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Generate custom gridfinity bins with AI, from photos of your tools
Tracefinity – AI 支援による Gridfinity 収納ビンの設計
機能 – 紙の上に並べたツールの写真を撮り、Tracefinity にアップロードすると、AI モデルが各ツールのシルエットを自動的に抽出します。それらのシルエットは編集可能なベクター形状になり、カスタムの Gridfinity 互換ビンに配置して、3D プリント用に STL/3MF としてエクスポートできます。
重要性 – ツールオーガナイザーを手動で設計するのは面倒です。Tracefinity は、デバイス上またはクラウドベースのビジョンモデルを使用して手動トレースの手順を排除し、メーカーが実際のツールに正確にフィットする印刷可能な収納をすばやく生成できるようにします。
主な機能（README の説明による）
- AI 搭載トレース – ローカルの顕著性モデル（IS‑Net、BiRefNet‑Lite、InSPyReNet）または Google Gemini が写真から白黒マスクを生成します。
- 紙の角のキャリブレーション – 紙の端（U2‑Net）を検出して画像を正しくスケーリングします。ツールがはみ出している場合でも対応します。
- ツールライブラリ – トレースしたツールを保存して、複数のプロジェクトで再利用できます。
- ビンビルダー – ツールを Gridfinity レイアウトにドラッグ＆ドロップ。自動スナップ、切り欠きクリアランス、面取り、オプションの指穴カットアウトに対応。
- エクスポートオプション – STL、3MF（マルチカラー）、SVG、およびライブ three.js プレビュー。
- 自動命名 – オプションの Ollama または OpenRouter ビジョンモデルがツール名を提案できます。
- 認証とマルチユーザー – ネイティブログイン、2FA、プロキシまたはオープンモード。すべて環境変数で設定可能。
- シングルコンテナ Docker – フロントエンドとバックエンドが一緒に実行されます。Docker‑Compose または Kubernetes 用の Helm チャートでも利用可能。
- リソース認識 – ARM デバイス（Raspberry Pi）とオプションの CUDA アクセラレーションをサポートし、推論を高速化します。
クイックスタート（Docker）
# 組み込み CPU モデルで実行（API キー不要）
docker run -p 3000:3000 -v ./data:/app/storage ghcr.io/tracefinity/tracefinity
# または Google Gemini を使用（キーを置き換え）
# docker run -e GOOGLE_API_KEY=your-key …
http://localhost:3000 を開き、初回起動時に管理者アカウントを作成します。
トレースの仕組み
- ツールを A4/Letter/A3/Tabloid の紙に置きます（ツールが端からはみ出してもかまいません）。
- 真上から写真を撮ります。
- アップロードし、検出された 4 つの角を調整してスケールを設定します。
- 選択したトレーサー（ローカルモデルまたは Gemini）がマスクを返します。
- OpenCV の輪郭抽出を使用してマスクをポリゴンに変換します。
- ツールを編集、ラベル付け、保存します。
- ツールをビンレイアウトに組み立て、3D プリント用にエクスポートします。
モデルオプション（環境変数 TRACERS）
| モデル | 速度（CPU） | メモリ | 品質 |
|---|---|---|---|
| IS‑Net（デフォルト） | ~0.8 秒 | 2 GB | 良好 – 最速、低メモリ |
| BiRefNet‑Lite | ~3.6 秒 | 8 GB | 最良 – 反射を処理 |
| InSPyReNet | ~2.8 秒 | 6 GB | 良好 – Apple Silicon サポート |
GOOGLE_API_KEY を設定すると Gemini（デフォルトでは gemini-3.1-flash-image-preview）に切り替わります。リモートプロバイダー（fal.ai、Replicate）も FAL_KEY または REPLICATE_API_TOKEN でサポートされています。
インストールの代替案
- Docker‑Compose – ボリューム
./data:/app/storageとオプションのGOOGLE_API_KEYを持つサービスを定義します。 - Helm チャート –
helm install tracefinity oci://ghcr.io/tracefinity/charts/tracefinityで、永続化と環境値を設定します。 - ソースから – Python 3.11+ バックエンド、Node 20+ フロントエンド、
pnpmで依存関係を管理し、make devでバックエンドを :8000、フロントエンドを :4001 で実行します。
ライセンス
MIT – 自由に使用、変更、再配布できます。
まとめ – Tracefinity は、各部分を手描きせずにカスタムフィットの Gridfinity ビンを求めるメーカー向けの実用的な AI 駆動ツールです。必要なビジョンモデル、Web UI、エクスポートパイプラインを単一の Docker イメージにバンドルしており、ラップトップ、Raspberry Pi、または Kubernetes クラスターで簡単にセルフホストできます。
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