GLB-3D-Coder：小型ローカルLLMでゲーム素材を作る。Godotへ渡すまでの確認点

配布者のモデルカードと公開履歴を照合すると、初期のQ4・Q8重み追加は2026年11月1日22:33:11 UTC、更新版の追加は11月2日04:50:52 UTCです。日本時間では、それぞれ11月2日7:33と13:50に当たります。この記事は11月3日に更新版を試用し、11月4日に配布状況を再確認しています。Redditで見つけた時刻をモデルの公開時刻とは扱っていません。

今回の重要な差分は、Q4_K_MとQ8_0の配布重みが差し替わったことです。名前が同じでも、以前にダウンロードしたファイルは旧版の可能性があります。再取得する場合は自分の試用記録を残し、配布ページの履歴やハッシュと照合してください。配布者の品質改善という説明は、編集部が旧版と比較して実証した結果ではありません。

この方式では、言語モデルが直接GLBのバイナリを出力するわけではありません。HTMLとJavaScriptを生成し、そのコードがThree.jsで立体を組み立てます。Three.jsはブラウザで3Dを描画するためのライブラリです。生成された画面に書き出しボタンを設け、そこから素材を取り出します。

Three.jsのGLTFExporterは、形状、材質、アニメーションなどをglTF形式へ出力する機能です。GLBはそのバイナリ形式。Godotの公式資料もglTF 2.0を推奨し、.glbの読み込みに対応しています。

ここで運ぶのは3Dの素材です。Three.jsのゲームコード全体がGodotのプログラムへ変換されるわけではありません。たとえばブラウザ上でJavaScriptが毎フレーム物体を動かしていても、その処理がGLBのアニメーションとして保存されるとは限りません。書き出し後に、別の環境で再生して確認する必要があります。

最初の用途としては、完成版ゲームの主役よりも、企画段階の小物や研修教材の仮素材が扱いやすいでしょう。倉庫の安全教育なら棚と荷物、店舗の操作説明ならカウンター、プログラミング教材なら簡単な建物、といった候補です。これは編集部の用途提案であり、制作時間の短縮を実測したものではありません。

依頼のたびに部品の寸法や色を変え、出力コードで形の作り方を読み取れる点も学習に向きます。ただし、安全設備や実物製品の寸法を正確に再現する用途では、正式な設計図や専門家の確認が必要です。見栄えのよい立体と、工学的に正しい立体は別です。

配布ページには、生成素材を使ったNaoki Kishida氏の公開RPGデモも紹介されています。素材をアプリに組み込む方向の利用例として参考になりますが、特定のデモが動くことだけで、任意の依頼の成功率やGodotへの互換性までは判断できません。

容量は配布ファイル一覧を確認した値です。Q4ファイルが約2.71GBだから、空きメモリが同じ量あれば動くという意味ではありません。モデルの読み込み、長いコードの生成、ブラウザの3D描画などに追加のメモリが必要です。Q8を選べば必ず良い素材になる、という比較も行っていません。

ローカルLLMとしての利点は、対応環境で生成処理を手元に置けることです。ただし、生成したHTMLがCDNからThree.jsを読み込むなら、表示時には外部通信が発生します。「推論がローカル」と「制作工程のすべてがオフライン」は分けて考えます。

Apple M2 Ultra・メモリ192GBのMacで、Q4_K_MをOllamaサーバー0.40.11から実行しました。モデルカードのシステム指示と推奨サンプリング値を使い、文脈長16,384、出力上限8,192、seed 42、think falseを指定。下に掲載したベンチの英語依頼を1回だけ送りました。生成完了までの実測は約67.6秒（ダウンロードを除く）で、終了理由はstop、出力トークン数は6,743でした。このPC・この1試行の結果であり、一般的な所要時間や成功率ではありません。

