Erstelle ein 3D-Modell aus 2–4 Referenzbildern in der Reihenfolge vorne, links, hinten, rechts mit einstellbaren Ausgabeoptionen.
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-multiview-to-3d',
images: [
'https://example.com/front.png',
'https://example.com/left.png',
'https://example.com/back.png',
'https://example.com/right.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-multiview-to-3d',
'images': [
'https://example.com/front.png',
'https://example.com/left.png',
'https://example.com/back.png',
'https://example.com/right.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-multiview-to-3d",
"images": [
"https://example.com/front.png",
"https://example.com/left.png",
"https://example.com/back.png",
"https://example.com/right.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 Multiview to 3D
| Parameter | Preis | Ursprünglicher Preis | Rabatt |
|---|
README
Hochpräzise Tripo H3.1 Multiview-to-3D API (KI-gestützte 3D-Asset-Generierung aus mehreren Ansichten)
Die Tripo H3.1 Multiview-to-3D API von Tripo3D AI erzeugt detaillierte 3D-Assets aus einem zusammengehörigen Satz von Referenzbildern desselben Objekts. Durch die Nutzung mehrerer Blickwinkel kann das Tripo H3.1 Modell eine fundiertere Interpretation der Geometrie und Oberflächenerscheinung des Objekts für produktionsorientierte 3D-Workflows erstellen. Flaq AI stellt diese Multiview-3D- Generierungsfunktion über eine API für Produktvisualisierung, Game-Assets, digitale Zwillinge und detailreiche Kreativproduktionen bereit.
Hauptfunktionen der Tripo H3.1 Multiview-to-3D API
- 3D-Rekonstruktion aus mehreren Blickwinkeln: Erzeugen Sie ein 3D-Asset aus mehreren Ansichten desselben Motivs, damit das Modell eine breitere visuelle Abdeckung bei der Ausarbeitung von Geometrie- und Texturdetails nutzen kann.
- Hochpräzise Geometriegenerierung: Erstellen Sie detaillierte Meshes für Assets, die für Nahaufnahmen, interaktive Szenen, Produktpräsentationen und andere anspruchsvolle 3D-Anwendungen vorgesehen sind.
- Referenzbewusste Texturausgabe: Erzeugen Sie optionale Texturen und PBR-Materialien und legen Sie dabei fest, ob das Ergebnis die Optik der Ausgangsbilder oder eine konsistente geometrische Interpretation bevorzugen soll.
- Flexible Produktionssteuerung: Passen Sie Geometrie, Textur, Größe und Mesh-Einstellungen an die Anforderungen eines ausgearbeiteten Renderings, eines nachgelagerten Bearbeitungsworkflows oder einer strukturierteren Asset-Übergabe an.
- Optionsbasierte Kostenkontrolle: Die Abrechnung richtet sich nach den ausgewählten Ausgabeoptionen und kombiniert ein Basisguthaben für die Generierung mit anfallenden Aufschlägen für Texturen, detaillierte Geometrie und Quad-Meshes.
- Skalierbare API-Integration: Integrieren Sie die Multiview-to-3D-Generierung in Asset-Bibliotheken, Kreativanwendungen, Visualisierungssysteme und automatisierte Flaq AI Workflows.
So verwenden Sie die Tripo H3.1 Multiview-to-3D API für detaillierte 3D-Rekonstruktionen auf Flaq AI
- Eingabe: Mehrere Bilder desselben Objekts, die aus ergänzenden Blickwinkeln aufgenommen wurden und im gesamten Satz ein einheitliches Motiv sowie eine konsistente visuelle Darstellung aufweisen.
- Ausgabe: Ein generiertes 3D-Mesh mit optionalen Texturen und PBR-Materialien, das über den Flaq AI API-Workflow zum Rendern, Bearbeiten oder Bereitstellen zurückgegeben wird.
- Referenzausrichtung: Steuern Sie, ob die generierte Oberflächenausgabe den bereitgestellten Bildern genau folgen oder einer konsistenten 3D-Geometrie höhere Priorität einräumen soll.
