Genera un modello 3D dettagliato da una descrizione testuale con opzioni configurabili per texture, materiali, geometria, scala e mesh.
Modelli Meshy 7 correlati
Esempi API
Esempio di invio
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-text-to-3d',
prompt: 'A stylized red panda explorer wearing a small canvas backpack',
topology: 'quad',
remesh: true,
symmetry_mode: 'auto',
pose_mode: 'a-pose',
pbr: true,
texture_prompt: 'Hand-painted fur and weathered canvas with warm autumn colors',
texture_image: 'https://example.com/red-panda-texture.png',
}),
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
Esempio di 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));
}
Esempio di invio
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-text-to-3d',
'prompt': 'A stylized red panda explorer wearing a small canvas backpack',
'topology': 'quad',
'remesh': True,
'symmetry_mode': 'auto',
'pose_mode': 'a-pose',
'pbr': True,
'texture_prompt': 'Hand-painted fur and weathered canvas with warm autumn colors',
'texture_image': 'https://example.com/red-panda-texture.png',
},
)
response.raise_for_status()
task_id = response.json()['data']['task_id']
Esempio di 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)
Esempio di invio
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-text-to-3d",
"prompt": "A stylized red panda explorer wearing a small canvas backpack",
"topology": "quad",
"remesh": true,
"symmetry_mode": "auto",
"pose_mode": "a-pose",
"pbr": true,
"texture_prompt": "Hand-painted fur and weathered canvas with warm autumn colors",
"texture_image": "https://example.com/red-panda-texture.png"
}'
Esempio di 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"
Prezzi di Meshy 7 Text to 3D
| Parametri | Prezzo | Prezzo originale | Sconto |
|---|
README
API Meshy 7 Text-to-3D (Generazione di modelli 3D da prompt con PBR opzionale)
L’API Meshy 7 Text-to-3D genera un modello 3D da una descrizione in linguaggio naturale per lo sviluppo di giochi, l’esplorazione di progetti, i contenuti digitali e le applicazioni spaziali. Gli sviluppatori possono configurare topologia, numero di poligoni desiderato, rigenerazione della mesh, simmetria, posa umanoide e texturizzazione PBR opzionale. Disponibile tramite Flaq AI, il modello offre un flusso flessibile dal prompt al 3D, con indicazioni aggiuntive per le texture e controllo del seme casuale.
Funzionalità principali dell’API Meshy 7 Text-to-3D
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Generazione 3D da prompt: Crea un modello 3D da una descrizione scritta del soggetto, della forma, dello stile e dei dettagli visivi desiderati.
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Topologia configurabile: Scegli una topologia a triangoli o quadrilateri in base al flusso di lavoro successivo previsto.
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Controllo del numero di poligoni desiderato: Imposta un numero di poligoni desiderato nell’intervallo supportato per orientare la densità della mesh.
-
Opzioni di rigenerazione della mesh e simmetria: Controlla se la mesh viene rigenerata e come viene applicata la simmetria.
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Indicazioni per la posa umanoide: Richiedi una posa ad A o a T quando generi un soggetto umanoide adatto.
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PBR e indicazioni per le texture opzionali: Attiva la generazione di materiali PBR e guida la texturizzazione con un prompt o un’immagine di riferimento.
Come usare l’API Meshy 7 Text-to-3D per creare risorse 3D con l’IA su Flaq AI
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Ingresso: Un prompt obbligatorio da 1 a 600 caratteri, più impostazioni opzionali per topologia, numero di poligoni desiderato, rigenerazione della mesh, simmetria, posa umanoide, PBR, prompt per le texture, immagine per le texture e seme casuale.
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Uscita: Un modello 3D generato con texture dei materiali PBR opzionali, restituito tramite il flusso di attività di Flaq AI.
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Controlli della mesh: Seleziona una topologia a triangoli o quadrilateri, configura un numero di poligoni desiderato e scegli se rigenerare la mesh della geometria generata.
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Controlli delle texture: Attiva il PBR e fornisci indicazioni opzionali tramite testo o immagini per le texture del modello.
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Capacità: Generazione da testo a 3D con controlli configurabili per mesh, posa, simmetria, texture e seme.
Principali casi d’uso per l’integrazione dell’API Meshy 7 Text-to-3D
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Concept di risorse per giochi: Genera modelli iniziali per oggetti, elementi ambientali, personaggi e altri contenuti interattivi.
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Esperienze VR, AR e web: Crea concept 3D da esaminare e preparare per applicazioni spaziali.
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Concept di prodotti e confezioni: Esplora forme tridimensionali prima della modellazione dettagliata e della produzione.
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Visualizzazione del progetto: Trasforma brevi descrizioni creative in modelli per ideazione, presentazione e ulteriore perfezionamento.
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Preparazione alla stampa 3D: Genera geometria di base da esaminare, correggere e preparare in software dedicati alla stampa.
Nota La geometria generata va esaminata prima dell’uso in produzione, animazione, simulazione o fabbricazione. Assicurati che prompt e immagini di riferimento rispettino le politiche applicabili sui contenuti e sulla proprietà intellettuale.
Meshy 7 Text-to-3D e concorrenti: analisi comparativa
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Meshy 7 Text-to-3D a confronto con Tripo Text-to-3D
I team che confrontano questi modelli dovrebbero valutare le opzioni di topologia, i controlli del numero di poligoni desiderato, i flussi di texturizzazione, i requisiti di uscita e le esigenze di integrazione. Meshy 7 espone questi controlli tramite l’API Flaq AI. -
Meshy 7 Text-to-3D a confronto con Rodin Text-to-3D
La scelta dipende dal soggetto e dal flusso di lavoro 3D successivo. Meshy 7 combina la generazione da prompt con rigenerazione della mesh opzionale, indicazioni per la posa, simmetria e controlli PBR. -
Meshy 7 Text-to-3D a confronto con CSM
Gli sviluppatori possono confrontare gli ingressi supportati, i controlli della mesh, le opzioni di texturizzazione e il flusso API. Meshy 7 accetta un prompt testuale e offre impostazioni configurabili per geometria e texture. -
Meshy 7 Text-to-3D a confronto con Luma Genie
I team di prodotto dovrebbero valutare il comportamento del modello, i controlli disponibili, i requisiti di uscita e il formato di integrazione. Meshy 7 è disponibile come API basata su attività su Flaq AI. -
Meshy 7 Text-to-3D a confronto con Meshy 7 Image-to-3D
Text-to-3D è adatto ai flussi che partono da un concept scritto. Image-to-3D è l’opzione corrispondente quando un’immagine di origine deve guidare il modello generato.