ข้ามไปยังเนื้อหา

ReconViaGen 0.5

ผสานการทำงาน

ID โมเดล reconviagen-0.5
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/reconviagen-0.5?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "images": [
      "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
    ]
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

คำขอนี้: $0.30 300 เครดิต API · ≈ ₽31.41 เรียกใช้ในหน้านี้

รับคีย์ API
Open model ภาพเป็น 3D #multi-view#3d-reconstruction

การสร้าง 3D แบบหลายมุมมองจากรูปภาพ ซึ่งส่งออกเมช GLB ที่มีพื้นผิวจากรูปถ่ายวัตถุเดียว 1 ถึง 16 รูป

Open model · 3D

ผลลัพธ์แรกของคุณจะแสดงที่นี่

สร้างคำขอด้านล่างและเรียกใช้ด้วยคีย์ API ของคุณ เอาต์พุตจะถูกคัดลอกไปยังพื้นที่จัดเก็บของเรา และเก็บไว้ตลอดไปหรือฟรี 7 วัน

สร้างคำขอ

ตัวควบคุมสร้างจากสคีมาของโมเดล โค้ดและราคาจะอัปเดตเมื่อคุณเปลี่ยนค่า

•จำเป็น image_urls
วางไฟล์ หรือ · สูงสุด 16

ระบุมุมมองสำหรับการสร้าง 3D ใหม่: ใช้มุมมองเดียวก็เพียงพอ แต่มุมมองเพิ่มเติมจะช่วยเพิ่มคุณภาพ และทั้งหมดต้องแสดงวัตถุเดียวกัน

resolution ค่าเริ่มต้น 1024

ความละเอียดของเอาต์พุต การเพิ่มค่าจะเพิ่มรายละเอียดแต่ใช้เวลานานขึ้น

ขั้นสูง ss_source · texture_size · multi_image_strategy · ss_guidance_strength · ss_guidance_rescale · ss_sampling_steps · ss_rescale_t · slat_guidance_strength · slat_guidance_rescale · slat_sampling_steps · slat_rescale_t · shape_slat_guidance_strength · shape_slat_guidance_rescale · shape_slat_sampling_steps · shape_slat_rescale_t · tex_slat_guidance_strength · tex_slat_guidance_rescale · tex_slat_sampling_steps · tex_slat_rescale_t · decimation_target · seed · enable_safety_checker
ss_source ค่าเริ่มต้น mesh

แหล่งที่ใช้สร้างโครงสร้างแบบเบาบาง เลือก 'direct' เพื่อความเร็วสูงสุด 'mesh' เพื่อคุณภาพสูงสุด หรือ 'mvtrellis2' สำหรับการประมวลผลหลายมุมมองด้วย TRELLIS.2

texture_size ค่าเริ่มต้น 2048

ความละเอียดที่ใช้สำหรับรูปภาพพื้นผิวที่อบลงใน mesh

ค่าเริ่มต้น adaptive_guidance_weight

กลยุทธ์การกำหนดเงื่อนไขแบบหลายมุมมอง ใช้ได้เฉพาะกับรูปภาพอินพุตหลายรูป สำหรับกรณีส่วนใหญ่ ให้เลือก 'adaptive_guidance_weight' เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ดีที่สุด

ค่าเริ่มต้น 7.5

ควบคุมความตรงตามอินพุตของโครงสร้าง 3D เริ่มต้น โดยแลกกับนอยส์ที่อาจมากขึ้นเพื่อให้ตรงกันมากขึ้นเมื่อค่าดังกล่าวเพิ่มขึ้น

ค่าเริ่มต้น 0.7

การลดอาร์ติแฟกต์ที่เกิดจากการกำกับที่แรงระหว่างระยะที่ 1

ค่าเริ่มต้น 12

จำนวนขั้นตอนการลดนอยส์ที่ใช้สร้างโครงสร้างเริ่มต้น

ค่าเริ่มต้น 5

ความคมของตารางกำหนดนอยส์ที่ใช้เมื่อสร้างโครงสร้าง

ค่าเริ่มต้น 7.5

ความเข้มของการกำกับในระยะ SLat ใช้ได้เฉพาะเมื่อ ss_source ตั้งค่าเป็น 'mesh'

