Ubah satu gambar referensi menjadi model 3D dengan opsi penyelarasan, orientasi, tekstur, material, geometri, skala, dan mesh yang dapat dikonfigurasi.
Model Tripo3D H3.1 Terkait
Contoh API
Contoh Pengiriman
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;
Contoh Polling
// 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));
}
Contoh Pengiriman
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']
Contoh Polling
# 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)
Contoh Pengiriman
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
}'
Contoh Polling
# 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"
Coba contoh
Harga Tripo H3.1 Image to 3D
| Parameter | Harga | Harga asli | Diskon |
|---|
README
Tripo H3.1 Image-to-3D API Fidelitas Tinggi (Rekonstruksi 3D AI dari Gambar)
Tripo H3.1 Image-to-3D API dari Tripo3D AI mengubah satu gambar referensi menjadi aset 3D mendetail bagi pengembang, tim kreatif, dan alur kerja produksi 3D. Model Tripo H3.1 menafsirkan struktur yang terlihat dan tampilan permukaan untuk menghasilkan mesh dengan tekstur dan material PBR opsional. Melalui Flaq AI, tim dapat mengintegrasikan rekonstruksi Image-to-3D ke dalam pipeline visualisasi produk, seni game, e-commerce, dan pembuatan konten.
Fitur Utama Tripo H3.1 Image-to-3D API
- Rekonstruksi 3D dari Satu Gambar: Ubah satu gambar objek yang jelas menjadi model 3D dengan menggunakan referensi sebagai landasan visual untuk bentuk dan tampilan permukaan.
- Geometri yang Memahami Referensi: Hasilkan geometri mendetail yang mencerminkan subjek dalam gambar sumber sehingga API ini berguna ketika konsep, produk, atau visual yang sudah ada memerlukan padanan 3D.
- Output Tekstur dan Material PBR: Hasilkan aset bertekstur opsional dengan material berbasis fisik untuk alur kerja rendering yang membutuhkan permukaan dan respons pencahayaan yang lebih nyata.
- Kontrol Keselarasan Visual: Arahkan pembuatan untuk mempertahankan tampilan gambar sumber atau memprioritaskan struktur 3D yang koheren, sesuai tujuan proyek.
- Persiapan Aset yang Fleksibel: Sesuaikan preferensi kualitas, skala, dan topologi agar lebih sesuai untuk rendering produk, iterasi kreatif, pascaproduksi, atau serah terima aset.
- Alur Kerja Image-to-3D Siap API: Tambahkan pembuatan 3D berpanduan gambar ke sistem konten, alat etalase, platform kreatif, dan alur produksi otomatis di Flaq AI.
Cara Menggunakan Tripo H3.1 Image-to-3D API untuk Rekonstruksi 3D di Flaq AI
- Masukan: Satu gambar referensi yang jelas dengan subjek utama terlihat berada di dalam bingkai dan mudah dibedakan dari latar belakangnya.
- Keluaran: Mesh 3D yang dihasilkan dengan tekstur dan material PBR opsional, dikembalikan melalui alur kerja Flaq AI API untuk rendering, penyempurnaan, atau pengiriman.
- Arah Referensi: Pilih apakah output harus lebih mendekati tampilan gambar asli atau lebih menekankan koherensi geometri.
- Persiapan Aset: Pilihan kualitas, ukuran, dan mesh yang fleksibel membantu menyiapkan aset hasil pembuatan untuk berbagai kebutuhan produksi.
- Kemampuan: Rekonstruksi 3D berpanduan gambar, pembuatan mesh berdetail tinggi, output yang mempertimbangkan tekstur, kontrol orientasi, serta pengiriman aset berbasis API melalui Tripo H3.1.
Kasus Penggunaan Terbaik untuk Integrasi Tripo H3.1 Image-to-3D API
- Visualisasi Produk E-commerce: Ubah gambar produk menjadi aset 3D untuk etalase interaktif, adegan promosi, dan presentasi produk imersif.
- Seni Game dan Dunia Virtual: Ubah seni konsep, referensi properti, dan desain barang koleksi menjadi aset awal untuk game, pengalaman virtual, dan lingkungan 3D.
- Produksi Kreatif Pemasaran: Gunakan kembali visual utama kampanye sebagai objek 3D untuk film produk, konten sosial, animasi bermerek, dan iklan digital.
- Tinjauan Desain dan Konsep: Berikan versi spasial dari referensi desain kepada pemangku kepentingan sehingga tim dapat membahas bentuk, arah material, dan presentasi lebih awal.
- Otomatisasi Platform Konten: Dukung fitur Image-to-3D dalam aplikasi kreatif dan alur kerja pengelolaan aset dengan integrasi Flaq AI API yang dapat diskalakan.
Catatan Untuk hasil yang paling andal, gunakan gambar jelas dari satu subjek utama dengan sedikit oklusi. Pastikan Anda memiliki hak untuk mengunggah dan mengubah setiap gambar sumber.
Tripo H3.1 Image-to-3D vs Pesaing: Analisis Perbandingan
-
Tripo H3.1 Image-to-3D vs. Tripo H3.1 Text-to-3D: Image-to-3D dimulai dari referensi visual dan ideal ketika tampilan target penting. Text-to-3D memberikan kebebasan lebih besar ketika aset bermula dari konsep atau deskripsi tertulis.
-
Tripo H3.1 Image-to-3D vs. Tripo H3.1 Multiview-to-3D: Image-to-3D meminimalkan persiapan input dengan menggunakan satu gambar sumber. Multiview-to-3D lebih sesuai ketika tersedia beberapa tampilan objek yang sama dan cakupan referensi yang lebih luas diperlukan.
-
Tripo H3.1 Image-to-3D vs. Meshy Image-to-3D: Meshy menawarkan alur kerja AI 3D berpanduan gambar yang mudah diakses. Tripo H3.1 Image-to-3D API berfokus pada pembuatan berfidelitas tinggi dengan keselarasan referensi, material PBR opsional, dan pilihan persiapan aset yang fleksibel untuk penggunaan produksi.
-
Tripo H3.1 Image-to-3D vs. Rodin Image-to-3D: Rodin adalah opsi populer untuk menghasilkan aset 3D dari referensi visual. Tripo H3.1 tampil berbeda melalui jalur pembuatan H3.1 berdetail tinggi dan integrasi langsung ke dalam alur kerja Flaq AI API.
-
Tripo H3.1 Image-to-3D vs. Rekonstruksi 3D Manual: Rekonstruksi manual dapat memerlukan waktu pemodelan dan pembuatan tekstur yang panjang. Tripo H3.1 menyediakan titik awal cepat berpanduan referensi yang dapat disempurnakan seniman untuk konteks produksi akhir.