حوّل صورة مرجعية واحدة إلى نموذج ثلاثي الأبعاد مع خيارات قابلة للضبط للمحاذاة والاتجاه والنسيج والمادة والهندسة والمقياس والشبكة.
نماذج Meshy 7 ذات الصلة
أمثلة API
مثال الإرسال
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/3d/task', {
method: 'POST',
headers: {
Authorization: 'Bearer YOUR_API_KEY',
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'meshy-v7-image-to-3d',
image_url: 'https://example.com/ceramic-lamp.png',
topology: 'triangle',
remesh: true,
symmetry_mode: 'auto',
pose_mode: 'a-pose',
pbr: true,
texture_prompt: 'Glazed blue ceramic with subtle gold details',
texture_image: 'https://example.com/ceramic-reference.png',
}),
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
مثال الاستطلاع
// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;
const pollResult = async (taskId) => {
const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/3d/${taskId}`, {
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
});
return res.json();
};
while (true) {
const pollResultData = await pollResult(taskId);
const status = pollResultData.data.task_status;
if (status === 'succeed') {
console.log(pollResultData.data.task_result.files[0].url);
break;
}
if (status === 'failed') {
console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
break;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));
}
مثال الإرسال
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/3d/task',
headers={
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
'Content-Type': 'application/json',
},
json={
'model_name': 'meshy-v7-image-to-3d',
'image_url': 'https://example.com/ceramic-lamp.png',
'topology': 'triangle',
'remesh': True,
'symmetry_mode': 'auto',
'pose_mode': 'a-pose',
'pbr': True,
'texture_prompt': 'Glazed blue ceramic with subtle gold details',
'texture_image': 'https://example.com/ceramic-reference.png',
},
)
response.raise_for_status()
task_id = response.json()['data']['task_id']
مثال الاستطلاع
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/3d/{task_id}"
while True:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
status = poll_result['data']['task_status']
if status == 'succeed':
print(poll_result['data']['task_result']['files'][0]['url'])
break
if status == 'failed':
print(poll_result['data']['task_status_msg'])
break
time.sleep(10)
مثال الإرسال
curl -X POST "https://api.flaq.ai/api/v1/3d/task" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model_name": "meshy-v7-image-to-3d",
"image_url": "https://example.com/ceramic-lamp.png",
"topology": "triangle",
"remesh": true,
"symmetry_mode": "auto",
"pose_mode": "a-pose",
"pbr": true,
"texture_prompt": "Glazed blue ceramic with subtle gold details",
"texture_image": "https://example.com/ceramic-reference.png"
}'
مثال الاستطلاع
# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/3d/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
أسعار Meshy 7 Image to 3D
| المعلمات | السعر | السعر الأصلي | الخصم |
|---|
README
Meshy 7 Image-to-3D API (إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد من صورة واحدة مع دعم اختياري لـ PBR)
تُنشئ واجهة Meshy 7 Image-to-3D API نموذجًا ثلاثي الأبعاد من صورة مصدر واحدة لتطوير الألعاب والتصميم الرقمي وتصوير المنتجات وإنشاء النماذج الأولية الإبداعية. يمكن للمطورين ضبط طوبولوجيا الشبكة والعدد المستهدف للمضلعات وإعادة بناء الشبكة والتناظر ووضعية الشخصيات البشرية الشكل وإضافة مواد PBR اختياريًا. يتوفر النموذج عبر Flaq AI ويقبل أيضًا توجيهات نصية أو مرئية لمسار إعداد الخامات.
الميزات الرئيسية لواجهة Meshy 7 Image-to-3D API
-
إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد من صورة واحدة: استخدم صورة مرجعية واحدة لتوجيه العنصر ومظهر النموذج ثلاثي الأبعاد المُنشأ.
-
طوبولوجيا قابلة للضبط: اختر طوبولوجيا مثلثية أو رباعية وفقًا لمسار العمل اللاحق المقصود.
-
التحكم في العدد المستهدف للمضلعات: حدد عددًا مستهدفًا للمضلعات ضمن النطاق المدعوم لتوجيه كثافة الشبكة.
-
خيارات إعادة بناء الشبكة والتناظر: تحكم في إعادة إنشاء الشبكة وكيفية تطبيق التناظر.
-
توجيه وضعية الشخصيات البشرية الشكل: اختر خيارات الوضعية المدعومة للشخصيات البشرية الشكل المناسبة.
-
دعم اختياري لـ PBR وتوجيه الخامات: فعّل إنشاء مواد PBR ووجّه إعداد الخامات باستخدام وصف نصي أو صورة مرجعية.
