【Houdini 22 Keynoteまとめ】ネイティブG-Splats、AI統合、KineFXやCopernicusの強化など新機能情報をチェック！

英ロンドンで開催されたローンチイベントにて、SideFX社よりHoudiniの最新バージョン「Houdini 22」が発表されました[▶ 0:00]。今年はHoudiniの最初のリリースから30周年という節目にあたります。

本バージョンでは、技術的なトレンドであるGaussian Splats（3Dガウシアンスプラッティング）とAI（機械学習モデル）の機能をソフトウェアのコアに深く統合することに焦点を当てています。また、KineFX（キャラクターツール）、Copernicus（テクスチャ・画像処理）、Solaris（レイアウト・レンダリング）など、各機能群の成熟とシームレスな連携が図られています。

ユーザーインターフェース（UI）とビューポートの刷新

長年使用されてきた独自UIが、Houdini 22ではQTおよびQMLベースのインターフェースへと移行しました。これにより、UXの向上と新しい視覚的アイデンティティの確立が図られています。

• [▶ 12:31] テーマエディタと環境設定： UIのベースカラーやアクセントカラーを細かく調整できるテーマエディタが実装されました。コントラストの調整も可能で、プリセットの保存や共有に対応しています。また、環境設定パネルが整理され、検索機能が追加されたことで必要な設定に素早くアクセスできるようになりました。
• [▶ 13:50] カラーピッカーとランプエディタの改良： カラーピッカーはOK HSL色空間に対応し、補色やハーモニーカラーの選択、2つのスウォッチ間のブレンドなどが可能になりました。画面外の要素からの色取得もサポートしています。ランプエディタはギャラリー形式でカタログ化され、画面上の任意の曲線から色を適応的にサンプリングして新しいランプ（グラデーション）を自動生成する機能も追加されています。
• [▶ 09:43] 3Dビューポートの基盤変更： 古いOpenGLからVulkan（Mac環境ではMetal）へと完全に移行しました。コードのクリーンアップによるバグ減少に加え、将来的にはシネマティックなニアリアルタイム・レンダラーへの足がかりとなる重要な変更です。

KineFX：モデリングからアニメーションへのシームレスなリギング機構

キャラクターセットアップにおいては、静的なモデリングデータからアニメーション環境への移行をスムーズに行うための機能が強化されました。

• [▶ 16:28] リグテンプレートとLOD： 構築したリグとコントロールの構成を「リグテンプレート」として保存し、プロポーションの異なる別のモデル（例：カブトムシから幼虫）に適用できます。自動検出により、ジョイントの長さや欠損している部位があっても適応します。また、プロキシ、ローレゾ、ハイレゾなどのLOD（Level of Detail）を切り替えることで、リアルタイムなフィードバックを維持できます。
• [▶ 19:20] イメージコントロールとUI： アニメーターが操作するコントロールに画像（イメージコントロール）を使用できるようになりました。ビューポートのズームに合わせてスケールさせたり、画面外に出たコントロールを画面端に固定表示させるなど、自由度の高いウィジェットデザインが可能です。
• [▶ 20:17] 二足歩行（Biped）の自動化とMixamo対応： 用意されたBipedレシピを使用することで、数分でセットアップが完了します。ジョイントの配置変更時には、回転ではなく移動（トランスレーション）によるオートエイム機能がサポートします。Mixamoなどの外部FBXから骨格を読み込む際も[▶ 21:54]、命名規則やジョイントの向きの違いを自動的に検出し、Houdiniの標準フォーマットへとマッピングするコンフォーム機能が備わっています。
• [▶ 30:50] Apex ScriptとLLM連携： より複雑なカスタムリグを作成するためのApex Script環境が改善されました。VS Code拡張機能に加え、Pythonパネル上でApex Script MCP（Model Context Protocol）サーバーが稼働します。これにより、Houdiniの仕様を学習したローカルのLLMに対して自然言語でスクリプト生成を依頼し、検証済みのコードスニペットを取得することが可能になります。

