Trasforma un'immagine di riferimento in un modello 3D con opzioni configurabili per allineamento, orientamento, texture, materiali, geometria, scala e mesh.
Modelli Tripo3D H3.1 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: '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;
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': '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']
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": "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
}'
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"
Prova un esempio
Prezzi di Tripo H3.1 Image to 3D
| Parametri | Prezzo | Prezzo originale | Sconto |
|---|
README
API Tripo H3.1 Image-to-3D ad alta fedeltà (ricostruzione 3D con IA da immagini)
Tripo H3.1 Image-to-3D API di Tripo3D AI converte una singola immagine di riferimento in un asset 3D dettagliato per sviluppatori, team creativi e flussi di lavoro di produzione 3D. Il modello Tripo H3.1 interpreta la struttura visibile e l'aspetto della superficie per generare una mesh con texture e materiali PBR opzionali. Tramite Flaq AI, i team possono integrare la ricostruzione Image-to-3D nelle pipeline di visualizzazione dei prodotti, game art, e-commerce e generazione di contenuti.
Funzionalità principali di Tripo H3.1 Image-to-3D API
- Ricostruzione 3D da una singola immagine: Trasforma un'immagine nitida di un oggetto in un modello 3D usando il riferimento come base visiva per la forma e l'aspetto della superficie.
- Geometria basata sul riferimento: Genera una geometria dettagliata che riflette il soggetto mostrato nell'immagine sorgente, rendendo l'API utile quando un concept, un prodotto o un elemento visivo esistente richiede una controparte 3D.
- Output di texture e materiali PBR: Produce asset con texture opzionali e materiali basati sulla fisica per flussi di lavoro di rendering che richiedono superfici e risposte alla luce più realistiche.
- Controllo dell'allineamento visivo: Orienta la generazione verso la conservazione dell'aspetto dell'immagine sorgente o dà priorità a una struttura 3D coerente, a seconda dell'obiettivo del progetto.
- Preparazione flessibile degli asset: Regola le preferenze di qualità, scala e topologia per adattarle meglio al rendering di prodotti, all'iterazione creativa, alla post-produzione o alla consegna degli asset.
- Flusso di lavoro Image-to-3D pronto per le API: Aggiunge la generazione 3D guidata da immagini a sistemi di contenuti, strumenti per vetrine, piattaforme creative e flussi di produzione automatizzati su Flaq AI.
Come usare Tripo H3.1 Image-to-3D API per la ricostruzione 3D su Flaq AI
- Dati in ingresso: Una singola immagine di riferimento nitida, con il soggetto principale chiaramente inquadrato e facile da distinguere dallo sfondo.
- Risultato: Una mesh 3D generata con texture e materiali PBR opzionali, restituita tramite il flusso di lavoro Flaq AI API per rendering, perfezionamento o consegna.
- Direzione del riferimento: Scegli se l'output deve restare più vicino all'aspetto dell'immagine originale o porre maggiore enfasi sulla coerenza geometrica.
- Preparazione degli asset: Opzioni flessibili di qualità, dimensionamento e mesh aiutano a preparare gli asset generati per diversi requisiti di produzione.
- Funzionalità: Ricostruzione 3D guidata da immagini, generazione di mesh ad alto dettaglio, output sensibile alle texture, controllo dell'orientamento e distribuzione degli asset basata su API tramite Tripo H3.1.
Migliori casi d'uso per l'integrazione di Tripo H3.1 Image-to-3D API
- Visualizzazione di prodotti e-commerce: Trasforma le immagini dei prodotti in asset 3D per vetrine interattive, scene promozionali e presentazioni immersive dei prodotti.
- Game art e mondi virtuali: Converte concept art, riferimenti di oggetti di scena e design di oggetti da collezione in asset iniziali per giochi, esperienze virtuali e ambienti 3D.
- Produzione creativa per il marketing: Riutilizza un elemento visivo chiave della campagna come oggetto 3D per video di prodotto, contenuti social, animazioni di brand e pubblicità digitale.
- Revisione di design e concept: Offre agli stakeholder una versione tridimensionale di un riferimento di design, aiutando i team a discutere forma, direzione dei materiali e presentazione in una fase iniziale.
- Automazione delle piattaforme di contenuti: Alimenta le funzionalità Image-to-3D nelle applicazioni creative e nei flussi di gestione degli asset con un'integrazione Flaq AI API scalabile.
Nota Per ottenere il risultato più affidabile, usa un'immagine nitida di un solo soggetto principale con occlusioni limitate. Assicurati di disporre dei diritti per caricare e trasformare ogni immagine sorgente.
Tripo H3.1 Image-to-3D e concorrenti: analisi comparativa
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Tripo H3.1 Image-to-3D vs. Tripo H3.1 Text-to-3D: Image-to-3D parte da un riferimento visivo ed è ideale quando l'aspetto finale è importante. Text-to-3D offre maggiore libertà quando un asset nasce da un concept o da una descrizione scritta.
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Tripo H3.1 Image-to-3D vs. Tripo H3.1 Multiview-to-3D: Image-to-3D riduce al minimo la preparazione dell'input usando una singola immagine sorgente. Multiview-to-3D è preferibile quando sono disponibili più viste dello stesso oggetto ed è necessaria una maggiore copertura di riferimento.
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Tripo H3.1 Image-to-3D vs. Meshy Image-to-3D: Meshy offre un flusso di lavoro IA 3D guidato da immagini e accessibile. Tripo H3.1 Image-to-3D API si concentra sulla generazione ad alta fedeltà con allineamento al riferimento, materiali PBR opzionali e opzioni flessibili di preparazione degli asset per l'uso in produzione.
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Tripo H3.1 Image-to-3D vs. Rodin Image-to-3D: Rodin è una soluzione nota per generare asset 3D da riferimenti visivi. Tripo H3.1 si distingue grazie al suo processo di generazione H3.1 ad alto dettaglio e all'integrazione diretta nei flussi Flaq AI API.
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Tripo H3.1 Image-to-3D vs. ricostruzione 3D manuale: La ricostruzione manuale può richiedere molto tempo per modellazione e texturing. Tripo H3.1 offre un punto di partenza rapido e guidato dal riferimento che gli artisti possono perfezionare per il contesto di produzione finale.