เปลี่ยนภาพอ้างอิงหนึ่งภาพเป็นโมเดล 3D พร้อมตัวเลือกการจัดแนว ทิศทาง พื้นผิว วัสดุ รูปทรง สัดส่วน และเมชที่ปรับได้
โมเดล Tripo3D H3.1 ที่เกี่ยวข้อง
ตัวอย่าง API
ตัวอย่างการส่งคำขอ
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;
ตัวอย่างการดึงสถานะ
// 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));
}
ตัวอย่างการส่งคำขอ
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']
ตัวอย่างการดึงสถานะ
# 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)
ตัวอย่างการส่งคำขอ
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
}'
ตัวอย่างการดึงสถานะ
# 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"
ลองตัวอย่าง
ราคา Tripo H3.1 Image to 3D
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
README
API แปลงภาพเป็น 3D ความสมจริงสูงด้วย Tripo H3.1 (การสร้าง 3D ใหม่ด้วย AI จากภาพ)
API แปลงภาพเป็น 3D ด้วย Tripo H3.1 จาก Tripo3D AI เปลี่ยนภาพอ้างอิงหนึ่งภาพให้เป็นแอสเซต 3D ที่มีรายละเอียดสำหรับนักพัฒนา ทีมครีเอทีฟ และเวิร์กโฟลว์การผลิต 3D โมเดล Tripo H3.1 ตีความโครงสร้างที่มองเห็นและลักษณะพื้นผิว เพื่อสร้างเมชพร้อมตัวเลือกพื้นผิวและวัสดุ PBR ทีมต่าง ๆ สามารถผสานการสร้างภาพเป็น 3D เข้ากับไปป์ไลน์การแสดงภาพผลิตภัณฑ์ งานศิลป์เกม อีคอมเมิร์ซ และการสร้างคอนเทนต์ผ่าน Flaq AI
คุณสมบัติสำคัญของ API แปลงภาพเป็น 3D ด้วย Tripo H3.1
- การสร้าง 3D ใหม่จากภาพเดียว: เปลี่ยนภาพวัตถุที่คมชัดหนึ่งภาพให้เป็นโมเดล 3D โดยใช้ภาพอ้างอิงเป็น รากฐานด้านภาพสำหรับรูปทรงและลักษณะพื้นผิว
- เรขาคณิตที่รับรู้ภาพอ้างอิง: สร้างเรขาคณิตที่มีรายละเอียดและสะท้อนตัวแบบในภาพต้นฉบับ ทำให้ API มีประโยชน์เมื่อแนวคิด ผลิตภัณฑ์ หรือภาพที่มีอยู่ต้องมีเวอร์ชัน 3D ที่สอดคล้องกัน
- เอาต์พุตพื้นผิวและวัสดุ PBR: สร้างแอสเซตที่มีพื้นผิวเป็นตัวเลือกพร้อมวัสดุที่อิงหลักกายภาพสำหรับเวิร์กโฟลว์ การเรนเดอร์ที่ต้องการพื้นผิวและการตอบสนองต่อแสงที่สมจริงยิ่งขึ้น
- การควบคุมการจัดแนวภาพ: กำหนดให้ผลลัพธ์รักษาลักษณะของภาพต้นฉบับหรือให้ความสำคัญกับ โครงสร้าง 3D ที่สอดคล้องกันตามเป้าหมายของโปรเจกต์
- การเตรียมแอสเซตที่ยืดหยุ่น: ปรับคุณภาพ ขนาด และค่ากำหนดโทโพโลยีให้เหมาะกับการเรนเดอร์ผลิตภัณฑ์ การทำซ้ำเชิงสร้างสรรค์ งานหลังการผลิต หรือการส่งมอบแอสเซตมากขึ้น
- เวิร์กโฟลว์แปลงภาพเป็น 3D ที่พร้อมใช้งานผ่าน API: เพิ่มการสร้าง 3D แบบมีภาพนำทางให้กับระบบคอนเทนต์ เครื่องมือหน้าร้าน แพลตฟอร์ม สร้างสรรค์ และกระบวนการผลิตอัตโนมัติบน Flaq AI
วิธีใช้ API แปลงภาพเป็น 3D ด้วย Tripo H3.1 เพื่อสร้าง 3D ใหม่บน Flaq AI
- อินพุต: ภาพอ้างอิงที่คมชัดหนึ่งภาพ โดยตัวแบบหลักอยู่ในกรอบอย่างชัดเจนและแยกออกจาก ฉากหลังได้ง่าย
- เอาต์พุต: เมช 3D ที่สร้างขึ้นพร้อมตัวเลือกพื้นผิวและวัสดุ PBR ซึ่งส่งกลับผ่านเวิร์กโฟลว์ API ของ Flaq AI เพื่อการเรนเดอร์ ปรับแต่ง หรือส่งมอบ
- ทิศทางการอ้างอิง: เลือกว่าจะให้เอาต์พุตคงลักษณะใกล้เคียงกับภาพต้นฉบับ หรือ เน้นความสอดคล้องของเรขาคณิตมากขึ้น