- Asset-Vorbereitung: Flexible Optionen für Detailtreue, Ausrichtung, Skalierung und Topologie unterstützen unterschiedliche nachgelagerte Produktionsanforderungen.
- Funktionen: Multiview-3D-Rekonstruktion, detailreiche Geometrie, referenzbewusste Texturausgabe, PBR-Material- generierung und optionsbasierte Asset-Bereitstellung über Tripo H3.1.
Die besten Anwendungsfälle für die Integration der Tripo H3.1 Multiview-to-3D API
- Digitale Produktzwillinge: Wandeln Sie einen sorgfältig zusammengestellten Satz von Produktansichten in detaillierte 3D-Assets für Online-Konfiguration, interaktiven Handel und visuelle Produkterlebnisse um.
- Game- und Entertainment-Assets: Schaffen Sie eine solide Ausgangsbasis für Requisiten, Sammlerstücke und zentrale Objekte, wenn Art- Teams mehrere Ansichten desselben Designs bereitstellen können.
- Architektur- und Innenraumvisualisierung: Erzeugen Sie wiederverwendbare 3D-Elemente aus mehreren Referenzbildern für Inszenierungen, Konzeptvisualisierungen und den detaillierten Szenenaufbau.
- Marketing- und CGI-Produktion: Rekonstruieren Sie Kampagnenobjekte für 3D-Produktfilme, Nahaufnahmen, immersive Launch-Materialien und digitale Markenerlebnisse.
- Automatisierung der Asset-Pipeline: Ergänzen Sie interne Tools und Content-Plattformen, die eine konsistente, wiederholbare API-basierte 3D-Generierung benötigen, um Multiview-Rekonstruktion.
Hinweis Verwenden Sie mehrere Bilder desselben Objekts bei einheitlicher Beleuchtung und mit klaren, ergänzenden Blickwinkeln. Stellen Sie sicher, dass Sie über die erforderlichen Rechte zur Nutzung jedes Referenzbildes verfügen.
Tripo H3.1 Multiview-to-3D im Vergleich zu Wettbewerbern: Vergleichsanalyse
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Tripo H3.1 Multiview-to-3D vs. Tripo H3.1 Image-to-3D: Multiview-to-3D nutzt eine breitere visuelle Abdeckung und eignet sich gut für Objekte, die von mehreren Referenzwinkeln profitieren. Image-to-3D ist der schnellere Weg, wenn nur ein einziges aussagekräftiges Bild verfügbar ist.
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Tripo H3.1 Multiview-to-3D vs. Tripo H3.1 Text-to-3D: Multiview-to-3D ist für die Rekonstruktion eines bestimmten referenzierten Objekts ausgelegt. Text-to-3D bietet mehr kreative Freiheit, wenn das Asset noch nicht visualisiert wurde.
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Tripo H3.1 Multiview-to-3D vs. Meshy Image-to-3D: Meshy kann die schnelle bildgestützte Asset-Erstellung unterstützen. Die Tripo H3.1 Multiview-to-3D API ist auf Workflows zugeschnitten, die mehrere Ansichten bereitstellen und die verfügbaren Referenzinformationen umfassender nutzen möchten.
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Tripo H3.1 Multiview-to-3D vs. Rodin 3D Generation: Rodin wird häufig für KI-generierte 3D-Assets aus Referenzbildern eingesetzt. Tripo H3.1 legt den Schwerpunkt auf hochpräzise Rekonstruktion aus mehreren Blickwinkeln mit materialbewusster Ausgabe und flexiblen Produktionssteuerungen in Flaq AI Workflows.
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Tripo H3.1 Multiview-to-3D vs. konventionelle Photogrammetrie: Konventionelle Photogrammetrie kann umfangreiche Aufnahme-, Bereinigungs- und Rekonstruktionsarbeiten erfordern. Tripo H3.1 bietet eine API-gesteuerte Alternative für Teams, die ein Asset aus einem sorgfältig zusammengestellten Satz von Objektansichten generieren möchten.