Tạo mô hình 3D chi tiết từ mô tả văn bản với các tùy chọn kết cấu, vật liệu, hình học, tỷ lệ và lưới.
Mô hình Meshy 7 liên quan
Ví dụ API
Ví dụ gửi yêu cầu
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-text-to-3d',
prompt: 'A stylized red panda explorer wearing a small canvas backpack',
topology: 'quad',
remesh: true,
symmetry_mode: 'auto',
pose_mode: 'a-pose',
pbr: true,
texture_prompt: 'Hand-painted fur and weathered canvas with warm autumn colors',
texture_image: 'https://example.com/red-panda-texture.png',
}),
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
Ví dụ polling
// 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));
}
Ví dụ gửi yêu cầu
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-text-to-3d',
'prompt': 'A stylized red panda explorer wearing a small canvas backpack',
'topology': 'quad',
'remesh': True,
'symmetry_mode': 'auto',
'pose_mode': 'a-pose',
'pbr': True,
'texture_prompt': 'Hand-painted fur and weathered canvas with warm autumn colors',
'texture_image': 'https://example.com/red-panda-texture.png',
},
)
response.raise_for_status()
task_id = response.json()['data']['task_id']
Ví dụ polling
# 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)
Ví dụ gửi yêu cầu
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-text-to-3d",
"prompt": "A stylized red panda explorer wearing a small canvas backpack",
"topology": "quad",
"remesh": true,
"symmetry_mode": "auto",
"pose_mode": "a-pose",
"pbr": true,
"texture_prompt": "Hand-painted fur and weathered canvas with warm autumn colors",
"texture_image": "https://example.com/red-panda-texture.png"
}'
Ví dụ polling
# 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"
Giá Meshy 7 Text to 3D
| Tham số | Giá | Giá gốc | Giảm giá |
|---|
README
Meshy 7 Text-to-3D API (Tạo mô hình 3D từ mô tả với PBR tùy chọn)
Meshy 7 Text-to-3D API tạo mô hình 3D từ mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên phục vụ phát triển trò chơi, khám phá ý tưởng thiết kế, nội dung số và ứng dụng không gian. Nhà phát triển có thể cấu hình cấu trúc liên kết lưới, số lượng đa giác mục tiêu, tái tạo lưới, tính đối xứng, tư thế nhân vật dạng người và tùy chọn tạo kết cấu PBR. Được cung cấp qua Flaq AI, mô hình mang đến quy trình chuyển mô tả thành 3D linh hoạt với hướng dẫn bổ sung về kết cấu và khả năng kiểm soát hạt giống ngẫu nhiên.
Các tính năng chính của Meshy 7 Text-to-3D API
-
Tạo 3D từ mô tả: Tạo mô hình 3D từ mô tả bằng văn bản về đối tượng, hình dạng, phong cách và chi tiết hình ảnh mong muốn.
-
Cấu trúc liên kết lưới có thể cấu hình: Chọn cấu trúc lưới tam giác hoặc tứ giác phù hợp với quy trình xử lý tiếp theo dự kiến.
-
Kiểm soát số đa giác mục tiêu: Đặt số lượng đa giác mục tiêu trong phạm vi được hỗ trợ để định hướng mật độ lưới.
-
Tùy chọn tái tạo lưới và đối xứng: Kiểm soát việc tái tạo lưới và cách áp dụng tính đối xứng.
-
Hướng dẫn tư thế nhân vật dạng người: Yêu cầu tư thế A hoặc T khi tạo đối tượng dạng người phù hợp.
-
PBR tùy chọn và hướng dẫn kết cấu: Bật tính năng tạo vật liệu PBR và định hướng việc tạo kết cấu bằng mô tả hoặc hình ảnh tham chiếu.
Cách sử dụng Meshy 7 Text-to-3D API để tạo tài nguyên 3D bằng AI trên Flaq AI
-
Đầu vào: Mô tả bắt buộc dài từ 1 đến 600 ký tự, cùng các cài đặt tùy chọn về cấu trúc liên kết lưới, số đa giác mục tiêu, tái tạo lưới, đối xứng, tư thế nhân vật dạng người, PBR, mô tả kết cấu, hình ảnh kết cấu và hạt giống ngẫu nhiên.