كيفية استخدام Meshy 7 Image-to-3D API لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد على Flaq AI
-
المدخلات: رابط URL إلزامي لصورة واحدة، مع إعدادات اختيارية لطوبولوجيا الشبكة والعدد المستهدف للمضلعات وإعادة بناء الشبكة والتناظر ووضعية الشخصيات البشرية الشكل وPBR ووصف الخامات وصورة الخامات.
-
المخرجات: نموذج ثلاثي الأبعاد مُنشأ مع خرائط خامات اختيارية لمواد PBR، يُعاد عبر مسار معالجة المهام في Flaq AI.
-
عناصر التحكم في الشبكة: اختر طوبولوجيا مثلثية أو رباعية، وحدد العدد المستهدف للمضلعات، واختر ما إذا كنت تريد إعادة بناء شبكة البنية الهندسية المُنشأة.
-
عناصر التحكم في الوضعية: استخدم إعدادات وضعية الشخصيات البشرية الشكل المدعومة عندما يكون العنصر في الصورة المصدر مناسبًا لتوجيه الوضعية.
-
الإمكانات: إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد من صورة واحدة مع عناصر تحكم قابلة للضبط للشبكة والوضعية والتناظر والخامات.
أبرز حالات استخدام تكامل Meshy 7 Image-to-3D API
-
من الرسم التصوري إلى النموذج ثلاثي الأبعاد: حوّل صورة مرجعية لشخصية أو عنصر أو بيئة إلى نموذج أولي لمواصلة تطويره.
-
تصوير المنتجات: أنشئ تصورات ثلاثية الأبعاد من صور المنتجات لمراجعتها وتجهيزها للتجارب التفاعلية.
-
تصميم الشخصيات: أنشئ نموذجًا أساسيًا من صورة مرجعية مناسبة لشخصية، ثم واصل إعداد الهيكل العظمي والتحسين في أدوات المراحل اللاحقة.
-
تصورات المقتنيات والمجسمات: حوّل الأعمال الفنية المعتمدة إلى بنية هندسية أساسية لفحصها لاحقًا والتحضير لتصنيعها.
-
المؤثرات البصرية والتصور المسبق: أنشئ نماذج تستند إلى صور مرجعية لتخطيط المشاهد وتنسيقها واستكشاف الأصول في مراحلها المبكرة.
ملاحظة لا تُظهر الصورة الواحدة جميع أسطح العنصر، لذا تُستنتج البنية الهندسية غير المرئية وينبغي مراجعتها. تأكد من امتثال الصور المصدر لمتطلبات حقوق النشر والملكية الفكرية المعمول بها.
Meshy 7 Image-to-3D والمنافسون: تحليل مقارن
-
مقارنة Meshy 7 Image-to-3D مع Tripo Image-to-3D
ينبغي للفرق التي تقارن بين هذين النموذجين تقييم متطلبات المدخلات والتحكم في طوبولوجيا الشبكة وإعدادات العدد المستهدف للمضلعات ومسارات إعداد الخامات واحتياجات التكامل. يتيح Meshy 7 هذه الخيارات من خلال Flaq AI. -
مقارنة Meshy 7 Image-to-3D مع Rodin Image-to-3D
يعتمد النموذج الأنسب على العنصر والبنية الهندسية المطلوبة ومسار العمل اللاحق. يجمع Meshy 7 بين الإنشاء من صورة واحدة وخيارات إعادة بناء الشبكة وتوجيه الوضعية والتناظر والتحكم في PBR. -
مقارنة Meshy 7 Image-to-3D مع Stable Fast 3D
يمكن للمطورين مقارنة سلوك النموذج وعناصر التحكم المتاحة في الشبكة ومتطلبات المخرجات ونهج النشر. يتوفر Meshy 7 من خلال واجهة API مُدارة للمهام على Flaq AI. -
مقارنة Meshy 7 Image-to-3D مع CSM Image-to-3D
ينبغي لفرق المنتجات تقييم نطاق العناصر المدعومة والتحكم في البنية الهندسية وتوجيه الخامات والتكامل مع API. يقبل Meshy 7 صورة مصدر واحدة وإعدادات إنشاء قابلة للضبط. -
مقارنة Meshy 7 Image-to-3D مع Meshy 7 Multiview-to-3D
يتطلب Image-to-3D صورة مصدر واحدة. ويقبل Multiview-to-3D عدة صور مرجعية عندما تتوفر زوايا رؤية إضافية.