KineFX：APEXを活用したアニメーションワークフロー

アニメーターが直感的に、かつ高いパフォーマンスで作業できるよう、多くのツール群が追加・改良されました。

• [▶ 39:49] 並列評価（Evaluate rig in parallel）： 個々のキャラクターリグを別々のスレッドで評価するオプションが追加されました。群衆エージェントではなくフルリグのキャラクターであっても、20体を同時に30fps等でリアルタイム再生・編集することが可能です。
• [▶ 41:14] Motion MixerとNested Clips： 複数のアニメーションクリップをトリミング、ブレンドしてつなぎ合わせるMotion Mixerに「Nested Clips（ネスト化クリップ）」機能が追加されました[▶ 42:07]。複雑なクリップ群を1つのクリップとして折りたたむことができ、シーン全体のタイムライン管理が容易になります。
• [▶ 45:12] Apex Character Picker： 自由にカスタマイズ可能な2DのキャラクターピッカーUIが搭載されました。背景画像を設定し、ビューポートで選択したコントロールから直接ボタンを生成・配置できます。ラグドール調整時など、コリジョン形状を選択するための専用ピッカーとしても機能します。
• [▶ 49:46] フェイシャルアニメーションとFace Cam： 頭部にコンストレイント（固定）された「Face Cam」を使用することで、体の動きに影響されずに顔の表情やリップシンクの調整に集中できます。オーディオファイルのスクラブ再生にも対応しています。
• [▶ 52:46] Retime ToolとFull Body IK： 「Geometry Channels」を通じて全てのアニメーションレイヤーにアクセスし、「Retime Tool」のマーカーを使って特定の区間のタイミングを前後にオフセットしたり、圧縮・伸長させたりできます。また、Full Body IKを使用すると[▶ 54:07]、タイムラインの特定範囲を指定し、一部のコントローラー（例えば頭）を動かすだけで、全身のポーズを周囲のキーフレームを保持したまま一括で調整できます。
• [▶ 56:50] RagdollとForces（物理フォース）： ラグドールシミュレーションにおいて、Wind（風）、Turbulence（乱流）、Magnet（引力）、Dampen（減衰）といったフォースを適用できます。これらのフォースは特定のコリジョン形状（例：頭部だけ乱流を抑える）ごとに個別に調整可能です。また、「Impact Threshold（衝撃しきい値）」を設定することで[▶ 59:35]、キャラクターが一定の速度で衝突した瞬間にのみラグドール化やオブジェクトの破壊をアクティブにすることができ、手動でのキーフレーム管理を削減します。

CFX：群衆（Crowds）シミュレーション

• [▶ 1:05:47] 群衆へのML Deform適用： 前バージョンで導入された機械学習によるデフォーマー（ML Deform）が、群衆（Crowds）エージェントにも適用可能になりました。Blendshapeにベイクされたモデルの推論をGPU上でバッチ処理することで、数十体のキャラクターに対して筋肉の膨らみなどの高品質な変形を軽量に適用できます。カメラからの距離に応じたLOD（Level of Detail）調整も可能です。

CFX：筋肉（Muscles）シミュレーション

• [▶ 1:09:12] 筋肉（Muscles）シミュレーションの改良： Otusソルバーにおいて、XPVD（Extended Position Based Dynamics）に似た新しいダンピング制約が導入されました。これにより、高剛性の素材であってもキャラクター全体の大きな動き（落下など）が阻害されにくくなります。また、骨の動きの速度を筋肉にブレンドする機能により、高速な動きに対するシミュレーションの遅延を抑えます。さらに、筋肉と皮膚の層の間に「スライディングコンストレイント」が実装され、表面同士が離れずに滑るよりリアルな表現が可能になりました。