- การเตรียมแอสเซต: ตัวเลือกคุณภาพ ขนาด และเมชที่ยืดหยุ่นช่วยเตรียมแอสเซตที่สร้างขึ้นสำหรับ ความต้องการด้านการผลิตที่แตกต่างกัน
- ความสามารถ: การสร้าง 3D ใหม่โดยมีภาพนำทาง การสร้างเมชรายละเอียดสูง เอาต์พุตที่รับรู้พื้นผิว การควบคุม ทิศทาง และการส่งมอบแอสเซตผ่าน API ด้วย Tripo H3.1
กรณีการใช้งานที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการผสาน API แปลงภาพเป็น 3D ด้วย Tripo H3.1
- การแสดงภาพผลิตภัณฑ์อีคอมเมิร์ซ: เปลี่ยนภาพผลิตภัณฑ์เป็นแอสเซต 3D สำหรับหน้าร้านแบบโต้ตอบ ฉาก โปรโมต และการนำเสนอผลิตภัณฑ์แบบดื่มด่ำ
- งานศิลป์เกมและโลกเสมือน: เปลี่ยนคอนเซปต์อาร์ต ภาพอ้างอิงอุปกรณ์ประกอบฉาก และงานออกแบบของสะสมเป็นแอสเซตตั้งต้น สำหรับเกม ประสบการณ์เสมือน และสภาพแวดล้อม 3D
- การผลิตครีเอทีฟเพื่อการตลาด: นำภาพหลักของแคมเปญกลับมาใช้เป็นวัตถุ 3D สำหรับภาพยนตร์ผลิตภัณฑ์ คอนเทนต์โซเชียล แอนิเมชันแบรนด์ และโฆษณาดิจิทัล
- การตรวจทานการออกแบบและแนวคิด: มอบภาพอ้างอิงงานออกแบบในรูปแบบเชิงพื้นที่ให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ช่วยให้ทีมพูดคุยเรื่องรูปทรง ทิศทางวัสดุ และการนำเสนอได้เร็วขึ้น
- ระบบอัตโนมัติสำหรับแพลตฟอร์มคอนเทนต์: ขับเคลื่อนคุณสมบัติแปลงภาพเป็น 3D ในแอปพลิเคชันสร้างสรรค์และเวิร์กโฟลว์การจัดการแอสเซต ด้วยการผสาน API ของ Flaq AI ที่ปรับขนาดได้
หมายเหตุ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือที่สุด ให้ใช้ภาพที่คมชัดของตัวแบบหลักหนึ่งชิ้นและมีการบดบังน้อย โปรดตรวจสอบว่าคุณ มีสิทธิ์อัปโหลดและแปลงภาพต้นฉบับทุกภาพ
เปรียบเทียบ Tripo H3.1 Image-to-3D กับคู่แข่ง: การวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบ
-
Tripo H3.1 Image-to-3D เทียบกับ Tripo H3.1 Text-to-3D: Image-to-3D เริ่มต้นจากภาพอ้างอิงและเหมาะอย่างยิ่งเมื่อ ลักษณะของเป้าหมายมีความสำคัญ ส่วน Text-to-3D มอบอิสระมากกว่าเมื่อแอสเซตเริ่มต้นจากแนวคิดหรือ คำอธิบายที่เป็นข้อความ
-
Tripo H3.1 Image-to-3D เทียบกับ Tripo H3.1 Multiview-to-3D: Image-to-3D ลดการเตรียมอินพุตด้วยการใช้ ภาพต้นฉบับเพียงภาพเดียว ส่วน Multiview-to-3D เหมาะกว่าเมื่อมีภาพวัตถุเดียวกันจากหลายมุมและต้องการข้อมูล อ้างอิงที่ครอบคลุมมากขึ้น
-
Tripo H3.1 Image-to-3D เทียบกับ Meshy Image-to-3D: Meshy มีเวิร์กโฟลว์ AI 3D แบบมีภาพนำทางที่เข้าถึงได้ง่าย ส่วน Tripo H3.1 Image-to-3D API เน้นการสร้างที่มีความสมจริงสูง พร้อมการจัดแนวตามภาพอ้างอิง ตัวเลือกวัสดุ PBR และ ตัวเลือกการเตรียมแอสเซตที่ยืดหยุ่นสำหรับการใช้งานจริง
-
Tripo H3.1 Image-to-3D เทียบกับ Rodin Image-to-3D: Rodin เป็นตัวเลือกที่รู้จักกันดีสำหรับการสร้างแอสเซต 3D จากภาพ อ้างอิง Tripo H3.1 สร้างความแตกต่างด้วยกระบวนการสร้าง H3.1 รายละเอียดสูงและการผสานโดยตรงเข้ากับเวิร์กโฟลว์ API ของ Flaq AI
-
Tripo H3.1 Image-to-3D เทียบกับการสร้าง 3D ใหม่ด้วยตนเอง: การสร้างใหม่ด้วยตนเองอาจต้องใช้เวลาในการสร้างโมเดลและ พื้นผิวอย่างมาก Tripo H3.1 มอบจุดเริ่มต้นที่รวดเร็วและมีภาพอ้างอิงนำทาง ซึ่งศิลปินสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับบริบท การผลิตขั้นสุดท้ายได้