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Tripo3D H3.1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: '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;
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': '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']
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": "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
}'
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"
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Tripo H3.1 Image to 3Dの料金
| パラメータ | 料金 | 元の料金 | 割引 |
|---|
README
高忠実度 Tripo H3.1 Image-to-3D API（画像からの AI 3D 再構築）
Tripo3D AI の Tripo H3.1 Image-to-3D API は、1 枚の参照画像を、開発者、クリエイティブチーム、 3D 制作ワークフロー向けの詳細な 3D アセットへ変換します。Tripo H3.1 モデルは、視認できる構造と表面の外観を解釈し、 オプションのテクスチャと PBR マテリアルを備えたメッシュを生成します。Flaq AI を通じて、チームは Image-to-3D 再構築を製品ビジュアライゼーション、ゲームアート、E コマース、コンテンツ生成のパイプラインに統合できます。
Tripo H3.1 Image-to-3D API の主な機能
- 単一画像からの 3D 再構築： 鮮明な物体画像 1 枚を、参照画像を形状と表面の外観の 視覚的な基盤として使用しながら、3D モデルに変換します。
- 参照を反映したジオメトリ： ソース画像に写っている対象を反映する詳細なジオメトリを生成するため、 コンセプト、製品、または既存のビジュアルに対応する 3D アセットが必要な場合に便利な API です。
- テクスチャと PBR マテリアルの出力： よりリアルな表面とライティングへの反応を必要とするレンダリング ワークフロー向けに、物理ベースマテリアルを含むオプションのテクスチャ付きアセットを生成します。
- 視覚的な整合性の制御： プロジェクトの目的に応じて、ソース画像の外観維持または 一貫性のある 3D 構造のいずれかを優先するよう生成を調整します。
- 柔軟なアセット準備： 製品レンダリング、クリエイティブな反復作業、ポストプロダクション、 またはアセットの引き渡しに適するよう、品質、スケール、トポロジーの設定を調整できます。
- API 対応の Image-to-3D ワークフロー： Flaq AI 上のコンテンツシステム、ストアフロントツール、クリエイティブ プラットフォーム、自動制作フローに、画像をガイドとする 3D 生成を追加できます。
Flaq AI で Tripo H3.1 Image-to-3D API を 3D 再構築に使用する方法
- 入力： 主な対象が明確にフレーム内に収まり、背景と簡単に区別できる、鮮明な参照画像 1 枚。
- 出力： オプションのテクスチャと PBR マテリアルを備え、Flaq AI API ワークフローを通じて返される生成済み 3D メッシュ。 レンダリング、調整、または納品に利用できます。
- 参照方向： 出力を元画像の外観により近づけるか、ジオメトリの一貫性をより 重視するかを選択します。
- アセット準備： 柔軟な品質、サイズ、メッシュの選択肢により、さまざまな 制作要件に合わせて生成アセットを準備できます。
- 機能： 画像をガイドとする 3D 再構築、高精細メッシュ生成、テクスチャを考慮した出力、方向 制御、Tripo H3.1 を通じた API ベースのアセット提供。
Tripo H3.1 Image-to-3D API 統合に最適なユースケース
- E コマースの商品ビジュアライゼーション： 商品画像を、インタラクティブなストアフロント、プロモーション シーン、没入型の商品プレゼンテーション向けの 3D アセットに変換します。
- ゲームアートと仮想世界： コンセプトアート、小道具の参照画像、コレクティブルのデザインを、 ゲーム、仮想体験、3D 環境向けの初期アセットに変換します。
- マーケティングクリエイティブ制作： キャンペーンの主要なビジュアルを、製品映像、ソーシャルコンテンツ、 ブランドアニメーション、デジタル広告向けの 3D オブジェクトとして再利用します。
- デザインとコンセプトのレビュー： デザイン参照の立体版を関係者に提示し、形状、 マテリアルの方向性、プレゼンテーションについてチームが早い段階で話し合えるようにします。
- コンテンツプラットフォームの自動化： スケーラブルな Flaq AI API 統合により、クリエイティブアプリケーションやアセット管理ワークフローの Image-to-3D 機能を強化します。
注記 最も信頼性の高い結果を得るには、遮蔽が少なく、主な対象が 1 つだけ写った鮮明な画像を使用してください。また、 すべてのソース画像をアップロードして変換する権利を保有していることを確認してください。
Tripo H3.1 Image-to-3D と競合製品の比較分析
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Tripo H3.1 Image-to-3D と Tripo H3.1 Text-to-3D の比較： Image-to-3D は視覚的な参照から始めるため、 目標とする外観が重要な場合に最適です。Text-to-3D は、アセットがコンセプトや文章による 説明から始まる場合に、より高い自由度を提供します。
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Tripo H3.1 Image-to-3D と Tripo H3.1 Multiview-to-3D の比較： Image-to-3D は 1 枚の ソース画像を使用するため、入力準備を最小限に抑えます。同じ物体の複数のビューを利用でき、より広い参照 範囲が必要な場合は、Multiview-to-3D が適しています。
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Tripo H3.1 Image-to-3D と Meshy Image-to-3D の比較： Meshy は利用しやすい、画像をガイドとする AI 3D ワークフローを提供します。Tripo H3.1 Image-to-3D API は、参照との整合性、オプションの PBR マテリアル、制作向けの 柔軟なアセット準備オプションを備えた高忠実度生成に重点を置いています。
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Tripo H3.1 Image-to-3D と Rodin Image-to-3D の比較： Rodin は視覚的な参照から 3D アセットを生成するための著名な 選択肢です。Tripo H3.1 は、高精細な H3.1 生成プロセスと Flaq AI API ワークフローへの直接統合によって差別化されています。
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Tripo H3.1 Image-to-3D と手動 3D 再構築の比較： 手動再構築には、大がかりなモデリングと テクスチャリングの時間が必要になる場合があります。Tripo H3.1 は、アーティストが最終的な 制作状況に合わせて調整できる、迅速で参照画像に基づく出発点を提供します。