Hair & Fur：エンドツーエンドの毛髪生成・変形パイプライン

高解像度の静的グルーム（毛髪モデル）から、シミュレーション、変形、レンダリングまでを一貫して行うための完全なワークフローが構築されました。

• [▶ 1:12:57] Guide Reduce： 高解像度の毛髪メッシュから、シミュレーションに必要な少数のガイドカーブを自動的に抽出する新しいOpenCLベースのツールです。メインの束から外れた独立した毛（Stray hairs）などを適応的に認識し、必要なガイドを割り当てます。
• [▶ 1:13:51] Guide Deform 2.0： ガイドカーブの動きを高解像度の毛髪にマッピングするデフォーマーが刷新され、旧バージョンの約50倍高速化されました。さらに「Preserve Shape（形状保持）」および「Preserve Clumps（束の保持）」オプションが追加され、準静的な物理シミュレーションを内部で行うことで、キャラクターが激しく動いた際にも静的グルーム時のスタイリング（束のまとまりなど）を維持します。
• [▶ 1:16:53] Guide Utilityとレンダリング連携： ルート（根元）グループの作成やスキンへのスナップなど、面倒な設定を自動化するGuide Utilityノードが追加されました。また、これらの毛髪変形プロセスをHydraレンダリングパイプライン内で直接実行する「Configure Guide Deform LOP」が提供され[▶ 1:21:02]、LOPs（Solaris）の環境設定やモーションブラーの計算と自動的に一致するよう設計されています。

モデリング機能の強化

プロシージャルモデリングツールが拡張されました。

• [▶ 1:23:50] Quad RemesherとOpenSubdiv： Quad Remesherに「Rectangular」メソッドが追加され、CADデータのようなハードサーフェスモデルの鋭いエッジに沿ったメッシュの再構成精度が向上しました。また、ビューポート上でのOpenSubdivの扱いが改善され、サブディビジョン後のリミットサーフェス（滑らかな表面）上で直接エッジやポイントを選択し、Poly Bevelなどの編集結果をリアルタイムに確認できるようになりました。
• [▶ 1:27:10] Walk on SurfaceとCurve Animate： 「Walk on Surface」ノードを使用すると、任意の閉じたメッシュの表面を這うようにカーブを生成できます。ノイズなどの属性を利用してカーブの方向を制御でき、ケーブルの配置や表面の浸食エフェクトなどに活用できます。「Curve Animate」ノードでは[▶ 1:29:07]、カーブのポイント位置だけでなく、接線（タンジェント）やトポロジー（分割状態）の変化もアニメーションとして補間できるようになりました。

地形生成（Terrain）のCopernicus移行

また、特に地形生成のワークフローに大きな構造変更がありました。

• [▶ 1:30:29] Terrain（地形生成）のCopernicus環境への移行： 従来SOPs内にあったHeightfield（ハイトフィールド）による地形生成ツールが、2Dコンポジット環境であるCopernicus（COPs）に移行しました。これにより、多くの処理でパフォーマンスが最大5倍向上しています。ボリュームデータである地形を、通常の画像ノードの入出力として直感的に扱えるほか、ストライド長を指定して地形のメッシュトポロジーを仮表示する機能も追加されています。
• [▶ 1:34:49] Neural layer to height： 単一の写真画像から深度（地形の高さ）を推定する機械学習モデル（MOG 2）を利用したCopernicusノードです。推論結果にプロシージャルなノイズや侵食シミュレーションを組み合わせることで、リアルな地形を素早く構築できます。

SolarisとKarma：レイアウト、セットドレッシング、ライティングの向上

USDベースのライティング・レンダリング環境であるSolarisに、広大なシーンを構築するための「レイアウト（セットドレッシング）」機能が本格的に実装されました。