ค่าเริ่มต้น 0.5

การปรับสเกลการกำกับในระยะ SLat ใช้ได้เฉพาะเมื่อ ss_source ตั้งค่าเป็น 'mesh'

ค่าเริ่มต้น 12

จำนวนขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างในระยะ SLat ใช้ได้เฉพาะเมื่อ ss_source ตั้งค่าเป็น 'mesh'

ค่าเริ่มต้น 3

การตั้งค่า Rescale T ในระยะ SLat ใช้ได้เฉพาะเมื่อ ss_source ตั้งค่าเป็น 'mesh'

ค่าเริ่มต้น 7.5

ระดับการยึดตามอินพุตเมื่อสร้างเรขาคณิตแบบละเอียด

ค่าเริ่มต้น 0.5

การลดอาร์ติแฟกต์ที่เกิดจากการกำกับที่แรงระหว่างระยะรูปทรง

ค่าเริ่มต้น 12

จำนวนขั้นตอนการลดนอยส์ที่ใช้ปรับปรุงรูปทรง

ค่าเริ่มต้น 3

ความคมของตารางกำหนดนอยส์ที่ใช้เมื่อปรับปรุงรูปทรง

ค่าเริ่มต้น 1

ระดับการยึดตามพื้นผิวและสีในอินพุต

ค่าเริ่มต้น 0

การลดอาร์ติแฟกต์ที่เกิดจากการกำกับที่แรงระหว่างระยะพื้นผิว

ค่าเริ่มต้น 12

จำนวนขั้นตอนการลดสัญญาณรบกวนที่ใช้สร้างพื้นผิว

ค่าเริ่มต้น 3

ความคมของตารางกำหนดนอยส์ที่ใช้เมื่อสร้างพื้นผิว

ค่าเริ่มต้น 500000

จำนวนจุดยอดที่ต้องการสำหรับ mesh ที่เสร็จสมบูรณ์

Seed ที่ใช้สำหรับการสร้างแบบสุ่มซึ่งทำซ้ำผลลัพธ์ได้

POST /run/reconviagen-0.5?wait=20 ใบเสนอราคา → $0.30
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/reconviagen-0.5?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "images": [
      "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
    ]
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

เรียกใช้คำขอนี้

คีย์ของคุณจะอยู่ในเบราว์เซอร์นี้ โดยส่งไปยัง Doitong API เท่านั้น และจะบันทึกใน localStorage ก็ต่อเมื่อคุณเลือกจดจำ รับคีย์ API

เกี่ยวกับ ReconViaGen 0.5

สร้างโมเดล 3D จาก `image_urls` ซึ่งรับภาพมุมมองของวัตถุเดียวกัน 1 ถึง 16 มุมมอง โดยมุมมองที่มากขึ้นช่วยปรับปรุงการสร้างใหม่ ส่งคืนไฟล์ GLB พร้อมวัสดุ PBR `resolution` รองรับ 512, 1024 หรือ 1536, `texture_size` รองรับ 1024, 2048 หรือ 4096 และ `decimation_target` กำหนดจำนวนจุดยอดของเมชตั้งแต่ 5,000 ถึง 2,000,000 `ss_source` และ `multi_image_strategy` ใช้เลือกวิธีรวมโครงสร้างและมุมมอง พร้อมการควบคุมคำแนะนำและการสุ่มตัวอย่างในแต่ละขั้นตอน

พารามิเตอร์

ส่งชื่อมาตรฐานหรือชื่อดั้งเดิมอย่างใดอย่างหนึ่งเท่านั้น ห้ามส่งทั้งสองชื่อ ชื่อมาตรฐาน

