TRELLIS Blender Plugin について
TRELLIS Blender Plugin は、TRELLIS および TRELLIS.2 の 3D 生成機能を Blender から利用するためのアドオンです。テキストや単一画像からの 3D 生成に対応し、API バックエンドにリクエストを送信します。Claude、Cursor、Windsurf などのクライアント向けに MCP サーバーとしても動作します。
主な機能
- 01テキストからテクスチャ付き 3D メッシュを生成
- 02単一の RGB 画像からテクスチャ付き 3D メッシュを生成
- 03テキストまたは画像を条件に既存メッシュのテクスチャを生成
- 04TRELLIS と TRELLIS.2 のバックエンド切り替え
- 05生成したモデルの Blender シーンへの直接インポート
- 06MCP サーバーの起動機能
活用シーン
- 01テキストや画像から Blender 上で 3D モデルのプロトタイプを作成
- 02シーン内の既存メッシュにテクスチャの詳細を追加
- 03MCP クライアントとの会話から 3D 生成を実行
MCP 対応
プラグインは MCP サーバー(trellis-mcp)を起動でき、Claude、Cursor、Windsurf などの MCP クライアントから 3D 生成機能を呼び出せます。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
TRELLIS & TRELLIS.2 Blender アドオン
更新:TRELLIS.2 のサポートを追加
TRELLIS と TRELLIS2 の 3D 生成機能を Blender に統合するアドオンです。

機能
TRELLIS
- テキストから 3D:テキストからテクスチャ付き 3D メッシュをネイティブに生成
- 画像から 3D:単一の RGB 画像からテクスチャ付き 3D メッシュをネイティブに生成
- テキスト条件付きディテールのバリエーション:テキストを指定してメッシュのテクスチャを生成
- 画像条件付きディテールのバリエーション:単一の RGB 画像を指定してメッシュのテクスチャを生成
TRELLIS2
- テキストから 3D:テキストからテクスチャ付き 3D メッシュを生成(z-image-turbo を使用して t2i を行い、その後 trellis.2 を使用して image2mesh を行います)
- 画像から 3D:単一の RGB 画像からテクスチャ付き 3D メッシュをネイティブに生成(ネイティブの trellis.2)
MCP 統合
MCP と統合されており、Cursor/Windsurf と通信できます。Trellis MCP を参照してください。
インストール
要件
- Blender 3.6.0 以降
- [オプション1] TRELLIS API サーバーを起動していること(my TreLLIS fork を参照)
- [オプション2] TRELLIS.2 API サーバーを起動していること(my TreLLIS.2 fork を参照)
両方のサーバーを起動し、Blender アドオンでバックエンドを切り替えることもできます。
プラグインを有効にする
- プラグインファイルをダウンロードします(このリポジトリをクローンします)
- Blender で「編集」>「プリファレンス」>「アドオン」を開きます
- 「インストール」をクリックして、
trellis_for_blender.pyファイルを選択します - 「3D View: TRELLIS」の横にあるチェックボックスをオンにして、アドオンを有効にします
ネイティブのワークフロー
- パネルにアクセスします(3D ビューポートを開き、n キーを押してサイドバーを開きます)。TRELLIS を見つけます。
- (任意)シーン内のオブジェクトを選択し、条件付き入力として画像を選択します。
- 生成パラメーターを調整します(経験上、ステップ数は少なめでも使用できます)。
- プラグインは、オブジェクト(選択されている場合)と画像/テキストの両方を API バックエンドにアップロードします。
- 完了すると、モデルをダウンロードしてシーンにインポートできます。
メインパネルで過去のリクエストを確認できます。
MCP ワークフロー
- パネルにアクセスします(3D ビューポートを開き、n キーを押してサイドバーを開きます)。TRELLIS を見つけて、
Start MCP Serverをクリックします。 - Claude/Cursor/Windsurf を開き、以下の設定を貼り付けます:
"mcpServers": {
"trellis": {
"command": "uvx",
"args": [
"trellis-mcp"
]
}
}
生成パラメーター
- スパース構造の設定
- サンプルステップ数(構造拡散のサンプリングステップ数。デフォルトは 12)
- CFG 強度(classifier-free-guidance。デフォルトは 7.5。値を大きくすると入力画像への適合度が高くなります)
- 構造化潜在表現の設定
- サンプルステップ数(SLAT 拡散のサンプリングステップ数。デフォルトは 12)
- CFG 強度(classifier-free-guidance。デフォルトは 7.5。値を大きくすると入力画像への適合度が高くなります)
- メッシュの後処理オプション
- 簡略化率(削除する三角形の数。デフォルトは 0.95)
- テクスチャサイズ(デフォルトは 1024。品質を高めるには 2048 に設定できますが、処理に時間がかかります)
- テクスチャベイクモード('fast' または 'opt'。'opt' は時間がかかる場合がありますが、品質が高くなります)
問題の報告、議論、貢献を歓迎します!
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。