口部より広い。つまり穴の壁は全ての断面でオーバーハングしている。この地面に開いた穴をモデリングしてください。


結果(Blender画面)

予期した程度の出来ばえで、ポンチ絵作成が自由にできることを確認しました。

3 机のモデリング

机のモデリングをしてみました。

●プロンプト

Blender(4.4.3)で、机をモデリングするBlenderPythonスクリプトを作成してください。


結果(Blender画面)

机をモデリングする趣味はないのですが、AIでBlenderを操作するYouTube動画で机をモデリングしていたので、比較の意味で机を作ってみました。

自分の予想よりは質の高いモノができました。これを素材に手作業で質を高めるという意味で使えば、実用的です。

4 感想

Blender操作の中で、自然言語でこれだけできるので、実務的に使える印象を受けます。

主に遺跡における地山地形と遺物分布の3D空間関係を分析するツールとしてBlenderを使うことをイメージしています。その中で、アドオンBlenderChatGPTUI版はモデリングという側面ではかなり有用であるようだとの印象を持ちました。アドオンBlenderChatGPTUI版開発をさらに進めることにします。


2026年7月3日金曜日

BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の使い勝手

 Usability of the BlenderChatGPTUI Add-on


I am evaluating the usability of the BlenderChatGPTUI add-on prototype. It delivers results comparable to the web-based version of ChatGPT. Additionally, the ability to easily issue simple commands via voice input—and watch Blender react right before my eyes—makes for a very smooth and enjoyable experience.


Blenderアドオンの試作品BlenderChatGPTUI版の使い勝手を検証しています。web版ChatGPTに匹敵する成果を体験しています。また、音声入力で簡易な指示を気軽に出せて、目の前でBlenderが動くので快適です。

1 BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の使い勝手


BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の使い勝手

遺物データファイル(3D座標、42属性区分データ、55892件)をBlender3DビューポートにプロットするBlenderPythonスクリプト作成をChatGPTに指示しました。指示文は次の通りです。

「"G:/test/aaa.csv"は第1行に項目名が書いてあり、第2行以降は数値あるいは空白となっています。第1列はID、第2列~第4列はx,y,z座標、第5列以降は属性が記入されています。このファイルをBlender4.4.3の3DビューポートにID、属性を含めて点群(メッシュ)としてプロットするBlenderPythonスクリプトを作成してください。」

数秒もかからずにBlenderPythonスクリプトが生成しました。アドオンのボタンで走らせると、3Dビューポートに55892件の遺物が点群(メッシュ)でプロットされ、各点(各遺物)は多数属性情報を保持していることが確認できました。

指示文及び成果BlenderPythonスクリプトは保存して次の同様操作の参考に使えます。

2 感想

web版ChatGPTと同じように、指示文(プロンプト)を詳しく書き、あいまいさをなくすことがChatGPTのパフォーマンスを引き出すコツになります。得られる成果(BlenderPythonスクリプト)はweb版ChatGPTと遜色ありません。

3 音声入力

簡易な指示は音声入力でおこない、目の前でBlenderが動くので快適です。ある操作のショートカットを忘れた時(はじめから知らない時)などに超有効です。音声入力はWindows機能を使い、Windows+hで実現できます。

なお、このアドオン入力に限らず、パソコンで操作する全ての入力場面でこの音声入力機能は有効です。


2026年6月30日火曜日

自作BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の実装

 Implementation of "BlenderChatGPTUI": A Custom Blender Add-on


To streamline the process of generating Python scripts with ChatGPT and executing operations in Blender, I have created and begun testing a custom add-on called "BlenderChatGPTUI." My goal is to develop it into a function-calling add-on.


ChatGPTによるPythonスクリプト生成→Blender操作をより効率的に行うために、自作BlenderアドオンとしてBlenderChatGPTUI版を作成し、試用し始めました。Function Calling型アドオンを目指しています。

この記事は2026.01.22記事「ChatGPTそのものをBlenderのアドオンにする」の続きです。

1 自作BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版

自作BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版のパネル

2 自作BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の挙動


自作BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の挙動 1

メッセージ欄に「"G:\test\aaa.csv"を点群(メッシュ)でBlender4.4.3にインポートしてください。」を書き込みました。


自作BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の挙動 2

SendをクリックするとPythonスクリプトが生成されます。


自作BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の挙動 3

Run generated scriptをクリックすると3Dビューポートに点群(メッシュ)が生成し、アウトライナーにメッシュ名が表示されます。


自作BlenderアドオンBlenderChatGPTUI版の挙動 4

Open Chat Logをクリックするとテキストエディターにログが表示されます。

Pythonスクリプト、ログ共にテキストエディターに名称案が表示されていますので、テキストエディター機能を使って書き出すことが出来ます。

3 改善と目指す方向

ChatGPTでBlenderPythonスクリプトを作成する行為の効率化を目指してアドオンBlenderChatGPTUI版を作成しました。当面様々な実務にこのアドオンを使って、出来ること、出来ないこと、使い勝手など課題を抽出して改善します。当面はエラーが出た時や機能が実現出来なかった時の対処方法について検討、改善します。

UI版が安定したら、本命であるFunction Calling版作成に取り掛かります。最終的には考古学・実測図専用Agent型を目指します。