Convierte una imagen de referencia en un modelo 3D con opciones configurables de alineación, orientación, textura, material, geometría, escala y malla.
Modelos Meshy 7 relacionados
Ejemplos de API
Ejemplo de envio
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;
Ejemplo de sondeo
// 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));
}
Ejemplo de envio
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']
Ejemplo de sondeo
# 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)
Ejemplo de envio
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"
}'
Ejemplo de sondeo
# 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"
Precios de Meshy 7 Image to 3D
| Parámetros | Precio | Precio original | Descuento |
|---|
README
API de Meshy 7 Image-to-3D (Generación 3D a partir de una sola imagen con PBR opcional)
La API de Meshy 7 Image-to-3D genera un modelo 3D a partir de una sola imagen de origen para el desarrollo de videojuegos, el diseño digital, la visualización de productos y la creación de prototipos creativos. Los desarrolladores pueden configurar la topología, el número objetivo de polígonos, el remallado, la simetría, la pose humanoide y los materiales PBR opcionales. Disponible a través de Flaq AI, el modelo también acepta indicaciones de texto o imagen para el flujo de texturizado.
Funciones principales de la API de Meshy 7 Image-to-3D
-
Generación 3D a partir de una sola imagen: Use una imagen de referencia para guiar el sujeto y la apariencia de un modelo 3D generado.
-
Topología configurable: Elija una topología de triángulos o cuadriláteros según el flujo de trabajo posterior previsto.
-
Control del número objetivo de polígonos: Establezca un número objetivo de polígonos dentro del intervalo admitido para orientar la densidad de la malla.
-
Opciones de remallado y simetría: Controle si se regenera la malla y cómo se aplica la simetría.
-
Indicaciones de pose humanoide: Seleccione las opciones de pose admitidas para sujetos humanoides adecuados.
-
PBR e indicaciones de textura opcionales: Active la generación de materiales PBR y guíe el texturizado mediante instrucciones o una imagen de referencia.
Cómo usar la API de Meshy 7 Image-to-3D para la generación 3D en Flaq AI
-
Entrada: Una URL de imagen obligatoria, más ajustes opcionales de topología, número objetivo de polígonos, remallado, simetría, pose humanoide, PBR, instrucciones de textura e imagen de textura.
-
Salida: Un modelo 3D generado con texturas de materiales PBR opcionales, devuelto mediante el flujo de tareas de Flaq AI.
-
Controles de malla: Seleccione una topología de triángulos o cuadriláteros, configure un número objetivo de polígonos y elija si desea remallar la geometría generada.
-
Controles de pose: Use los ajustes de pose humanoide admitidos cuando el sujeto de origen sea adecuado para recibir indicaciones de pose.
-
Capacidades: Generación de una sola imagen a 3D con controles configurables de malla, pose, simetría y textura.
Principales casos de uso de la integración de la API de Meshy 7 Image-to-3D
-
De arte conceptual a 3D: Convierta una referencia de personaje, objeto o entorno en un modelo inicial para seguir desarrollándolo.
-
Visualización de productos: Cree conceptos 3D a partir de imágenes de productos para revisarlos y prepararlos para experiencias interactivas.
-
Diseño de personajes: Genere un modelo base a partir de una referencia de personaje adecuada y continúe con la creación del esqueleto y el perfeccionamiento en herramientas posteriores.
-
Conceptos de objetos de colección y figuras: Convierta ilustraciones aprobadas en geometría base para su posterior inspección y preparación para la fabricación.
-
Efectos visuales y previsualización: Cree modelos guiados por referencias para planificar escenas, distribuir elementos y explorar recursos iniciales.
Nota Una sola imagen no muestra todas las superficies de un objeto, por lo que la geometría no visible se infiere y debe revisarse. Asegúrese de que las imágenes de origen cumplan los requisitos aplicables de derechos de autor y propiedad intelectual.
Meshy 7 Image-to-3D frente a la competencia: análisis comparativo
-
Meshy 7 Image-to-3D frente a Tripo Image-to-3D
Los equipos que comparen estos modelos deben evaluar los requisitos de entrada, los controles de topología, los ajustes del número objetivo de polígonos, los flujos de texturizado y las necesidades de integración. Meshy 7 expone estas opciones a través de Flaq AI. -
Meshy 7 Image-to-3D frente a Rodin Image-to-3D
El modelo preferido depende del sujeto, la geometría deseada y el flujo de trabajo posterior. Meshy 7 combina la generación a partir de una sola imagen con remallado opcional, indicaciones de pose, simetría y controles PBR. -
Meshy 7 Image-to-3D frente a Stable Fast 3D
Los desarrolladores pueden comparar el comportamiento del modelo, los controles de malla disponibles, los requisitos de salida y el enfoque de despliegue. Meshy 7 está disponible mediante una API de tareas gestionada en Flaq AI. -
Meshy 7 Image-to-3D frente a CSM Image-to-3D
Los equipos de producto deben evaluar la variedad de sujetos admitidos, los controles de geometría, las indicaciones de textura y la integración de la API. Meshy 7 acepta una imagen de origen y ajustes de generación configurables. -
Meshy 7 Image-to-3D frente a Meshy 7 Multiview-to-3D
Image-to-3D requiere una imagen de origen. Multiview-to-3D acepta varias imágenes de referencia cuando hay ángulos visuales adicionales disponibles.