正面、左側、背面、右側の順に並べた2–4枚の参照画像から3Dモデルを構築し、出力オプションを設定できます。
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-multiview-to-3d',
images: [
'https://example.com/chair-front.png',
'https://example.com/chair-side.png',
'https://example.com/chair-back.png',
],
topology: 'quad',
remesh: true,
symmetry_mode: 'auto',
pbr: true,
texture_prompt: 'Natural walnut wood and woven cream fabric',
texture_image: 'https://example.com/chair-material-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-multiview-to-3d',
'images': [
'https://example.com/chair-front.png',
'https://example.com/chair-side.png',
'https://example.com/chair-back.png',
],
'topology': 'quad',
'remesh': True,
'symmetry_mode': 'auto',
'pbr': True,
'texture_prompt': 'Natural walnut wood and woven cream fabric',
'texture_image': 'https://example.com/chair-material-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-multiview-to-3d",
"images": [
"https://example.com/chair-front.png",
"https://example.com/chair-side.png",
"https://example.com/chair-back.png"
],
"topology": "quad",
"remesh": true,
"symmetry_mode": "auto",
"pbr": true,
"texture_prompt": "Natural walnut wood and woven cream fabric",
"texture_image": "https://example.com/chair-material-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 Multiview to 3Dの料金
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
README
Meshy 7 Multiview-to-3D API（PBRを任意で設定できる複数画像からの3D生成）
Meshy 7 Multiview-to-3D APIは、複数の参照画像から3Dモデルを生成し、ゲームアセット、デジタルデザイン、製品の ビジュアライゼーション、クリエイティブな試作に活用できます。正面・左・背面・右という順序に従う必要はなく、最大4つのビューを送信し、 トポロジー、目標ポリゴン数、リメッシュ、対称性、人型のポーズ、任意のPBRマテリアルを設定できます。 Flaq AIを通じて利用でき、テクスチャ作成のワークフローではテキストや画像によるガイダンスにも対応しています。
Meshy 7 Multiview-to-3D APIの主な機能
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複数画像の入力： 1枚以上の参照画像を使用して、生成モデルに追加の視覚情報を与えます。
-
柔軟なビューの送信： 正面、左、背面、右という固定の順序に従わずに画像を送信できます。
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トポロジーの設定： 後続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、メッシュ密度の指針を与えます。
-
リメッシュ、対称性、ポーズのオプション： メッシュの再生成、対称性の動作、対応する人型のポーズを設定できます。
-
任意のPBRとテクスチャガイダンス： PBRマテリアル生成を有効にし、プロンプトや参照画像で テクスチャ作成をガイドできます。
Flaq AIでMeshy 7 Multiview-to-3D APIを使い、複数画像から3Dモデルを生成する方法
-
入力： 1～4件の画像URLが必須です。トポロジー、目標ポリゴン数、リメッシュ、対称性、 人型のポーズ、PBR、テクスチャプロンプト、テクスチャ画像は任意で設定できます。
-
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。
-
ビューの扱い： 同じ被写体の複数のビューを、方向の順序を指定せずに送信できます。
-
メッシュ制御： 三角形または四角形のトポロジーを選択し、目標ポリゴン数を設定して、生成されたジオメトリを リメッシュするかどうかを選択します。
-
対応機能： メッシュ、ポーズ、対称性、テクスチャを制御できる、複数画像からの3D生成。
Meshy 7 Multiview-to-3D API連携に適した主な用途
-
キャラクターやクリーチャーのコンセプト： 一貫性のある複数のビューを使い、生成するベースモデルに より多くの視覚情報を与えます。
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製品のビジュアライゼーション： 承認済みの複数の製品画像から3Dコンセプトを作成し、レビューや後続の 改良に活用します。
-
小道具やオブジェクトのモデリング： 複数の参照角度から形状を確認できるオブジェクトの、初期メッシュを 生成します。
-
コレクションアイテムやフィギュアのコンセプト： 複数の角度から描いたアートワークや写真を、確認や 製作準備に使えるベースジオメトリに変換します。
-
VFXとプリビジュアライゼーション： レイアウト、シーン設計、初期のアセット開発向けに、参照画像に基づくモデルを作成します。
注意 ビュー間のガイダンスを向上させるには、同じ被写体の一貫性のある画像を使用してください。生成されたジオメトリは、 本制作や製作の前に必ず確認してください。
Meshy 7 Multiview-to-3Dと競合モデル：比較分析
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Meshy 7 Multiview-to-3DとTripo Multiview-to-3Dの比較
これらのモデルを比較するチームは、画像の要件、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、連携要件を評価する必要があります。Meshy 7では、Flaq AIを通じてこれらのオプションを利用できます。 -
Meshy 7 Multiview-to-3DとMeshy 7 Image-to-3Dの比較
Image-to-3Dは1枚の元画像を使用し、Multiview-to-3Dは同じ被写体の複数のビューを入力できます。追加の ビューにより視覚情報は増えますが、推定されたジオメトリを確認する必要はなくなりません。 -
Meshy 7 Multiview-to-3DとRodin Multiviewの比較
適したモデルは、被写体、利用可能な参照画像、後続のワークフローによって異なります。Meshy 7は、 複数画像の入力に、任意のリメッシュ、ポーズガイダンス、対称性、PBRの制御を組み合わせています。 -
Meshy 7 Multiview-to-3DとSyncDreamerの比較
開発者は、入力ワークフロー、モデルの挙動、ジオメトリ制御、テクスチャのオプション、連携方法を比較できます。 Meshy 7は、Flaq AIのタスクAPIを通じて画像URLを直接受け付けます。 -
Meshy 7 Multiview-to-3DとInstantMeshの比較
製品チームは、デプロイ要件、メッシュ制御、結果の形式、テクスチャのワークフローを評価する必要があります。Meshy 7は、 生成設定をカスタマイズできるマネージドAPIとして利用できます。