ชื่อประเภท ค่าเริ่มต้นค่าที่อนุญาต คำอธิบาย
seedไม่บังคับ
ประเภทinteger | null
Seed ที่ใช้สำหรับการสร้างแบบสุ่มซึ่งทำซ้ำผลลัพธ์ได้
resolutionไม่บังคับ
ประเภทenum
ค่าเริ่มต้น1024
51210241536
ความละเอียดของเอาต์พุต การเพิ่มค่าจะเพิ่มรายละเอียดแต่ใช้เวลานานขึ้น
ss_sourceไม่บังคับ
ประเภทenum
ค่าเริ่มต้นmesh
directmeshmvtrellis2
แหล่งที่ใช้สร้างโครงสร้างแบบเบาบาง เลือก 'direct' เพื่อความเร็วสูงสุด 'mesh' เพื่อคุณภาพสูงสุด หรือ 'mvtrellis2' สำหรับการประมวลผลหลายมุมมองด้วย TRELLIS.2
ss_guidance_strengthไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น7.5
0 – 10
ควบคุมความตรงตามอินพุตของโครงสร้าง 3D เริ่มต้น โดยแลกกับนอยส์ที่อาจมากขึ้นเพื่อให้ตรงกันมากขึ้นเมื่อค่าดังกล่าวเพิ่มขึ้น
ss_guidance_rescaleไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น0.7
0 – 1
การลดอาร์ติแฟกต์ที่เกิดจากการกำกับที่แรงระหว่างระยะที่ 1
ss_sampling_stepsไม่บังคับ
ประเภทinteger
ค่าเริ่มต้น12
1 – 50
จำนวนขั้นตอนการลดนอยส์ที่ใช้สร้างโครงสร้างเริ่มต้น
ss_rescale_tไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น5
1 – 6
ความคมของตารางกำหนดนอยส์ที่ใช้เมื่อสร้างโครงสร้าง
slat_guidance_strengthไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น7.5
0 – 10
ความเข้มของการกำกับในระยะ SLat ใช้ได้เฉพาะเมื่อ ss_source ตั้งค่าเป็น 'mesh'
slat_guidance_rescaleไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น0.5
0 – 1
การปรับสเกลการกำกับในระยะ SLat ใช้ได้เฉพาะเมื่อ ss_source ตั้งค่าเป็น 'mesh'
slat_sampling_stepsไม่บังคับ
ประเภทinteger
ค่าเริ่มต้น12
1 – 50
จำนวนขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างในระยะ SLat ใช้ได้เฉพาะเมื่อ ss_source ตั้งค่าเป็น 'mesh'
slat_rescale_tไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น3
1 – 6
การตั้งค่า Rescale T ในระยะ SLat ใช้ได้เฉพาะเมื่อ ss_source ตั้งค่าเป็น 'mesh'
shape_slat_guidance_strengthไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น7.5
0 – 10
ระดับการยึดตามอินพุตเมื่อสร้างเรขาคณิตแบบละเอียด
shape_slat_guidance_rescaleไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น0.5
0 – 1
การลดอาร์ติแฟกต์ที่เกิดจากการกำกับที่แรงระหว่างระยะรูปทรง
shape_slat_sampling_stepsไม่บังคับ
ประเภทinteger
ค่าเริ่มต้น12
1 – 50
จำนวนขั้นตอนการลดนอยส์ที่ใช้ปรับปรุงรูปทรง
shape_slat_rescale_tไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น3
1 – 6
ความคมของตารางกำหนดนอยส์ที่ใช้เมื่อปรับปรุงรูปทรง
tex_slat_guidance_strengthไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น1
0 – 10
ระดับการยึดตามพื้นผิวและสีในอินพุต
tex_slat_guidance_rescaleไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น0
0 – 1
การลดอาร์ติแฟกต์ที่เกิดจากการกำกับที่แรงระหว่างระยะพื้นผิว
tex_slat_sampling_stepsไม่บังคับ
ประเภทinteger
ค่าเริ่มต้น12
1 – 50
จำนวนขั้นตอนการลดสัญญาณรบกวนที่ใช้สร้างพื้นผิว
tex_slat_rescale_tไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น3
1 – 6
ความคมของตารางกำหนดนอยส์ที่ใช้เมื่อสร้างพื้นผิว
decimation_targetไม่บังคับ
ประเภทinteger
ค่าเริ่มต้น500000
5,000 – 2,000,000
จำนวนจุดยอดที่ต้องการสำหรับ mesh ที่เสร็จสมบูรณ์
texture_sizeไม่บังคับ
ประเภทenum
ค่าเริ่มต้น2048
102420484096
ความละเอียดที่ใช้สำหรับรูปภาพพื้นผิวที่อบลงใน mesh
image_urlsจำเป็น images
ประเภทurl[] · image
≤ 16 รายการ
ระบุมุมมองสำหรับการสร้าง 3D ใหม่: ใช้มุมมองเดียวก็เพียงพอ แต่มุมมองเพิ่มเติมจะช่วยเพิ่มคุณภาพ และทั้งหมดต้องแสดงวัตถุเดียวกัน
multi_image_strategyไม่บังคับ
ประเภทenum
ค่าเริ่มต้นadaptive_guidance_weight
average_rightweighted_averagesequentialaverageadaptive_guidance_weightfixed_guidance_rescale
กลยุทธ์การกำหนดเงื่อนไขแบบหลายมุมมอง ใช้ได้เฉพาะกับรูปภาพอินพุตหลายรูป สำหรับกรณีส่วนใหญ่ ให้เลือก 'adaptive_guidance_weight' เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ดีที่สุด
enable_safety_checkerไม่บังคับ
ประเภทboolean
ค่าเริ่มต้นtrue
สามารถผ่อนปรนการคัดกรองได้โดยตั้งค่าเป็น false หากผู้เรียกมีสิทธิ์
จำเป็น ชื่อมาตรฐาน ซึ่งรองรับเช่นกัน

