Verwandle ein Referenzbild in ein 3D-Modell mit einstellbaren Optionen für Ausrichtung, Orientierung, Textur, Material, Geometrie, Maßstab und Mesh.
Verwandte Tripo3D H3.1-Modelle
API-Beispiele
Anfragebeispiel
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: 'tripo3d-h3.1-image-to-3d',
image_url: 'https://example.com/object.png',
texture_alignment: 'original_image',
orientation: 'default',
texture: true,
pbr: true,
texture_quality: 'standard',
geometry_quality: 'standard',
auto_size: false,
quad: false,
}),
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
Polling-Beispiel
// 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));
}
Anfragebeispiel
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': 'tripo3d-h3.1-image-to-3d',
'image_url': 'https://example.com/object.png',
'texture_alignment': 'original_image',
'orientation': 'default',
'texture': True,
'pbr': True,
'texture_quality': 'standard',
'geometry_quality': 'standard',
'auto_size': False,
'quad': False,
},
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
Polling-Beispiel
# 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)
Anfragebeispiel
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": "tripo3d-h3.1-image-to-3d",
"image_url": "https://example.com/object.png",
"texture_alignment": "original_image",
"orientation": "default",
"texture": true,
"pbr": true,
"texture_quality": "standard",
"geometry_quality": "standard",
"auto_size": false,
"quad": false
}'
Polling-Beispiel
# 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"
Beispiel ausprobieren
Preise für Tripo H3.1 Image to 3D
| Parameter | Preis | Ursprünglicher Preis | Rabatt |
|---|
README
Hochpräzise Tripo H3.1 Image-to-3D API (KI-gestützte 3D-Rekonstruktion aus Bildern)
Die Tripo H3.1 Image-to-3D API von Tripo3D AI verwandelt ein einzelnes Referenzbild in ein detailliertes 3D-Asset für Entwickler, Kreativteams und 3D-Produktionsabläufe. Das Tripo H3.1-Modell interpretiert die sichtbare Struktur und Oberflächenbeschaffenheit, um ein Mesh mit optionalen Texturen und PBR-Materialien zu erzeugen. Mit Flaq AI können Teams die Image-to-3D-Rekonstruktion in Abläufe für Produktvisualisierung, Game-Art, E-Commerce und Content-Erstellung integrieren.
Hauptfunktionen der Tripo H3.1 Image-to-3D API
- 3D-Rekonstruktion aus einem Einzelbild: Verwandeln Sie ein klares Objektbild in ein 3D-Modell und verwenden Sie dabei die Referenz als visuelle Grundlage für Form und Oberflächenbeschaffenheit.
- Referenzbasierte Geometrie: Erzeugen Sie detaillierte Geometrie, die das im Ausgangsbild gezeigte Motiv widerspiegelt. Dadurch ist die API nützlich, wenn für ein Konzept, Produkt oder vorhandenes Motiv ein 3D-Gegenstück benötigt wird.
- Ausgabe von Texturen und PBR-Materialien: Erstellen Sie optionale texturierte Assets mit physikalisch basierten Materialien für Rendering- Abläufe, die glaubwürdigere Oberflächen und Lichtreaktionen erfordern.
- Steuerung der visuellen Übereinstimmung: Richten Sie die Generierung darauf aus, das Erscheinungsbild des Ausgangsbildes zu bewahren oder eine stimmige 3D-Struktur zu priorisieren, je nach Ziel des Projekts.
- Flexible Asset-Vorbereitung: Passen Sie Qualität, Maßstab und Topologieeinstellungen an, um die Assets besser für Produkt-Rendering, kreative Iterationen, Nachbearbeitung oder die Asset-Übergabe vorzubereiten.
- API-fähiger Image-to-3D-Workflow: Ergänzen Sie Content-Systeme, Storefront-Tools und Kreativplattformen um bildgestützte 3D-Generierung und automatisierte Produktionsabläufe auf Flaq AI.
So verwenden Sie die Tripo H3.1 Image-to-3D API für die 3D-Rekonstruktion auf Flaq AI
- Eingabe: Ein einzelnes, klares Referenzbild, in dem das Hauptmotiv deutlich eingerahmt und leicht von seinem Hintergrund zu unterscheiden ist.
