Convierte una imagen de referencia en un modelo 3D con opciones configurables de alineación, orientación, textura, material, geometría, escala y malla.
Modelos Tripo3D H3.1 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: '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;
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': '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']
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": "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
}'
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"
Prueba un ejemplo
Precios de Tripo H3.1 Image to 3D
| Parámetros | Precio | Precio original | Descuento |
|---|
README
API Tripo H3.1 Image-to-3D de alta fidelidad (reconstrucción 3D con IA a partir de imágenes)
La API Tripo H3.1 Image-to-3D de Tripo3D AI convierte una sola imagen de referencia en un recurso 3D detallado para desarrolladores, equipos creativos y flujos de trabajo de producción 3D. El modelo Tripo H3.1 interpreta la estructura visible y el aspecto de la superficie para generar una malla con texturas y materiales PBR opcionales. A través de Flaq AI, los equipos pueden integrar la reconstrucción de imagen a 3D en procesos de visualización de productos, arte para videojuegos, comercio electrónico y generación de contenido.
Características principales de la API Tripo H3.1 Image-to-3D
- Reconstrucción 3D a partir de una sola imagen: Transforma una imagen clara de un objeto en un modelo 3D utilizando la referencia como base visual para la forma y el aspecto de la superficie.
- Geometría basada en la referencia: Genera geometría detallada que refleja el sujeto mostrado en la imagen de origen, lo que hace que la API resulte útil cuando un concepto, producto o elemento visual existente necesita un equivalente en 3D.
- Salida de texturas y materiales PBR: Produce recursos texturizados opcionales con materiales basados en principios físicos para flujos de renderizado que requieren superficies y una respuesta a la iluminación más realistas.
- Control de alineación visual: Orienta la generación para conservar el aspecto de la imagen de origen o priorizar una estructura 3D coherente, según el objetivo del proyecto.
- Preparación flexible de recursos: Ajusta las preferencias de calidad, escala y topología para adaptarlas mejor al renderizado de productos, la iteración creativa, la posproducción o la entrega de recursos.
- Flujo de trabajo de imagen a 3D listo para API: Añade generación 3D guiada por imágenes a sistemas de contenido, herramientas para tiendas y plataformas creativas, así como a flujos de producción automatizados en Flaq AI.
Cómo usar la API Tripo H3.1 Image-to-3D para la reconstrucción 3D en Flaq AI
- Entrada: Una sola imagen de referencia clara, con el sujeto principal encuadrado de forma visible y fácil de distinguir de su fondo.
- Salida: Una malla 3D generada con texturas y materiales PBR opcionales, devuelta mediante el flujo de trabajo de la API de Flaq AI para su renderizado, perfeccionamiento o entrega.
- Orientación de la referencia: Elige si la salida debe mantenerse más próxima al aspecto de la imagen original o dar mayor importancia a la coherencia geométrica.
- Preparación de recursos: Las opciones flexibles de calidad, tamaño y malla ayudan a preparar los recursos generados para distintos requisitos de producción.
- Capacidades: Reconstrucción 3D guiada por imágenes, generación de mallas de gran detalle, salida que tiene en cuenta las texturas, control de la orientación y entrega de recursos mediante API a través de Tripo H3.1.
Mejores casos de uso para integrar la API Tripo H3.1 Image-to-3D
- Visualización de productos para comercio electrónico: Convierte imágenes de productos en recursos 3D para escaparates interactivos, escenas promocionales y presentaciones inmersivas de productos.
- Arte para videojuegos y mundos virtuales: Convierte arte conceptual, referencias de objetos y diseños de coleccionables en recursos iniciales para videojuegos, experiencias virtuales y entornos 3D.
- Producción creativa de marketing: Reutiliza una imagen clave de una campaña como objeto 3D para vídeos de productos, contenido social, animaciones de marca y publicidad digital.
- Revisión de diseños y conceptos: Ofrece a las partes interesadas una versión espacial de una referencia de diseño para ayudar a los equipos a debatir la forma, la orientación de los materiales y la presentación desde una fase más temprana.
- Automatización de plataformas de contenido: Incorpora funciones de imagen a 3D en aplicaciones creativas y flujos de gestión de recursos mediante una integración escalable con la API de Flaq AI.
Nota Para obtener el resultado más fiable, utiliza una imagen clara de un único sujeto principal con pocas oclusiones. Asegúrate de disponer de los derechos para cargar y transformar cada imagen de origen.
Tripo H3.1 Image-to-3D frente a la competencia: análisis comparativo
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Tripo H3.1 Image-to-3D frente a Tripo H3.1 Text-to-3D: Image-to-3D parte de una referencia visual y es ideal cuando importa el aspecto final. Text-to-3D ofrece mayor libertad cuando un recurso nace como un concepto o una descripción escrita.
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Tripo H3.1 Image-to-3D frente a Tripo H3.1 Multiview-to-3D: Image-to-3D reduce al mínimo la preparación de la entrada al utilizar una sola imagen de origen. Multiview-to-3D es preferible cuando se dispone de varias vistas del mismo objeto y se necesita una mayor cobertura de referencia.
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Tripo H3.1 Image-to-3D frente a Meshy Image-to-3D: Meshy ofrece un flujo de trabajo 3D con IA guiado por imágenes y accesible. La API Tripo H3.1 Image-to-3D se centra en una generación de alta fidelidad con alineación de referencia, materiales PBR opcionales y opciones flexibles de preparación de recursos para usos de producción.
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Tripo H3.1 Image-to-3D frente a Rodin Image-to-3D: Rodin es una opción conocida para generar recursos 3D a partir de referencias visuales. Tripo H3.1 se distingue por su proceso de generación H3.1 de gran detalle y su integración directa en los flujos de trabajo de la API de Flaq AI.
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Tripo H3.1 Image-to-3D frente a la reconstrucción 3D manual: La reconstrucción manual puede requerir mucho tiempo de modelado y texturizado. Tripo H3.1 proporciona un punto de partida rápido y guiado por una referencia que los artistas pueden perfeccionar para el contexto de producción final.