3D AIツールリーダーボード
実際のユーザー投票とELOレーティングに基づくトップランクの3D AI生成ツールを発見
シーズンはツールのパフォーマンスを月単位で追跡します。ツールは頻繁に更新されるため、各シーズンはELO 1000から新たに比較を開始します。
| 順位 | ツール | ELOレーティング | 勝利 | 敗北 | 勝率 |
|---|---|---|---|---|---|
#1  Tripo AI v3.1全体的に大幅改善、より高速で高品質 0.3$ / 1.5 min UltraHD Texture 1096 総合ELO 16 勝利 3 敗北 84.2% 勝率 | |||||
#2  Hunyuan 3D v3.1ディテールの向上とよりクリーンなテクスチャ 0$ / 8 min 1M polycount8 Image Mutliview 1071 総合ELO 44 勝利 37 敗北 54.3% 勝率 | |||||
#3  Alpha3D 5NEWImage-to-3D with 4K textures, up to 2M polygons 0.73$ / 1.5 min High-Res4K texture 1068 総合ELO 20 勝利 9 敗北 69.0% 勝率 | |||||
#4  YVO3D 2.5Latest update with High Details, multi-view support, 2M polygon limit 4.5$ / 5 min High DetailMulti-View8K texture 1040 総合ELO 16 勝利 8 敗北 66.7% 勝率 | |||||
#6  Sloyd AI v3NEW20万ポリゴン未満なら無制限生成 0.83$ / 2 min High quality2K texture 1031 総合ELO 18 勝利 11 敗北 62.1% 勝率 | |||||
#7  Rodin Gen 2.5Adaptive effort 4s–80s, up to 10M+ polygons, 3D-Native PBR 0.29$ / 4.5 min 10M+ polycountAdaptive Speed 1021 総合ELO 14 勝利 10 敗北 58.3% 勝率 | |||||
#8  Hitem3D v2.1Better geometry & textures, much cheaper 0.73$ / 4 min High Fidelity4K texture 1017 総合ELO 10 勝利 5 敗北 66.7% 勝率 | |||||
#9  Lychee Gen 2Lychee Slicerの開発元による3Dプリンティング特化AIジェネレーター 0.65$ / 6 min 3D PrintingFiguresMiniatures 1012 総合ELO 23 勝利 16 敗北 59.0% 勝率 | |||||
#10  Pixal3DPixel-aligned image-to-3D from TencentARC, with PBR textures and near-reconstruction-level fidelity 0.42$ / 8 min Pixel-AlignedOpen SourceComfyUI 988 総合ELO 9 勝利 13 敗北 40.9% 勝率 | |||||
#11 Hitem3D v2.0統一テクスチャ、フルカラー3Dプリンティング対応 0.73$ / 7 min High Fidelity3D Print Ready 980 総合ELO 9 勝利 6 敗北 60.0% 勝率 | |||||
#12  VARCO 3D 2.0NEW2.0リリース：ジオメトリ向上と4Kテクスチャ 0.4$ / 2.5 min PBR4K Texture 969 総合ELO 7 勝利 13 敗北 35.0% 勝率 | |||||
#13  N4D-2.5DreamTechのDirect3D-S2モデル。2K解像度、PBRテクスチャ、クリーントポロジー 0.26$ / 8 min 2K TexturePBRDirect3D-S2 965 総合ELO 9 勝利 10 敗北 47.4% 勝率 | |||||
#14  Wonder3DAutodeskのジェネレーティブAI 3Dモデル 0.23$ / 4 min PBRImage-to-3D 948 総合ELO 7 勝利 14 敗北 33.3% 勝率 | |||||
#15  Triverse 3.0Text/Image to 3D with PBR textures, polycount control, 4K textures 0.28$ / 7 min PBR4K Texture 940 総合ELO 7 勝利 18 敗北 28.0% 勝率 | |||||
#16  TRELLIS.2Microsoftの40億パラメータモデル、1536³ PBR出力 0.42$ / 8 min 1536³PBROpen Source 908 総合ELO 12 勝利 27 敗北 30.8% 勝率 | |||||
#17  SAM 3DMetaによるオープンソースの3D再構成 0.02$ / 55 sec 3D reconstructionSegmentationOpensource 845 総合ELO 3 勝利 36 敗北 7.7% 勝率 |
ELOレーティングの仕組み
- 各投票は1対1の対戦として扱われます。クラシックなELO式（レーティング差/400）を使用して各ツールの期待勝率を計算します。
- 投票数の少ないツールはK係数が高く、ランキングが速く変動します。実績のあるツールはK係数が低く、一度の番狂わせで大きな変動は起きません。
- 勝者はポイントを獲得し、敗者は同じ量を失います。勝率統計の正確性を保つため、勝ち/負け数と総投票数を更新します。
- ジオメトリモードは完全に独立したELOトラックで動作し、全体的な外見とは独立してクリーンなトポロジーに焦点を当てています。