《疑似立体視の現状》 ・現状だと、各フロアの背景画像を 　ドラッグ＆ドロップで視点移動させるなどして 　擬似的な立体視を実現している程度です。 ・大ざっぱに言うと、 　ニンテンドー3DSの立体視ぐらいの感じです。 ・つまり、絵の中を歩いて行ったりはできません。 ・しかし、うちのPCに搭載されたRTX3060(12GB)でも 　普通に動作しますので、 　そこは「Hy-Nomas」というモデルの 　すごいところかなと思います。 ・HyNomasのモデルファイルはこちら。↓ https://huggingface.co/tencent/Hy-Nomas ・「Qwen2.5VL」はこちら。↓ https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct ・Githubにあるソースコードのダウンロードはこちら。↓ https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy-Nomas/archive/refs/heads/main.zip?utm_source=chatgpt.com ※本ツールの実行ファイルのあるフォルダ内に、 　解凍したフォルダを配置して下さい。 ・「DepthAnything」（単眼深度推定AI）のモデルファイルはこちら。↓ https://huggingface.co/depth-anything/Depth-Anything-V2-Small-hf/tree/main ・これを使った方式だと、 　ビデオメモリの少ないPCでも軽快に動作します。 ・ただしこれは、いわゆる深度マップなんで、 　画質はちょっと荒くなります。 《機能説明》 (1) 概要 ・本システムは、 　生成AI（テキスト・画像・深度推定）を統合し、 　プレイヤーの行動や入力に合わせて 　世界観、シナリオ、マップ、登場人物を 　無限かつ動的に生成し続ける 　新しい探索型RPGエンジンです。 (2) マトリョーシカ型 動的プロンプト生成 ・ローカルLLM（llama.cpp等）を利用し、 　上位概念から下位概念へと 　段階的に文脈（コンテキスト）を積み上げて 　データを生成します。 ・「世界観」→「シナリオ」→「階層（ステージ）」→ 　「現在地（フロア）」→ 「NPC・敵・アイテム」→ 　「次の行動選択肢」の順にAIが文脈を記憶・解釈するため、 　自動生成でありながら 　物語の破綻が極めて少ないのが特徴です。 (3) 5層マルチプレーン立体視エンジン Python側のサーバー ・（hynomas_server.py）と連携し、 　Depth-Anything-V2モデルを用いて 　画像を「最遠景・遠景・中景・近景・最近景」の 　5つの奥行きレイヤーに分離します。 ・これにより、一枚の2D背景画像であっても、 　建物の直線が歪むことなく、 　「絵の中を歩いて進むような」リアルタイムの3D視差 　（パララックス）を実現しています。 (4) 自由入力プロンプトによるNPC対話 ・NPCとの会話中、 　プレイヤーが自由にテキストを入力して発言できます。 ・LLMが発言内容に応じて 　NPCの返答と「感情・状態の変化」を判定し、 　状態が変化した場合は 　sd.cppがその場で新しい表情のポートレート（顔グラフィック）を 　自動生成してゲーム画面に反映します。 (5) 部位狙い立体視バトルシステム ・敵モンスターと遭遇すると、 　敵のイラストが拡大表示されます。 ・マウスドラッグで敵を立体的に見回しながら、 　頭部や腕などの「部位」を狙って攻撃します。 ・視点を部位の方向に合わせることで 　「立体視ロックオンボーナス（命中・威力アップ）」が 発生する 　アクション要素を備えています。