生成されたHTML部分を取り出して保存し、コード本体は修正せず表示しました。GLBのダウンロードにも成功し、ファイルは15,788バイト、glTF 2.0形式でメッシュ定義9個を確認しました。Godot 4.6.3のGLTFDocumentを使ったヘッドレス読み込みもエラーなしでシーンを生成できました。Godotのエディター上の描画、ゲーム内の操作、当たり判定、アニメーションは確認していません。

目視では、青い座面が中央にしかなく、脚と横桟の間にもすき間が見られました。コードにも座面の幅・脚の高さ位置を見直す余地があります。表示やファイル形式が正常でも、欲しいベンチができたとは評価できません。今回は修正や再生成で成功例へ置き換えず、未修正の結果として記録します。

Ollamaの取得経路ではQ4重みのほか、画像入力用projectorもダウンロードされました。画像は入力していません。試用中のOllama表示はGPU実行・約3.7GBでしたが、これはプロセスを含めたシステム全体の最大メモリ使用量でも、必要RAMの下限でもありません。

1. 1モデルカードで更新日時を確認し、対応するローカル実行アプリにQ4_K_MまたはQ8_0を読み込む。画像入力を試さないならprojectorは不要。
2. 2モデルカードのSystem promptをシステムメッセージ欄へ設定する。ここには単独HTML・低ポリゴン素材・GLB書き出しなどの条件がある。通常のユーザー依頼とは分ける。
3. 3生成設定をTemperature 0.8、Top K 40、Top P 0.95、Min P 0.0から始め、変更した値を記録する。これは配布者の出発点であり、最適値の保証ではない。
4. 4小物一つの英語プロンプトを送る。返されたHTMLの外部URLや不審な処理を確認し、専用の試用フォルダへ bench.html という名前で保存する。コードを本番サイトへそのまま追加しない。
5. 5HTMLをローカルのHTTPサーバーで開き、見た目を確認する。エラーなら画面・ブラウザの開発者ツールのエラー・モデル版を記録して原因を分ける。
6. 6書き出したGLBを別の表示環境やGodotで開く。Godotではプロジェクトへコピーしてインポート後、テストシーンへ配置して確認する。

次は編集部が用意した依頼例です。意味は「脚が4本、青い座面の、静止したローポリの木製ベンチを作って」です。最初から人物・複雑な動き・大きな背景をまとめて頼まず、形と色の一致を見ます。

Ollamaを既に使っている場合、次のコマンドで配布モデルを取得できます。対応するOllama版が必要です。Ollamaの取得では画像入力用projectorも自動取得される場合があり、本試用でも追加ダウンロードを確認しました。取得だけではモデルカードのSystem promptや生成設定がすべて適用されたことにはなりません。アプリ側で設定するか、OllamaのModelfileやChat APIで明示します。

HTMLを置いた試用フォルダだけを配信する例です。Python 3が必要です。ターミナルをそのフォルダで開き、起動後にブラウザで http://127.0.0.1:8781/bench.html を開きます。終了はCtrl+Cです。

Redditの公開議論でも、余分な頂点への懸念、Three.jsとGodotの関係、生成結果が表示されないという体験談が出ています。個々の環境や依頼条件が揃った比較実験ではないため、投稿中の成功率・失敗率を製品全体の数字として扱いません。

最終的には、生成時間だけでなく、コード修正、GLBの確認、ゲーム側の調整まで含めて評価します。既製の素材を探す方法や、簡単な形を手で作る方法より早くなるかを、同じ小物で比べてみてください。

GLB素材の試用記録シート（TXT）を用意しました。空欄へモデル版・入力・生成・表示・書き出し・取り込みの結果を分けて記入できます。成功例だけを残さず、修正にかかった時間も残すための教材です。

試用日：2026年11月3日JST、Godot読み込み・配布状況の再確認：11月4日JST。試用時のモデルカードはrevision 541152f42ceb889252554ad6d569f7142e3ed5c3、最終確認は38bfa7450151002fe163c94de069c540f905f532です。Q4・Q8の重みのSHA256は両時点で一致しています。学習データや完全な重みの今後の公開予定と、現在取得できるGGUFは区別しています。追加公開が行われたかは配布元で確認してください。