• [▶ 1:37:39] USD ComponentのSOPs統合： LOPsへ移動することなく、使い慣れたSOPs（モデリング）コンテキスト内でUSDコンポーネント（プロキシ生成、バウンディングボックス設定など）を作成し、初期の階層構造やインスタンス配置を設定できるようになりました。懸案だったピボット位置の配置・操作も改善されています。
• [▶ 1:39:20] Scattering Procedural： 大量のオブジェクト（植物や石など）を配置するための散布（スキャッター）プロシージャル機能が追加されました。この処理はHydra内でHoudini Engineを介して実行されるため、データ容量を抑えつつレンダリング時やビューポート上で動的に生成されます。カメラの視野外をカリングするフラスタムカリングや、アンビエントオクルージョン（AO）、特定のジオメトリに基づく配置マスクなど、詳細な制御が可能です。
• [▶ 1:42:06] Edit LOPの物理ベース配置： Edit LOPを使用して、複数のオブジェクトのまとまり（クラスター）を移動・スケールさせる際、RBD（剛体）物理演算に基づいてオブジェクト同士が重ならないように自然に配置・堆積させることができるようになりました。
• [▶ 1:42:43] KarmaのライティングとImage Filters： ライトの新しいサンプリング方式「Equiangular Multi-Importance Sampling (MIS)」が導入されました。これにより、ポイントライトなどの光源の形状を維持しつつ、ノイズを劇的に低減させることができます。また、光の照射を部分的に遮る「Light Blockers」機能も追加されました。さらに、レンダリング後のポストプロセス（色調補正やエフェクト）をUSDデータとして構築・保存できる「Image Filters」がLOPsに実装されています[▶ 1:45:00]。

VFX：シミュレーションワークフローの整理とGPUソルバー

近年追加された多数のソルバーの統合と、既存ワークフローの隙間を埋める改善が行われました。

• [▶ 1:46:44] Bullet剛体の曲げと金属破壊： 従来のBulletソルバー環境において、MPMソルバーを使用しなくても、金属が曲がったり引きちぎられたりするような「Bending（曲げ）」や「Metal fracturing（金属破壊）」のセットアップが容易に行えるようになりました。
• [▶ 1:47:12] Voronoi Fractureの高速化： 破壊シミュレーションに不可欠なボロノイ分割の処理速度が、従来比で約3倍に高速化されました。
• [▶ 1:47:54] CopernicusベースのSparse GPUソルバー： 前バージョンで導入された2Dベースの流体ソルバーがプロダクションレベルへと成熟しました。新たに「Implicit Surfaces（陰関数曲面）」を入力としてサポートすることで、メッシュを生成してVRAMへ転送するオーバーヘッドを削減し、GPU上で直接、高速にコリジョン（衝突判定）やソース（発生源）の計算を行えるようになりました。

Copernicus：成熟したテクスチャリングと画像処理環境

2D画像やテクスチャを扱うCopernicus（COPs）が、本格的なテクスチャ作成およびコンポジット環境として大幅に進化しました。

• [▶ 1:49:55] テクスチャパターン生成とUV Shape： 魚の鱗や螺旋、馬蹄形などの複雑なUVレイアウトをパラメータ制御で生成できる「UV Shape」ノードが追加されました。また、錆や汚れ（グランジマップ）、織物、樹皮などのPBR（物理ベースレンダリング）用プロシージャルテクスチャツールが拡充されています。
• [▶ 1:52:48] Planar InflateとNeural Cellular Automata： 「Planar Inflate」は2Dの形状を膨らませてシワなどのディテールを追加するツールで、キャラクターの衣服の縫い目などの表現に適しています。機械学習を用いた「Neural Cellular Automata」ノードは[▶ 1:53:55]、入力された少量のテクスチャサンプルを学習し、そのパターンを大面積に対してシームレスに増殖・生成させることができます。
• [▶ 1:55:10] Paint 3D CopとML連携： Copernicus内に本格的なペイントツールが統合されました。タイリング対応、レイヤースタック、アルファブラシを使用し、2D画像だけでなく3Dモデルの表面に直接ペイントすることが可能です。また、DetectronやSAM 2（Segment Anything Model）といったサードパーティの画像認識MLモデルをHoudiniのノードとして直接呼び出し[▶ 1:56:27]、画像内のオブジェクトを自動でマスク・セグメンテーションすることができます。
• [▶ 1:59:09] 2Dベースのコースティクスと水面シミュレーション： 「Refract from height」や「Caustics from height」ノードを使用すると、深度マップ（Depth）と高さマップ（Height）の情報をもとに、レンダリングを行わずに2D処理のみでリアルな光の屈折やコースティクス（集光模様）を生成できます。また、Copernicus内で動作する2DのRipple（波紋）ソルバーや、雨・泡のカスタムシミュレーションを構築することも可能です。
• [▶ 2:03:28] Adjacency（隣接性）情報によるシームレス処理： 3DモデルのUV展開における「継ぎ目（シーム）」の問題を解決する「Adjacency」機能が導入されました。この情報を持つノード（波紋ソルバーやディストーション、Cellular Automataなど）は、UVの境界を越えてエフェクトやテクスチャをシームレスに連続させることができ、複雑な3Dモデルへのテクスチャリングを劇的に簡略化します。

