텍스트 설명으로 정교한 3D 모델을 생성합니다. 텍스처, 재질, 형상, 크기, 메시 옵션을 설정할 수 있습니다.
관련 Meshy 7 모델
API 예제
제출 예제
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;
폴링 예제
// 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));
}
제출 예제
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']
폴링 예제
# 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)
제출 예제
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"
}'
폴링 예제
# 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 가격
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
|---|
README
Meshy 7 Text-to-3D API (프롬프트 기반 3D 모델 생성 및 선택적 PBR)
Meshy 7 Text-to-3D API는 자연어 설명으로 3D 모델을 생성하여 게임 개발, 디자인 탐색, 디지털 콘텐츠, 공간 애플리케이션에 활용할 수 있습니다. 개발자는 토폴로지, 목표 폴리곤 수, 리메싱, 대칭, 휴머노이드 포즈, 선택적 PBR 텍스처링을 설정할 수 있습니다. Flaq AI에서 제공되며, 유연한 프롬프트 기반 3D 워크플로에 추가 텍스처 가이드와 무작위 시드 제어를 지원합니다.
Meshy 7 Text-to-3D API의 주요 기능
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프롬프트 기반 3D 생성: 원하는 대상, 형태, 스타일, 시각적 세부 사항을 글로 설명하여 3D 모델을 만들 수 있습니다.
-
토폴로지 설정: 후속 워크플로에 따라 삼각형 또는 사각형 토폴로지를 선택할 수 있습니다.
-
목표 폴리곤 수 제어: 지원 범위 내에서 목표 폴리곤 수를 설정하여 메시 밀도를 조절할 수 있습니다.
-
리메시 및 대칭 옵션: 메시 재생성 여부와 대칭 적용 방식을 제어할 수 있습니다.
-
휴머노이드 포즈 가이드: 적합한 휴머노이드 대상을 생성할 때 A 포즈 또는 T 포즈를 요청할 수 있습니다.
-
선택적 PBR 및 텍스처 가이드: PBR 재질 생성을 활성화하고 프롬프트나 참조 이미지로 텍스처링을 유도할 수 있습니다.
Flaq AI에서 Meshy 7 Text-to-3D API로 AI 3D 에셋을 만드는 방법
-
입력: 1~600자의 필수 프롬프트와 함께 토폴로지, 목표 폴리곤 수, 리메시, 대칭, 휴머노이드 포즈, PBR, 텍스처 프롬프트, 텍스처 이미지, 무작위 시드를 선택적으로 설정합니다.
-
출력: 생성된 3D 모델과 선택적 PBR 재질 텍스처가 Flaq AI 작업 워크플로를 통해 반환됩니다.
-
메시 제어: 삼각형 또는 사각형 토폴로지를 선택하고 목표 폴리곤 수를 설정하며, 생성된 지오메트리의 리메시 여부를 지정합니다.
-
텍스처 제어: PBR을 활성화하고 모델 텍스처를 위한 텍스트 또는 이미지 가이드를 선택적으로 제공합니다.
-
지원 기능: 메시, 포즈, 대칭, 텍스처, 시드를 설정할 수 있는 텍스트 기반 3D 생성.
Meshy 7 Text-to-3D API 연동에 적합한 활용 사례
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게임 에셋 콘셉트: 소품, 환경 요소, 캐릭터 및 기타 인터랙티브 콘텐츠를 위한 초기 모델을 생성합니다.
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VR, AR 및 웹 경험: 공간 애플리케이션을 위해 검토하고 준비할 수 있는 3D 콘셉트를 만듭니다.
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제품 및 패키지 콘셉트: 세부 모델링과 제작에 앞서 입체 형태를 탐색합니다.
-
디자인 시각화: 짧은 제작 개요를 아이디어 구상, 프레젠테이션, 추가 개선에 사용할 모델로 변환합니다.
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3D 프린팅 준비: 전용 프린팅 소프트웨어에서 검사, 수정 및 출력 준비를 할 수 있는 기본 지오메트리를 생성합니다.
참고 생성된 지오메트리는 실제 제작, 애니메이션, 시뮬레이션 또는 제조에 사용하기 전에 검토해야 합니다. 프롬프트와 참조 이미지가 적용되는 콘텐츠 및 지식재산 정책을 준수하는지 확인하세요.
Meshy 7 Text-to-3D와 경쟁 모델 비교 분석
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Meshy 7 Text-to-3D와 Tripo Text-to-3D 비교
두 모델을 비교하는 팀은 토폴로지 옵션, 목표 폴리곤 제어, 텍스처 워크플로, 출력 요구 사항, 연동 필요 사항을 평가해야 합니다. Meshy 7은 Flaq AI API를 통해 이러한 제어 기능을 제공합니다. -
Meshy 7 Text-to-3D와 Rodin Text-to-3D 비교
적합한 선택은 대상과 후속 3D 워크플로에 따라 달라집니다. Meshy 7은 프롬프트 기반 생성에 선택적 리메싱, 포즈 가이드, 대칭, PBR 제어를 결합합니다. -
Meshy 7 Text-to-3D와 CSM 비교
개발자는 지원 입력, 메시 제어, 텍스처링 옵션, API 워크플로를 비교할 수 있습니다. Meshy 7은 텍스트 프롬프트를 입력받고 지오메트리와 텍스처 설정을 제공합니다. -
Meshy 7 Text-to-3D와 Luma Genie 비교
제품 팀은 모델 동작, 사용 가능한 제어 기능, 출력 요구 사항, 연동 형식을 평가해야 합니다. Meshy 7은 Flaq AI에서 작업 기반 API로 제공됩니다. -
Meshy 7 Text-to-3D와 Meshy 7 Image-to-3D 비교
Text-to-3D는 글로 작성한 콘셉트에서 시작하는 워크플로에 적합합니다. 원본 이미지가 생성 모델의 기준이 되어야 한다면 Image-to-3D가 그에 대응하는 선택지입니다.