1枚の参照画像を3Dモデルに変換します。位置合わせ、向き、テクスチャ、マテリアル、形状、スケール、メッシュを設定できます。
関連するMeshy 7モデル
API 例
送信例
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;
ポーリング例
// 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));
}
送信例
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']
ポーリング例
# 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)
送信例
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"
}'
ポーリング例
# 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"
Meshy 7 Image to 3Dの料金
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
README
Meshy 7 Image-to-3D API（単一画像からの3D生成とオプションのPBR）
Meshy 7 Image-to-3D APIは、1枚の元画像から3Dモデルを生成し、ゲーム開発、デジタルデザイン、製品の 可視化、クリエイティブな試作に活用できます。開発者はトポロジー、目標ポリゴン数、リメッシュ、対称性、 人型モデルのポーズ、オプションのPBRマテリアルを設定できます。Flaq AIで利用でき、テクスチャのワークフロー向けに テキストや画像によるガイドも指定できます。
Meshy 7 Image-to-3D APIの主な機能
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単一画像からの3D生成： 1枚の参照画像を使い、生成する3Dモデルの対象と外観を指定できます。
-
トポロジーの設定： 後工程のワークフローに合わせて、三角形または四角形のトポロジーを選択できます。
-
目標ポリゴン数の制御： 対応範囲内で目標ポリゴン数を設定し、メッシュ密度を調整できます。
-
リメッシュと対称性の設定： メッシュを再生成するかどうかと、対称性の適用方法を指定できます。
-
人型モデルのポーズ指定： 適切な人型の対象に対して、対応するポーズを選択できます。
-
オプションのPBRとテクスチャ指定： PBRマテリアルの生成を有効にし、プロンプトや参照画像で テクスチャを指定できます。
Flaq AIでMeshy 7 Image-to-3D APIを使用して3Dを生成する方法
-
入力： 必須の画像URLを1つ指定し、トポロジー、目標ポリゴン数、リメッシュ、対称性、人型モデルのポーズ、PBR、 テクスチャ用プロンプト、テクスチャ画像を任意で設定できます。
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出力： 生成された3Dモデルと、任意のPBRマテリアルテクスチャがFlaq AIのタスクワークフローを通じて返されます。
-
メッシュ制御： 三角形または四角形のトポロジーを選び、目標ポリゴン数を設定し、生成された形状を リメッシュするかどうかを指定できます。
-
ポーズ制御： 元画像の対象がポーズ指定に適している場合、対応する人型モデルのポーズ設定を使用できます。
-
対応機能： メッシュ、ポーズ、対称性、テクスチャを設定できる単一画像からの3D生成。
Meshy 7 Image-to-3D API連携に適した活用例
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コンセプトアートから3Dへ： キャラクター、小道具、環境の参照画像を、さらなる制作に使える初期モデルへ変換できます。
-
製品の可視化： 製品画像から3Dコンセプトを作成し、確認やインタラクティブな体験に向けた 準備に活用できます。
-
キャラクターデザイン： 適切なキャラクターの参照画像からベースモデルを生成し、後工程のツールでリギングや 調整を続けられます。
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コレクションアイテム・フィギュアのコンセプト： 承認済みのアートワークを基本形状に変換し、その後の検査や製造準備に 活用できます。
-
VFXとプリビジュアライゼーション： 参照画像に基づくモデルを作成し、シーンの計画、レイアウト、初期のアセット検討に活用できます。
注意 1枚の画像には物体のすべての面が写っていないため、見えない部分の形状は推定されます。必ず 確認してください。元画像が、適用される著作権および知的財産に関する要件に準拠していることを確認してください。
Meshy 7 Image-to-3Dと競合モデルの比較分析
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Meshy 7 Image-to-3DとTripo Image-to-3Dの比較
比較する際は、入力要件、トポロジー制御、目標ポリゴン数の設定、テクスチャの ワークフロー、連携要件を評価してください。Meshy 7は、Flaq AIを通じてこれらの設定を提供します。 -
Meshy 7 Image-to-3DとRodin Image-to-3Dの比較
適切なモデルは、対象、必要な形状、後工程のワークフローによって異なります。Meshy 7は、単一画像からの生成に、 任意のリメッシュ、ポーズ指定、対称性、PBR制御を組み合わせています。 -
Meshy 7 Image-to-3DとStable Fast 3Dの比較
開発者は、モデルの挙動、利用可能なメッシュ制御、出力要件、デプロイ方式を比較できます。Meshy 7は、 Flaq AIのマネージド型タスクAPIを通じて利用できます。 -
Meshy 7 Image-to-3DとCSM Image-to-3Dの比較
製品開発チームは、対応する対象の範囲、形状制御、テクスチャ指定、API連携を評価してください。Meshy 7は、 1枚の元画像を入力として受け取り、生成設定を指定できます。 -
Meshy 7 Image-to-3DとMeshy 7 Multiview-to-3Dの比較
Image-to-3Dには元画像が1枚必要です。Multiview-to-3Dは、追加の視点から撮影した画像がある場合に、複数の参照画像を 入力できます。