| 順位 | ツール | ELOレーティング | 勝利 | 敗北 | 勝率 |
|---|---|---|---|---|---|
#1  Tripo Segmentation v2.1NEWAug 26Segmentation with Tripo Smart Segmentation v2.1 0.22$ / 1.5 min Multi-viewParts control 1087 セグメンテーションELO 130 勝利 50 敗北 72.2% 勝率 | |||||
#2  Hunyuan 3D v3.1 Part SplitterHunyuan 3Dの最新モデルによるセグメンテーション 0$ / 8 min One-click splitFree 1056 セグメンテーションELO 114 勝利 66 敗北 63.3% 勝率 | |||||
#3  Meshy 6 Auto SplitNEWMeshy Auto Split on generated models 0.4$ / 1.5 min Multi-viewAuto split 1043 セグメンテーションELO 104 勝利 76 敗北 57.8% 勝率 | |||||
#4  Hi3D 2.1 Split to printNEWHi3Dの最新モデルによるセグメンテーション 0.75$ / 3 min Print-ready partsParts control 994 セグメンテーションELO 66 勝利 87 敗北 43.1% 勝率 | |||||
#5  Alpha3D 5NEWImage-to-3D followed by Alpha3D segment refinement 0.43$ / 3 min Multi-viewFree segmentation 958 セグメンテーションELO 53 勝利 79 敗北 40.2% 勝率 | |||||
#6  Roblox CubePartPart segmentation using Roblox's CubePart (Cube) model 0$ / 3 min FreeOpen sourceSelf-host 954 セグメンテーションELO 61 勝利 104 敗北 37.0% 勝率 | |||||
#7  Rodin Gen-2.5Hyper3D Rodinの最新モデルによるセグメンテーション 0.87$ / 6 min Auto split 907 セグメンテーションELO 59 勝利 125 敗北 32.1% 勝率 |
ELOレーティングの仕組み
- 各投票は1対1の対戦として扱われます。クラシックなELO式（レーティング差/400）を使用して各ツールの期待勝率を計算します。
- 投票数の少ないツールはK係数が高く、ランキングが速く変動します。実績のあるツールはK係数が低く、一度の番狂わせで大きな変動は起きません。
- 勝者はポイントを獲得し、敗者は同じ量を失います。勝率統計の正確性を保つため、勝ち/負け数と総投票数を更新します。
- ジオメトリモードは完全に独立したELOトラックで動作し、全体的な外見とは独立してクリーンなトポロジーに焦点を当てています。