SlideShare a Scribd company logo
1 of 10
Unityは 
  実はモデルデータを 
    出力できる話 
尾崎 雄哉 
@takarabako18
プロフィール 
 本名:尾崎 雄哉 
 Twitter:Takarabako18 
 ジャーキー 
(呼び方はお任せします) 
 ゲームグラフィッカーを目指した 
元ゲームプランナーの 
現iOSプログラマー 
ドット絵・3DCG・ウイスキー・自転車 
音楽は作業に向いたものならなんでも
Unityでゲーム作るけど・・・ 
3DCGの素材も作るよって方いますか? 
そういう方には価値があるかもな話です
こういう2.5Dなアクションゲーム作ってま 
す 
モックでありダミー→ モデルなりテクスチャーを 
作らなければならない!
Unityで作ったはいいが・・・ 
どうやって3DCGソフトで作業する? 
FBX,mbファイル 
等 
Unity 
Maya 
? 
何とかしてシーンの状態をMayaに持ってこれる形にしたい。 
でもそんな出力Unityじゃできないよね?
できてました。 
アセット Export2Maya(有料) 
UnityCommunity ObjExpoter(無料) 
http://wiki.unity3d.com/index.php?title=ObjExporter
デモ
その他 
モックの構成を知る分には十分。しかし 
Terreinは吐き出せないので注意。 
(メッシュをコンポーネントとして持ってないので) 
メッシュが崩れる場合もある。 
Export2MayaはLightMapも出力できたり 
.Obj以外も出力可能みたいです。 
多分色々と便利(調査不足ですみません 
というかJCBカード対応してください・・・
ご静聴ありがとうございました!
ご静聴ありがとうございました!

More Related Content

What's hot

心理学における「再現性」の問題とBayes Factor
心理学における「再現性」の問題とBayes Factor心理学における「再現性」の問題とBayes Factor
心理学における「再現性」の問題とBayes FactorShushi Namba
 
実践イカパケット解析α
実践イカパケット解析α実践イカパケット解析α
実践イカパケット解析αYuki Mizuno
 
非負値行列因子分解を用いた被り音の抑圧
非負値行列因子分解を用いた被り音の抑圧非負値行列因子分解を用いた被り音の抑圧
非負値行列因子分解を用いた被り音の抑圧Kitamura Laboratory
 
それは本当にAutomate? 改めて考えるPower Automate
それは本当にAutomate? 改めて考えるPower Automateそれは本当にAutomate? 改めて考えるPower Automate
それは本当にAutomate? 改めて考えるPower AutomateTomoyuki Obi
 
ウィナーフィルタと適応フィルタ
ウィナーフィルタと適応フィルタウィナーフィルタと適応フィルタ
ウィナーフィルタと適応フィルタToshihisa Tanaka
 
Python nlp handson_20220225_v5
Python nlp handson_20220225_v5Python nlp handson_20220225_v5
Python nlp handson_20220225_v5博三 太田
 
仮想脳「NeuroAI」の裏側 & 企画発表(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
仮想脳「NeuroAI」の裏側 & 企画発表(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)仮想脳「NeuroAI」の裏側 & 企画発表(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
仮想脳「NeuroAI」の裏側 & 企画発表(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)NTT DATA Technology & Innovation
 
卒業研究発表のスライド
卒業研究発表のスライド卒業研究発表のスライド
卒業研究発表のスライドTakebuchi Eiichi
 
アドテクにおける機械学習技術 @Tokyo Data Night #tokyodn
アドテクにおける機械学習技術 @Tokyo Data Night #tokyodnアドテクにおける機械学習技術 @Tokyo Data Night #tokyodn
アドテクにおける機械学習技術 @Tokyo Data Night #tokyodnKei Tateno
 
Le Machine Learning de A à Z
Le Machine Learning de A à ZLe Machine Learning de A à Z
Le Machine Learning de A à ZAlexia Audevart
 
Power Automate for desktopで安定してフローを実行するためのちょっとしたTips
Power Automate for desktopで安定してフローを実行するためのちょっとしたTipsPower Automate for desktopで安定してフローを実行するためのちょっとしたTips
Power Automate for desktopで安定してフローを実行するためのちょっとしたTipskinuasa
 
DMM GAMES 内製チーム PlayCanvas上でのリソース管理
DMM GAMES 内製チーム PlayCanvas上でのリソース管理DMM GAMES 内製チーム PlayCanvas上でのリソース管理
DMM GAMES 内製チーム PlayCanvas上でのリソース管理Seungil Nam
 
機械学習 / Deep Learning 大全 (4) GPU編
機械学習 / Deep Learning 大全 (4) GPU編機械学習 / Deep Learning 大全 (4) GPU編
機械学習 / Deep Learning 大全 (4) GPU編Daiyu Hatakeyama
 
