テキストの説明から精細な3Dモデルを生成します。テクスチャ、マテリアル、形状、スケール、メッシュの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-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;
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-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']
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-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"
}'
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 Text to 3Dの料金
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
README
Meshy 7 Text-to-3D API（プロンプトによる3Dモデル生成とオプションのPBR）
Meshy 7 Text-to-3D APIは、自然言語の説明から3Dモデルを生成し、ゲーム開発、デザインの 検討、デジタルコンテンツ、空間アプリケーションに活用できます。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テクスチャを設定できます。Flaq AIで利用でき、柔軟な プロンプトから3Dへのワークフローに、追加のテクスチャ指定とランダムシード制御を組み合わせられます。
Meshy 7 Text-to-3D APIの主な機能
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プロンプトから3Dを生成： 対象、形状、スタイル、外観の詳細を文章で指定し、 3Dモデルを作成できます。
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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。
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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： 適切な人型の対象を生成する際に、AポーズまたはTポーズを指定できます。
-
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 Text-to-3D APIを使用してAIで3Dアセットを作成する方法
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入力： 必須の1〜600文字のプロンプトに加え、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、ランダムシードを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。
-
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。
-
テクスチャ制御： PBRを有効にし、モデルのテクスチャ用にテキストや画像によるガイドを任意で指定できます。
-
対応機能： メッシュ、ポーズ、対称性、テクスチャ、シードを設定できるテキストからの3D生成。
Meshy 7 Text-to-3D API連携に適した活用例
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ゲームアセットのコンセプト： 小道具、環境パーツ、キャラクターなどのインタラクティブなコンテンツ向けに、 初期モデルを生成できます。
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VR、AR、Web体験： 空間アプリケーション向けに確認・準備できる3Dコンセプトを作成できます。
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製品・パッケージのコンセプト： 詳細なモデリングや制作作業の前に、立体的な形状を検討できます。
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デザインの可視化： 短い制作要件を、アイデア検討、プレゼンテーション、さらなる調整に使えるモデルへ変換できます。
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3Dプリントの準備： 専用のプリント用ソフトウェアで検査、修復、出力準備ができる 基本形状を生成できます。
注意 生成された形状は、本番制作、アニメーション、シミュレーション、製造に使用する前に確認してください。 プロンプトと参照画像が、適用されるコンテンツおよび知的財産に関するポリシーに準拠していることを確認してください。
Meshy 7 Text-to-3Dと競合モデルの比較分析
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Meshy 7 Text-to-3DとTripo Text-to-3Dの比較
比較する際は、トポロジーの選択肢、目標ポリゴン数の制御、テクスチャのワークフロー、出力要件、 連携要件を評価してください。Meshy 7は、Flaq AI APIを通じてこれらの制御機能を提供します。 -
Meshy 7 Text-to-3DとRodin Text-to-3Dの比較
適切な選択は、対象と後工程の3Dワークフローによって異なります。Meshy 7は、プロンプトによる生成に、 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 Text-to-3DとCSMの比較
開発者は、対応する入力、メッシュ制御、テクスチャ設定、APIワークフローを比較できます。Meshy 7はテキスト プロンプトを入力として受け取り、形状とテクスチャの設定を提供します。 -
Meshy 7 Text-to-3DとLuma Genieの比較
製品開発チームは、モデルの挙動、利用可能な制御機能、出力要件、連携形式を評価してください。Meshy 7は、 Flaq AIでタスクベースのAPIとして利用できます。 -
Meshy 7 Text-to-3DとMeshy 7 Image-to-3Dの比較
Text-to-3Dは、文章によるコンセプトから始まるワークフローに適しています。生成モデルを元画像に基づいて 作成する場合は、Image-to-3Dが対応する選択肢です。