Создайте 3D-модель из 2–4 референсных изображений в порядке спереди, слева, сзади и справа с настраиваемыми параметрами вывода.
Связанные модели Tripo3D H3.1
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: 'tripo3d-h3.1-multiview-to-3d',
images: [
'https://example.com/front.png',
'https://example.com/left.png',
'https://example.com/back.png',
'https://example.com/right.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;
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': 'tripo3d-h3.1-multiview-to-3d',
'images': [
'https://example.com/front.png',
'https://example.com/left.png',
'https://example.com/back.png',
'https://example.com/right.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']
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": "tripo3d-h3.1-multiview-to-3d",
"images": [
"https://example.com/front.png",
"https://example.com/left.png",
"https://example.com/back.png",
"https://example.com/right.png"
],
"texture_alignment": "original_image",
"orientation": "default",
"texture": true,
"pbr": true,
"texture_quality": "standard",
"geometry_quality": "standard",
"auto_size": false,
"quad": false
}'
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"
Попробуйте пример
Цены на Tripo H3.1 Multiview to 3D
| Параметры | Цена | Исходная цена | Скидка |
|---|
README
Высокоточный API Tripo H3.1 Multiview-to-3D (ИИ-генерация 3D-ассетов по нескольким ракурсам)
API Tripo H3.1 Multiview-to-3D от Tripo3D AI создает детализированные 3D-ассеты на основе согласованного набора референсных изображений одного и того же объекта. Благодаря использованию нескольких ракурсов модель Tripo H3.1 может точнее интерпретировать геометрию и внешний вид поверхности объекта для производственных 3D-процессов. Flaq AI предоставляет эту функцию многовидовой 3D- генерации через API для визуализации продуктов, игровых ассетов, цифровых двойников и высокодетализированного креативного производства.
Ключевые возможности API Tripo H3.1 Multiview-to-3D
- 3D-реконструкция по нескольким ракурсам: Создавайте 3D-ассет по нескольким изображениям одного объекта, позволяя модели использовать более широкий визуальный охват при формировании геометрии и деталей текстуры.
- Высокоточная генерация геометрии: Создавайте детализированные сетки для ассетов, предназначенных для крупных планов, интерактивных сцен, презентаций продуктов и других требовательных 3D-приложений.
- Создание текстур с учетом референсов: Создавайте дополнительные текстуры и PBR-материалы, выбирая, должен ли результат больше соответствовать внешнему виду исходных изображений или целостной геометрической интерпретации.
- Гибкие настройки производства: Согласуйте параметры геометрии, текстур, размера и сетки с требованиями к качественному рендеру, последующему редактированию или более структурированной передаче ассета.
- Управление стоимостью на основе опций: Стоимость зависит от выбранных параметров результата и объединяет базовый кредит за генерацию с применимыми доплатами за текстуры, детализированную геометрию и четырехугольную сетку.
- Масштабируемая интеграция API: Встраивайте генерацию Multiview-to-3D в библиотеки ассетов, творческие приложения, системы визуализации и автоматизированные процессы Flaq AI.
Как использовать API Tripo H3.1 Multiview-to-3D для детальной 3D-реконструкции на Flaq AI
- Входные данные: Несколько изображений одного объекта, снятых с дополняющих друг друга ракурсов, с единым объектом и согласованной визуальной подачей во всем наборе.
- Результат: Созданная 3D-сетка с дополнительными текстурами и PBR-материалами, возвращаемая через процесс API Flaq AI для рендеринга, редактирования или передачи.
- Направление по референсу: Управляйте тем, должна ли создаваемая поверхность точно соответствовать предоставленным изображениям или отдавать больший приоритет целостной 3D-геометрии.
- Подготовка ассета: Гибкие настройки детализации, ориентации, масштаба и топологии подходят для различных последующих производственных задач.
- Возможности: Многовидовая 3D-реконструкция, высокодетализированная геометрия, текстуры с учетом референсов, создание PBR- материалов и выдача ассетов на основе выбранных опций через Tripo H3.1.
Лучшие сценарии интеграции API Tripo H3.1 Multiview-to-3D
- Цифровые двойники продуктов: Преобразуйте тщательно подобранный набор видов продукта в детализированные 3D-ассеты для онлайн-конфигурации, интерактивной коммерции и визуальных презентаций продуктов.
- Игровые и развлекательные ассеты: Создавайте качественную основу для реквизита, коллекционных предметов и ключевых объектов, когда художественные команды могут предоставить несколько видов одного дизайна.
- Архитектурная визуализация и дизайн интерьеров: Создавайте повторно используемые 3D-элементы по нескольким референсным изображениям для постановки, визуализации концепций и детального построения сцен.
- Маркетинг и CGI-производство: Реконструируйте объекты кампаний для 3D-фильмов о продуктах, крупных планов, иммерсивных материалов для запуска и брендированных цифровых проектов.
- Автоматизация конвейера ассетов: Добавьте многовидовую реконструкцию во внутренние инструменты и контент-платформы, которым нужна последовательная и воспроизводимая генерация 3D через API.
Примечание Используйте несколько изображений одного объекта при одинаковом освещении, снятых с четких, дополняющих друг друга ракурсов. Убедитесь, что у вас есть необходимые права на использование каждого референсного изображения.
Tripo H3.1 Multiview-to-3D и конкуренты: сравнительный анализ
-
Tripo H3.1 Multiview-to-3D и Tripo H3.1 Image-to-3D: Multiview-to-3D использует более широкий визуальный охват и хорошо подходит для объектов, которым полезны несколько референсных ракурсов. Image-to-3D — более быстрый способ, когда доступно только одно качественное изображение.
-
Tripo H3.1 Multiview-to-3D и Tripo H3.1 Text-to-3D: Multiview-to-3D предназначен для реконструкции конкретного объекта по референсам. Text-to-3D дает больше творческой свободы, если внешний вид ассета еще не был визуализирован.
-
Tripo H3.1 Multiview-to-3D и Meshy Image-to-3D: Meshy поддерживает быстрое создание ассетов по изображениям. API Tripo H3.1 Multiview-to-3D ориентирован на процессы, в которых можно предоставить несколько ракурсов и полнее использовать доступную референсную информацию.
-
Tripo H3.1 Multiview-to-3D и Rodin 3D Generation: Rodin широко используется для создания ИИ-генерируемых 3D-ассетов по референсным изображениям. Tripo H3.1 делает акцент на высокоточной многовидовой реконструкции с учетом материалов и гибкими производственными настройками в процессах Flaq AI.
-
Tripo H3.1 Multiview-to-3D и традиционная фотограмметрия: Традиционная фотограмметрия может требовать значительной работы по съемке, очистке и реконструкции. Tripo H3.1 предлагает управляемую через API альтернативу для команд, которым нужно создать ассет из тщательно подобранного набора видов объекта.