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術Preferred Networks
 
第79回 Machine Learning 15minutes ! 生成AIをエンタープライズで活用するWatsonx.aiの紹介
第79回 Machine Learning 15minutes ! 生成AIをエンタープライズで活用するWatsonx.aiの紹介第79回 Machine Learning 15minutes ! 生成AIをエンタープライズで活用するWatsonx.aiの紹介
第79回 Machine Learning 15minutes ! 生成AIをエンタープライズで活用するWatsonx.aiの紹介Tsuyoshi Hirayama
 
ゲームAIの中の数学(上)
ゲームAIの中の数学(上)ゲームAIの中の数学(上)
ゲームAIの中の数学(上)Youichiro Miyake
 
Get moving: An overview of physics in DOTS – Unite Copenhagen 2019
Get moving: An overview of physics in DOTS – Unite Copenhagen 2019Get moving: An overview of physics in DOTS – Unite Copenhagen 2019
Get moving: An overview of physics in DOTS – Unite Copenhagen 2019Unity Technologies
 

What's hot (20)

心理学における「再現性」の問題とBayes Factor
心理学における「再現性」の問題とBayes Factor心理学における「再現性」の問題とBayes Factor
心理学における「再現性」の問題とBayes Factor
 
MRTK3を調べてみた
MRTK3を調べてみたMRTK3を調べてみた
MRTK3を調べてみた
 
実践イカパケット解析α
実践イカパケット解析α実践イカパケット解析α
実践イカパケット解析α
 
非負値行列因子分解を用いた被り音の抑圧
非負値行列因子分解を用いた被り音の抑圧非負値行列因子分解を用いた被り音の抑圧
非負値行列因子分解を用いた被り音の抑圧
 
それは本当にAutomate? 改めて考えるPower Automate
それは本当にAutomate? 改めて考えるPower Automateそれは本当にAutomate? 改めて考えるPower Automate
それは本当にAutomate? 改めて考えるPower Automate
 
ウィナーフィルタと適応フィルタ
ウィナーフィルタと適応フィルタウィナーフィルタと適応フィルタ
ウィナーフィルタと適応フィルタ
 
Python nlp handson_20220225_v5
Python nlp handson_20220225_v5Python nlp handson_20220225_v5
Python nlp handson_20220225_v5
 
仮想脳「NeuroAI」の裏側 & 企画発表(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
仮想脳「NeuroAI」の裏側 & 企画発表(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)仮想脳「NeuroAI」の裏側 & 企画発表(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
仮想脳「NeuroAI」の裏側 & 企画発表(NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2020 発表資料)
 
卒業研究発表のスライド
卒業研究発表のスライド卒業研究発表のスライド
卒業研究発表のスライド
 
アドテクにおける機械学習技術 @Tokyo Data Night #tokyodn
アドテクにおける機械学習技術 @Tokyo Data Night #tokyodnアドテクにおける機械学習技術 @Tokyo Data Night #tokyodn
アドテクにおける機械学習技術 @Tokyo Data Night #tokyodn
 
Le Machine Learning de A à Z
Le Machine Learning de A à ZLe Machine Learning de A à Z
Le Machine Learning de A à Z
 
Power Automate for desktopで安定してフローを実行するためのちょっとしたTips
Power Automate for desktopで安定してフローを実行するためのちょっとしたTipsPower Automate for desktopで安定してフローを実行するためのちょっとしたTips
Power Automate for desktopで安定してフローを実行するためのちょっとしたTips
 
DMM GAMES 内製チーム PlayCanvas上でのリソース管理
DMM GAMES 内製チーム PlayCanvas上でのリソース管理DMM GAMES 内製チーム PlayCanvas上でのリソース管理
DMM GAMES 内製チーム PlayCanvas上でのリソース管理
 
機械学習 / Deep Learning 大全 (4) GPU編
機械学習 / Deep Learning 大全 (4) GPU編機械学習 / Deep Learning 大全 (4) GPU編
機械学習 / Deep Learning 大全 (4) GPU編
 
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術
 
第79回 Machine Learning 15minutes ! 生成AIをエンタープライズで活用するWatsonx.aiの紹介
第79回 Machine Learning 15minutes ! 生成AIをエンタープライズで活用するWatsonx.aiの紹介第79回 Machine Learning 15minutes ! 生成AIをエンタープライズで活用するWatsonx.aiの紹介
第79回 Machine Learning 15minutes ! 生成AIをエンタープライズで活用するWatsonx.aiの紹介
 
Machinationの紹介
Machinationの紹介Machinationの紹介
Machinationの紹介
 
IROS2020 survey
IROS2020 surveyIROS2020 survey
IROS2020 survey
 
ゲームAIの中の数学(上)
ゲームAIの中の数学(上)ゲームAIの中の数学(上)
ゲームAIの中の数学(上)
 
Get moving: An overview of physics in DOTS – Unite Copenhagen 2019
Get moving: An overview of physics in DOTS – Unite Copenhagen 2019Get moving: An overview of physics in DOTS – Unite Copenhagen 2019
Get moving: An overview of physics in DOTS – Unite Copenhagen 2019
 

Unityで実はモデルデータを出力できる話~アセットまみれのLT大会~