-
Đầu ra: Mô hình 3D được tạo với các bản đồ kết cấu vật liệu PBR tùy chọn, trả về qua quy trình xử lý tác vụ của Flaq AI.
-
Kiểm soát lưới: Chọn cấu trúc lưới tam giác hoặc tứ giác, cấu hình số đa giác mục tiêu và chọn có tái tạo lưới cho hình học được tạo hay không.
-
Kiểm soát kết cấu: Bật PBR và cung cấp hướng dẫn tùy chọn bằng văn bản hoặc hình ảnh cho kết cấu của mô hình.
-
Khả năng: Tạo 3D từ văn bản với các tùy chọn cấu hình lưới, tư thế, đối xứng, kết cấu và hạt giống ngẫu nhiên.
Các trường hợp sử dụng phù hợp nhất khi tích hợp Meshy 7 Text-to-3D API
-
Ý tưởng tài nguyên trò chơi: Tạo mô hình ban đầu cho đạo cụ, các thành phần môi trường, nhân vật và nội dung tương tác khác.
-
Trải nghiệm VR, AR và web: Tạo các ý tưởng 3D có thể xem xét và chuẩn bị cho ứng dụng không gian.
-
Ý tưởng sản phẩm và bao bì: Khám phá hình dạng ba chiều trước khi tiến hành dựng mô hình chi tiết và sản xuất.
-
Trực quan hóa thiết kế: Chuyển bản yêu cầu sáng tạo ngắn thành mô hình để phát triển ý tưởng, trình bày và tiếp tục tinh chỉnh.
-
Chuẩn bị in 3D: Tạo hình học cơ sở có thể được kiểm tra, sửa chữa và chuẩn bị trong phần mềm in chuyên dụng.
Lưu ý Cần xem xét hình học được tạo trước khi sử dụng trong sản xuất, hoạt hình, mô phỏng hoặc chế tạo. Đảm bảo mô tả và hình ảnh tham chiếu tuân thủ các chính sách hiện hành về nội dung và sở hữu trí tuệ.
Meshy 7 Text-to-3D và các đối thủ: Phân tích so sánh
-
So sánh Meshy 7 Text-to-3D với Tripo Text-to-3D
Các nhóm so sánh hai mô hình này nên đánh giá tùy chọn cấu trúc liên kết lưới, kiểm soát số đa giác mục tiêu, quy trình kết cấu, yêu cầu đầu ra và nhu cầu tích hợp. Meshy 7 cung cấp các tùy chọn kiểm soát này qua API của Flaq AI. -
So sánh Meshy 7 Text-to-3D với Rodin Text-to-3D
Lựa chọn phù hợp phụ thuộc vào đối tượng và quy trình 3D tiếp theo. Meshy 7 kết hợp khả năng tạo dựa trên mô tả với các tùy chọn tái tạo lưới, hướng dẫn tư thế, đối xứng và kiểm soát PBR. -
So sánh Meshy 7 Text-to-3D với CSM
Nhà phát triển có thể so sánh đầu vào được hỗ trợ, khả năng kiểm soát lưới, tùy chọn tạo kết cấu và quy trình API. Meshy 7 nhận mô tả bằng văn bản và cung cấp các cài đặt hình học và kết cấu có thể cấu hình. -
So sánh Meshy 7 Text-to-3D với Luma Genie
Các nhóm sản phẩm nên đánh giá hành vi của mô hình, các tùy chọn kiểm soát hiện có, yêu cầu đầu ra và định dạng tích hợp. Meshy 7 được cung cấp dưới dạng API dựa trên tác vụ trên Flaq AI. -
So sánh Meshy 7 Text-to-3D với Meshy 7 Image-to-3D
Text-to-3D phù hợp với quy trình bắt đầu từ ý tưởng bằng văn bản. Image-to-3D là lựa chọn tương ứng khi cần dùng hình ảnh nguồn để định hướng mô hình được tạo.