- Ausgabe: Ein generiertes 3D-Mesh mit optionalen Texturen und PBR-Materialien, das über den API-Workflow von Flaq AI zum Rendern, Verfeinern oder Bereitstellen ausgegeben wird.
- Referenzausrichtung: Legen Sie fest, ob die Ausgabe näher am Erscheinungsbild des Originalbildes bleiben oder mehr Gewicht auf geometrische Stimmigkeit legen soll.
- Asset-Vorbereitung: Flexible Optionen für Qualität, Größe und Mesh helfen dabei, generierte Assets für unterschiedliche Produktionsanforderungen vorzubereiten.
- Funktionen: Bildgestützte 3D-Rekonstruktion, hochdetaillierte Mesh-Generierung, texturabhängige Ausgabe, Ausrichtungssteuerung und API-basierte Asset-Bereitstellung über Tripo H3.1.
Die besten Anwendungsfälle für die Integration der Tripo H3.1 Image-to-3D API
- E-Commerce-Produktvisualisierung: Verwandeln Sie Produktbilder in 3D-Assets für interaktive Storefronts, Werbe- szenen und immersive Produktpräsentationen.
- Game-Art und virtuelle Welten: Wandeln Sie Konzeptgrafiken, Requisitenreferenzen und Sammlerobjekt-Designs in Ausgangs-Assets für Spiele, virtuelle Erlebnisse und 3D-Umgebungen um.
- Kreative Marketingproduktion: Verwenden Sie ein zentrales Kampagnenmotiv als 3D-Objekt für Produktfilme, Social-Media-Inhalte, Markenanimationen und digitale Werbung erneut.
- Design- und Konzeptprüfung: Stellen Sie Beteiligten eine räumliche Version einer Designreferenz bereit, damit Teams frühzeitig Form, Materialausrichtung und Präsentation besprechen können.
- Automatisierung von Content-Plattformen: Ermöglichen Sie Image-to-3D-Funktionen in Kreativanwendungen und Asset-Management-Abläufen durch eine skalierbare Integration der Flaq AI API.
Hinweis Verwenden Sie für möglichst zuverlässige Ergebnisse ein klares Bild eines einzelnen Hauptmotivs mit wenigen Verdeckungen. Stellen Sie sicher, dass Sie über die Rechte verfügen, jedes Ausgangsbild hochzuladen und umzuwandeln.
Tripo H3.1 Image-to-3D im Vergleich zu Wettbewerbern: Vergleichsanalyse
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Tripo H3.1 Image-to-3D vs. Tripo H3.1 Text-to-3D: Image-to-3D verwendet eine visuelle Referenz als Ausgangspunkt und eignet sich ideal, wenn das gewünschte Erscheinungsbild entscheidend ist. Text-to-3D bietet mehr Freiheit, wenn ein Asset mit einem Konzept oder einer schriftlichen Beschreibung beginnt.
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Tripo H3.1 Image-to-3D vs. Tripo H3.1 Multiview-to-3D: Image-to-3D minimiert die Vorbereitung der Eingabe durch die Verwendung eines einzelnen Ausgangsbildes. Multiview-to-3D eignet sich besser, wenn mehrere Ansichten desselben Objekts verfügbar sind und eine umfassendere Referenzabdeckung erforderlich ist.
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Tripo H3.1 Image-to-3D vs. Meshy Image-to-3D: Meshy bietet einen zugänglichen, bildgestützten KI-3D-Workflow. Die Tripo H3.1 Image-to-3D API konzentriert sich auf hochpräzise Generierung mit Referenzabgleich, optionalen PBR-Materialien und flexiblen Optionen zur Asset-Vorbereitung für den Produktionseinsatz.
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Tripo H3.1 Image-to-3D vs. Rodin Image-to-3D: Rodin ist eine bekannte Lösung für die Erzeugung von 3D-Assets aus visuellen Referenzen. Tripo H3.1 hebt sich durch seinen hochdetaillierten H3.1-Generierungsprozess und die direkte Integration in Flaq AI API-Workflows ab.
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Tripo H3.1 Image-to-3D vs. manuelle 3D-Rekonstruktion: Eine manuelle Rekonstruktion kann umfangreiche Modellierungs- und Texturierungsarbeiten erfordern. Tripo H3.1 bietet einen schnellen, referenzgestützten Ausgangspunkt, den Künstler für den endgültigen Produktionskontext verfeinern können.