พารามิเตอร์ไฟล์รับ URL https:// สาธารณะ, data: URI ขนาดไม่เกิน 10 MB หรือ file_url ของไฟล์ที่อัปโหลด ไฟล์

เอาต์พุต

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "reconviagen-0.5",
  "status": "succeeded",
  "created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
  "started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
  "completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
  "queue_position": null,
  "cost": {
    "credits": 300,
    "usd": "0.30",
    "charged": 300,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image_urls": [
      "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
    ]
  },
  "output": {
    "model_glb": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    },
    "seed": 42
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "file",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "stored": true
    }
  ],
  "error": null,
  "metrics": {
    "inference_seconds": 6.8
  },
  "urls": {
    "self": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
ไฟล์ของคุณ คุณเลือกเองทุก outputs[].url คือสำเนาบนพื้นที่จัดเก็บของเรา: เก็บไว้ตลอดไป (คิดค่าบริการต่อ GB-เดือน) หรือฟรี 7 วัน โดยกำหนดได้ในการตั้งค่าบัญชีหรือ ?storage=
รูปแบบเดียวกันในทุกโมเดลtype, url, content_type, width, height และ duration สำหรับภาพ วิดีโอ และเสียงเหมือนกันทั้งหมด ส่วน output คือออบเจ็กต์ผลลัพธ์ของโมเดลเอง
ฟิลด์ของเอาต์พุต
model_glb
object {url, content_type, file_name, file_size}GLB ที่สร้างขึ้นซึ่งมีโมเดล 3D พร้อมวัสดุ PBR
seed
integerseed ที่ใช้ระหว่างการสร้าง

สำหรับเอเจนต์ AI: หน้า Markdown นี้อยู่ที่ https://doitong.com/th/developers/models/reconviagen-0.5.md. โมเดลและคู่มือทั้งหมด: https://doitong.com/developers/llms.txt