Image2LEGOAva Pun et al., BrickGPT (2025) Peter Kulits and Cordelia Schmid, BrickNet (2026)
画像を3D LEGOモデルに変換
人物、ペット、建物、乗り物、風景、オリジナルのスケッチから始められます。さまざまな題材をブロック設計案にできますが、実物を組み立てる前にモデルを確認してください。
Image2LEGOの使い方
被写体がはっきりしたJPG、PNG、WebP画像をアップロードします。残したい輪郭、色、特徴を説明してください。生成された3Dブロックモデル案は回転して確認でき、必要に応じて編集してから書き出せます。
形を確認する
元画像と見比べて、全体の比率や重要な特徴を複数の角度から確認します。画像に写っていない面は推定されるため、修正が必要になる場合があります。
パーツと手順を確認する
組み立て順、パーツ数、色を確認します。見た目がよい画像だけでは、接続の妥当性や実物の安定性は証明できません。
書き出して編集する
LDrawは対応する設計ソフト、CSVは部品表、JSONは構造化データに利用できます。実際にパーツを購入する前に一覧を確認してください。
実際に組み立てる前に
実在するパーツ番号、色の入手性、接続、部品の重なり、支えを確認してください。出力は編集可能な設計案であり、完成品の組み立てやすさを保証するものではありません。
研究論文が報告したデータ
BrickGPT (2025): 47,000+ ブロック構造; 28,000+ 種類の3Dオブジェクト. BrickNet (2026): 320,808 件のLDrawサンプル; 9,743 種類のパーツ; 40,549,969 個の配置済みブロック.
“we employ an efficient validity check and physics-aware rollback”
“it is the spatial relationships of the parts which define the whole”
出典確認日：2026年10月1日。これらは研究用データセットの規模であり、Image2LEGOの精度や性能を示すものではありません。 BrickGPTとBrickNetは物理的妥当性やブロック間の接続を研究しています。これらは研究上の参考資料であり、Image2LEGOが同じシステムを実装しているという意味ではありません。