Gaussian Splatsの本格的な統合

現実の風景やオブジェクトを点群データとして表現し、リアルタイムかつフォトリアルに描画するGaussian Splats（G-splats）が、単なる表示用からHoudiniのワークフロー全体で扱えるデータとして統合されました。

• パフォーマンスと操作性： ビューポートでの描画品質とパフォーマンスが大幅に向上しました。G-splatsは内部的には属性を持ったポイントクラウド（点群）として扱われるため、Houdiniの標準的なSOPノードを使用して不要な部分を削除したり、ボーン変形（リギング）、物理シミュレーション（風で揺れるなど）を適用したりすることが可能です。[▶ 2:07:47]
• Houdini内での生成と3Dレンダーからの変換： 外部ツールを使用せず、Houdini内部のPDG（TOPs）を使用して写真群からG-splatsを学習・生成できるようになりました（※現状カメラ位置を推定するCOLMAP処理は外部依存）。さらに、Karma等でレンダリングされたフル3Dシーン（VDBによる雲などのボリュームデータを含む）の周囲に仮想カメラを配置し、そのレンダー結果から直接G-splatsを生成することも可能です。[▶ 2:13:21] これにより、重いシミュレーション結果を軽量なリアルタイム・アセットに変換できます。
• レンダリングとコンポジット連携： Karma XPUにおけるG-splatsのレンダリングアプローチが一新され、ノイズの少ない高品質な出力が可能になりました。さらに、SideFX Labsのツールを利用することで、焼き付けられた照明情報（Relighting）を再計算し、シーンの光源に合わせて影やハイライトを適応させることができます。[▶ 2:08:55] Rasterize G-splatノードを使用すれば、3DのG-splatsをCopernicus内で深度（Depth）付きの2D画像として扱い、色補正やコンポジットを適用することも可能です。[▶ 2:12:41]

まとめ

Houdini 22は、話題のGaussian SplatsやAI技術を単なる実験的機能としてではなく、実際のCGプロダクションパイプラインで実用的に機能するように深く統合した意欲的なリリースです。[▶ 2:17:22] 加えて、KineFXやCopernicus、Solarisといった各機能群がより洗練され、異なるコンテキスト（SOPs、LOPs、COPs等）間の壁を取り払うようなシームレスな連携機能が多数実装されています。

また、基調講演内ではデモ映像が割愛されましたが、作業効率を高める以下のような堅実なアップデートも含まれていると言及されています。[▶ 2:17:34]

• Mass Combine COP： ベイクされた複数のテクスチャをブレンドし、新しいテクスチャを容易に生成する画像処理ノード。
• CopernicusにおけるTime Shiftサポート： SOPsで馴染み深い「Time Shift（時間軸のオフセットや固定）」の機能が、2DベースのCopernicusコンテキストにも導入。
• Linux ARMビルド： レンダーファーム等での利用を想定した、Linux ARMアーキテクチャの公式サポート。
• Geometry Spreadsheetの改善： ユーザーが「カスタムカラム（列）」を追加できるようになるなど、データ確認に不可欠なスプレッドシートUIの利便性向上。

Houdini 22 のリリース時期について

上記の基調講演（Keynote）の映像内では、Houdini 22の正式リリース日（ダウンロード開始日）についての明確な日時の言及は行われませんでした。しかしながら、SideFX社は例年、このような「Sneak Peek」映像の公開や発表イベントの開催から、約数週間〜1ヶ月程度でメジャーバージョンの正式リリースを行っています。

今回の基調講演は2026年6月中旬に開催されたため、大きな遅延がなければ近日中（2026年7月頃）には提供が開始されると推測されます。SideFXの公式アナウンスをお待ち下さい。