Tripo3D AI/tripo3d-h3.1-image-to-3d
tripo3d-h3.1-image-to-3d
참조 이미지 한 장을 3D 모델로 변환합니다. 정렬, 방향, 텍스처, 재질, 형상, 크기, 메시 옵션을 설정할 수 있습니다.
Image to 3D
관련 Tripo3D H3.1 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: '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;
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': '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']
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": "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
}'
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"
생성된 3D 모델이 여기에 표시됩니다.
예제 사용해 보기
Tripo H3.1 Image to 3D 가격
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
|---|
README
고충실도 Tripo H3.1 이미지-3D API(이미지를 활용한 AI 3D 재구성)
Tripo3D AI의 Tripo H3.1 이미지-3D API는 하나의 참조 이미지를 개발자와 크리에이티브 팀, 3D 제작 워크플로를 위한 정교한 3D 에셋으로 변환합니다. Tripo H3.1 모델은 보이는 구조와 표면 외관을 해석해 텍스처와 PBR 재질을 선택적으로 포함한 메시를 생성합니다. 팀은 Flaq AI를 통해 이미지-3D 재구성을 제품 시각화, 게임 아트, 전자상거래, 콘텐츠 생성 파이프라인에 통합할 수 있습니다.
Tripo H3.1 이미지-3D API의 주요 기능
- 단일 이미지 3D 재구성: 하나의 선명한 객체 이미지를 3D 모델로 변환하면서 참조 이미지를 형태와 표면 외관을 구성하는 시각적 기반으로 활용합니다.
- 참조 인식형 지오메트리: 원본 이미지에 표시된 피사체를 반영하는 정교한 지오메트리를 생성하므로, 콘셉트나 제품 또는 기존 시각 자료에 대응하는 3D 에셋이 필요할 때 유용합니다.
- 텍스처 및 PBR 재질 출력: 렌더링에 사용할 물리 기반 재질이 적용된 텍스처 에셋을 선택적으로 생성해 더욱 사실적인 표면과 조명 반응이 필요한 워크플로를 지원합니다.
- 시각적 정렬 제어: 프로젝트 목표에 따라 원본 이미지의 외관을 보존하거나 일관된 3D 구조를 우선하도록 생성을 유도할 수 있습니다.
- 유연한 에셋 준비: 품질, 크기, 토폴로지 환경설정을 조정해 제품 렌더링, 크리에이티브 반복 작업, 후반 제작 또는 에셋 인계에 더욱 적합하게 만들 수 있습니다.
- API 지원 이미지-3D 워크플로: 콘텐츠 시스템, 스토어프런트 도구, 크리에이티브 플랫폼 및 Flaq AI의 자동화된 제작 과정에 이미지 기반 3D 생성을 추가합니다.
Flaq AI에서 Tripo H3.1 이미지-3D API로 3D 재구성하는 방법
- 입력: 주요 피사체가 프레임 안에 선명하게 보이고 배경과 쉽게 구분되는 하나의 참조 이미지입니다.
- 출력: 텍스처와 PBR 재질을 선택적으로 포함한 생성된 3D 메시가 Flaq AI API 워크플로를 통해 반환되며, 렌더링, 개선 또는 전달에 사용할 수 있습니다.
- 참조 방향: 출력이 원본 이미지의 외관에 더 가깝게 유지되도록 할지, 지오메트리 일관성을 더 강조할지 선택합니다.
- 에셋 준비: 유연한 품질, 크기 및 메시 옵션을 통해 다양한 제작 요구사항에 맞게 생성된 에셋을 준비할 수 있습니다.
- 기능: 이미지 기반 3D 재구성, 고정밀 메시 생성, 텍스처 인식 출력, 방향 제어 및 Tripo H3.1을 통한 API 기반 에셋 전달을 지원합니다.
Tripo H3.1 이미지-3D API 통합의 주요 활용 사례
- 전자상거래 제품 시각화: 제품 이미지를 대화형 스토어프런트, 프로모션 장면 및 몰입형 제품 프레젠테이션을 위한 3D 에셋으로 전환합니다.
- 게임 아트 및 가상 세계: 콘셉트 아트, 소품 참조 이미지, 수집품 디자인을 시작 에셋으로 변환해 게임, 가상 경험 및 3D 환경에 활용합니다.
- 마케팅 크리에이티브 제작: 핵심 캠페인 시각 자료를 제품 영상, 소셜 콘텐츠, 브랜드 애니메이션 및 디지털 광고를 위한 3D 객체로 재활용합니다.
- 디자인 및 콘셉트 검토: 이해관계자에게 디자인 참조 자료의 입체 버전을 제공하여 팀이 형태와 재질 방향, 표현 방식을 더 일찍 논의할 수 있도록 지원합니다.
- 콘텐츠 플랫폼 자동화: 확장 가능한 Flaq AI API 통합을 통해 크리에이티브 애플리케이션 및 에셋 관리 워크플로에 이미지-3D 기능을 제공합니다.
참고 가장 안정적인 결과를 얻으려면 가려진 부분이 적고 주요 피사체 하나가 선명하게 보이는 이미지를 사용하세요. 모든 원본 이미지를 업로드하고 변환할 권리가 있는지 확인하세요.
Tripo H3.1 이미지-3D와 경쟁 제품 비교 분석
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Tripo H3.1 이미지-3D와 Tripo H3.1 텍스트-3D 비교: 이미지-3D는 시각적 참조 자료에서 시작하므로 목표 외관이 중요할 때 적합합니다. 텍스트-3D는 에셋이 콘셉트나 서면 설명에서 시작되는 경우 더 큰 자유도를 제공합니다.
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Tripo H3.1 이미지-3D와 Tripo H3.1 멀티뷰-3D 비교: 이미지-3D는 하나의 원본 이미지만 사용해 입력 준비를 최소화합니다. 동일한 객체의 여러 뷰를 사용할 수 있고 더 넓은 참조 범위가 필요한 경우에는 멀티뷰-3D가 더 적합합니다.
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Tripo H3.1 이미지-3D와 Meshy 이미지-3D 비교: Meshy는 접근하기 쉬운 이미지 기반 AI 3D 워크플로를 제공합니다. Tripo H3.1 이미지-3D API는 참조 정렬, 선택적 PBR 재질 및 제작 용도에 맞춘 유연한 에셋 준비 옵션을 갖춘 고충실도 생성에 중점을 둡니다.
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Tripo H3.1 이미지-3D와 Rodin 이미지-3D 비교: Rodin은 시각적 참조 자료로 3D 에셋을 생성하는 잘 알려진 옵션입니다. Tripo H3.1은 정밀한 H3.1 생성 경로와 Flaq AI API 워크플로로의 직접 통합을 통해 차별화됩니다.
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Tripo H3.1 이미지-3D와 수동 3D 재구성 비교: 수동 재구성에는 상당한 모델링 및 텍스처링 시간이 필요할 수 있습니다. Tripo H3.1은 아티스트가 최종 제작 맥락에 맞게 개선할 수 있는 빠른 참조 기반 시작점을 제공합니다.