Создайте 3D-модель из 2–4 референсных изображений в порядке спереди, слева, сзади и справа с настраиваемыми параметрами вывода.
Связанные модели Meshy 7
Примеры API
Пример отправки
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-multiview-to-3d',
images: [
'https://example.com/chair-front.png',
'https://example.com/chair-side.png',
'https://example.com/chair-back.png',
],
topology: 'quad',
remesh: true,
symmetry_mode: 'auto',
pbr: true,
texture_prompt: 'Natural walnut wood and woven cream fabric',
texture_image: 'https://example.com/chair-material-reference.png',
}),
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
Пример опроса
// 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));
}
Пример отправки
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-multiview-to-3d',
'images': [
'https://example.com/chair-front.png',
'https://example.com/chair-side.png',
'https://example.com/chair-back.png',
],
'topology': 'quad',
'remesh': True,
'symmetry_mode': 'auto',
'pbr': True,
'texture_prompt': 'Natural walnut wood and woven cream fabric',
'texture_image': 'https://example.com/chair-material-reference.png',
},
)
response.raise_for_status()
task_id = response.json()['data']['task_id']
Пример опроса
# 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)
Пример отправки
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-multiview-to-3d",
"images": [
"https://example.com/chair-front.png",
"https://example.com/chair-side.png",
"https://example.com/chair-back.png"
],
"topology": "quad",
"remesh": true,
"symmetry_mode": "auto",
"pbr": true,
"texture_prompt": "Natural walnut wood and woven cream fabric",
"texture_image": "https://example.com/chair-material-reference.png"
}'
Пример опроса
# 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"
Цены на Meshy 7 Multiview to 3D
| Параметры | Цена | Исходная цена | Скидка |
|---|
README
API Meshy 7 Multiview-to-3D (генерация 3D по нескольким изображениям с опциональным PBR)
API Meshy 7 Multiview-to-3D создаёт 3D-модель по нескольким референсным изображениям для игровых ресурсов, цифрового дизайна, визуализации продуктов и творческого прототипирования. Передайте до четырёх ракурсов без обязательного порядка «спереди, слева, сзади, справа», затем настройте топологию, целевое число полигонов, перестроение сетки, симметрию, позу гуманоидной модели и опциональные PBR-материалы. Модель доступна через Flaq AI и также поддерживает текстовые или графические указания для создания текстур.
Основные возможности API Meshy 7 Multiview-to-3D
-
Ввод нескольких изображений: Используйте одно или несколько референсных изображений, чтобы предоставить дополнительный визуальный контекст для создаваемой модели.
-
Гибкий порядок ракурсов: Передавайте изображения без обязательного фиксированного порядка «спереди, слева, сзади, справа».
-
Настраиваемая топология: Выбирайте треугольную или четырёхугольную топологию в зависимости от дальнейшего рабочего процесса.
-
Управление целевым числом полигонов: Задавайте целевое число полигонов в поддерживаемом диапазоне для управления плотностью сетки.
-
Перестроение сетки, симметрия и поза: Настраивайте перестроение сетки, поведение симметрии и поддерживаемые позы гуманоидной модели.
-
Опциональный PBR и указания для текстур: Включайте генерацию PBR-материалов и управляйте текстурированием с помощью промпта или референсного изображения.
Как использовать API Meshy 7 Multiview-to-3D для генерации 3D по нескольким изображениям на Flaq AI
-
Входные данные: Обязательно от одного до четырёх URL изображений, а также опциональные настройки топологии, целевого числа полигонов, перестроения сетки, симметрии, позы гуманоидной модели, PBR, промпта для текстуры и изображения для текстуры.
-
Результат: Созданная 3D-модель с опциональными текстурами PBR-материалов, возвращаемая через механизм задач Flaq AI.
-
Обработка ракурсов: Передавайте несколько ракурсов одного и того же объекта без обязательной последовательности направлений.
-
Управление сеткой: Выбирайте треугольную или четырёхугольную топологию, задавайте целевое число полигонов и указывайте, нужно ли перестраивать сетку созданной геометрии.
-
Возможности: Генерация 3D по нескольким изображениям с настраиваемыми параметрами сетки, позы, симметрии и текстур.
Основные сценарии интеграции API Meshy 7 Multiview-to-3D
-
Концепты персонажей и существ: Используйте несколько согласованных ракурсов, чтобы предоставить больше визуального контекста для создаваемой базовой модели.
-
Визуализация продуктов: Создавайте 3D-концепты по нескольким утверждённым изображениям продукта для оценки и последующей доработки.
-
Моделирование реквизита и объектов: Создавайте исходную сетку для объектов, форма которых показана с нескольких референсных ракурсов.
-
Концепты коллекционных предметов и фигурок: Превращайте рисунки или фотографии с разных ракурсов в базовую геометрию для проверки и подготовки к изготовлению.
-
Визуальные эффекты и превизуализация: Создавайте модели по референсам для компоновки, планирования сцен и ранних этапов разработки ресурсов.
Примечание Используйте согласованные изображения одного и того же объекта, чтобы ракурсы лучше дополняли друг друга. Созданную геометрию всё равно необходимо проверять перед использованием в производстве или изготовлением.
Meshy 7 Multiview-to-3D и конкуренты: сравнительный анализ
-
Meshy 7 Multiview-to-3D и Tripo Multiview-to-3D
При сравнении этих моделей командам следует оценивать требования к изображениям, управление топологией, настройки целевого числа полигонов, процессы текстурирования и требования к интеграции. Meshy 7 предоставляет эти возможности через Flaq AI. -
Meshy 7 Multiview-to-3D и Meshy 7 Image-to-3D
Image-to-3D использует одно исходное изображение, а Multiview-to-3D может принимать несколько ракурсов одного и того же объекта. Дополнительные ракурсы дают больше визуального контекста, но не отменяют необходимость проверки восстановленной геометрии. -
Meshy 7 Multiview-to-3D и Rodin Multiview
Выбор модели зависит от объекта, доступных референсов и дальнейшего рабочего процесса. Meshy 7 сочетает ввод нескольких изображений с опциональными настройками перестроения сетки, позы, симметрии и PBR. -
Meshy 7 Multiview-to-3D и SyncDreamer
Разработчики могут сравнивать процесс ввода данных, поведение модели, управление геометрией, параметры текстур и подход к интеграции. Meshy 7 принимает прямые URL изображений через API задач Flaq AI. -
Meshy 7 Multiview-to-3D и InstantMesh
Продуктовым командам следует оценивать требования к развёртыванию, управление сеткой, форматы результатов и процесс текстурирования. Meshy 7 доступен как управляемый API с настраиваемыми параметрами генерации.