拡散モデル（Diffusion models）は2次元画像の生成において大きな成功を収めてきた。しかし、3次元コンテンツの生成においては、品質と汎化性能が依然として限定的である。最先端の手法はしばしば大規模な3次元アセットを訓練データとして必要とし、その収集は容易ではない。本研究では、2次元画像の拡散モデルを3次元生成に再利用することで、3Dオブジェクトの生成・編集・品質向上を効率的に行うフレームワーク「Kiss3DGen（Keep It Simple and Straightforward in 3D Generation）」を提案する。具体的には、複数視点画像とその対応する法線マップから構成される「3Dバンドル画像（3D Bundle Image）」を生成するように拡散モデルを微調整する。得られた法線マップを用いて3次元メッシュを再構築し、複数視点画像をテクスチャマッピングに活用することで、完全な3次元モデルを構築する。このシンプルなアプローチにより、3次元生成問題を2次元画像生成タスクに変換し、事前学習済み拡散モデルに蓄積された知識を最大限に活用することができる。さらに、Kiss3DGenがさまざまな拡散モデル技術と互換性を持つことを示し、3次元編集やメッシュ・テクスチャの品質向上といった高度な機能の実現を可能にしている。広範な実験を通じて、本手法の有効性を検証し、高品質な3次元モデルを効率的に生成できることを示した。