텍스트 설명으로 정교한 3D 모델을 생성합니다. 텍스처, 재질, 형상, 크기, 메시 옵션을 설정할 수 있습니다.
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-text-to-3d',
prompt: 'A cute cartoon robot with a round head',
negative_prompt: 'blurry, deformed, extra limbs',
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-text-to-3d',
'prompt': 'A cute cartoon robot with a round head',
'negative_prompt': 'blurry, deformed, extra limbs',
'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-text-to-3d",
"prompt": "A cute cartoon robot with a round head",
"negative_prompt": "blurry, deformed, extra limbs",
"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"
예제 사용해 보기
Tripo H3.1 Text to 3D 가격
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
|---|
README
고충실도 Tripo H3.1 Text-to-3D API(전문 AI 3D 에셋 생성)
Tripo3D AI의 Tripo H3.1 Text-to-3D API는 텍스트로 작성된 아이디어를 개발자, 스튜디오, 제품 팀을 위한 정교한 3D 에셋으로 변환합니다. 고충실도 3D 생성을 위해 설계된 이 Tripo H3.1 API는 자연어 설명을 기반으로 선택적 텍스처와 PBR 재질이 포함된 구조화된 메시를 생성하도록 지원합니다. Flaq AI는 개념 프롬프트를 게임 에셋, 제품 시각화, 마케팅 장면 및 기타 프로덕션 워크플로로 구현하는 안정적인 API 통합을 제공합니다.
Tripo H3.1 Text-to-3D API의 주요 기능
- 프롬프트 기반 3D 에셋 제작: 자연어로 객체의 형태, 스타일, 재질 및 시각적 세부 사항을 설명한 다음 Tripo H3.1 API를 통해 그에 맞는 3D 모델을 생성할 수 있습니다.
- 고충실도 지오메트리 생성: 클로즈업 렌더링, 완성도 높은 쇼케이스, 까다로운 3D 프로덕션 워크플로에서도 품질을 유지해야 하는 에셋을 위한 정교한 메시를 제작합니다.
- 선택적 텍스처 및 PBR 재질: 프로젝트에 더 완전하고 렌더링 준비가 된 에셋이 필요한 경우 풍부한 표면 표현과 물리 기반 재질 맵을 생성합니다.
- 유연한 품질 조정: 설정 가능한 지오메트리 및 텍스처 디테일로 생성 요구 사항의 균형을 맞추어 팀이 각 에셋의 용도에 적합한 시각적 충실도를 구현하도록 지원합니다.
- 유연한 스케일 및 토폴로지: 실제 크기의 에셋과 쿼드 메시 출력 옵션을 지원하여 더욱 체계적인 후속 준비가 필요한 워크플로에 대응합니다.
- 프로덕션 중심 API 통합: 팀의 기존 제작 방식을 변경하지 않고 Text-to-3D 생성 기능을 콘텐츠 파이프라인, 크리에이티브 도구 또는 자동화된 에셋 시스템에 도입할 수 있습니다.
Flaq AI에서 Tripo H3.1 Text-to-3D API로 AI 에셋을 제작하는 방법
- 입력: 형태, 재질, 스타일 및 필요한 경우 제외할 세부 사항을 포함한 3D 에셋의 자연어 설명입니다.
- 출력: 선택적 텍스처와 PBR 재질이 포함된 3D 메시를 생성하고 Flaq AI API 워크플로를 통해 반환하여 렌더링, 편집 및 제공 파이프라인에 사용할 수 있습니다.
- 품질 조정: 유연한 시각적 품질 옵션을 통해 컨셉 모델, 핵심 에셋 또는 정교한 프레젠테이션의 요구 사항에 맞게 지오메트리와 텍스처의 풍부함을 조절할 수 있습니다.
- 에셋 준비: 에셋을 더욱 체계적인 프로덕션 워크플로에 맞춰야 할 때 실용적인 크기와 토폴로지 옵션을 선택할 수 있습니다.
- 기능: Tripo H3.1 API 통합을 통한 Text-to-3D 생성, 고세부 지오메트리, 재질 인식 출력 및 프롬프트 기반 크리에이티브 제어를 제공합니다.
Tripo H3.1 Text-to-3D API 통합의 주요 활용 사례
- 게임 및 인터랙티브 에셋 프로토타이핑: 더 긴 모델링 주기에 착수하기 전에 초기 아트 디렉션을 3D 소품, 환경 요소 및 컨셉 에셋으로 구현합니다.
- 제품 컨셉 시각화: 검토, 피치 덱, 랜딩 페이지 및 내부 의사 결정에 활용할 수 있는 제품 아이디어의 3D 시각 자료를 제작합니다.
- 마케팅 및 브랜드 장면: 간결한 크리에이티브 브리프를 바탕으로 캠페인 비주얼, 애니메이션 제품 스토리 및 홍보용 렌더링을 위한 맞춤형 3D 객체를 제작합니다.
- 크리에이티브 도구 자동화: 프로그래밍 방식의 에셋 생성이 필요한 디자인 시스템, 에이전트 워크플로 및 콘텐츠 플랫폼에 Text-to-3D 기능을 추가합니다.
- 신속한 디자인 탐색: 하나의 아이디어를 다양하게 구현하여 크리에이티브 프로세스 초기에 형태, 재질 및 시각적 방향을 평가합니다.
참고 명확하고 구체적인 프롬프트를 사용하고 모든 요청이 관련 콘텐츠 정책, 지식 재산권 요건 및 현지 법률을 준수하는지 확인하세요.
Tripo H3.1 Text-to-3D와 경쟁 모델 비교 분석
-
Tripo H3.1 Text-to-3D vs. Tripo H3.1 Image-to-3D: 아이디어가 텍스트 브리프로만 존재할 때는 Text-to-3D가 더 적합한 출발점입니다. 참조 이미지로 에셋의 외관과 실루엣을 정해야 할 때는 Image-to-3D가 더 적합합니다.
-
Tripo H3.1 Text-to-3D vs. Tripo H3.1 Multiview-to-3D: Text-to-3D는 소스 이미지 없이 더 빠르게 컨셉을 탐색할 수 있습니다. 여러 객체 뷰를 사용할 수 있고 참조 일관성이 우선일 때는 Multiview-to-3D가 더 적합한 선택입니다.
-
Tripo H3.1 Text-to-3D vs. Meshy Text-to-3D: Meshy는 익숙한 AI 3D 제작 워크플로를 제공합니다. Tripo H3.1 Text-to-3D API는 Flaq AI 프로덕션 파이프라인을 위해 유연한 재질, 품질 및 토폴로지 옵션과 함께 고세부 에셋 생성을 중점적으로 제공합니다.
-
Tripo H3.1 Text-to-3D vs. Hunyuan3D: Hunyuan3D는 오픈 모델 및 자체 관리 환경에서 자주 활용됩니다. Tripo H3.1은 3D 생성 스택을 직접 운영하지 않고도 정교하고 재질을 인식하는 에셋 생성을 원하는 팀에 호스팅 API 경로를 제공합니다.
-
Tripo H3.1 Text-to-3D vs. 기존 3D 모델링: 기존 모델링은 아티스트에게 최대 수준의 수동 제어를 제공하지만 상당한 시간과 전문적인 노력이 필요합니다. Tripo H3.1은 초기 에셋 제작을 가속하여 팀이 수작업을 다듬기와 아트 디렉션에 집중할 수 있도록 합니다.