İçeriğe geç

Sam 3 · 3D Body

Entegre et

Model kimliği sam-3/3d-body
# 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/sam-3/3d-body?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "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"

Bu istek: ≈$0,02 20 API kredisi · ≈ ₽2,11 Bu sayfada çalıştır

API anahtarı al
Meta Görselden 3D'ye #3d#human#pose

Tek bir fotoğraftan, tespit edilen kişi başına bir tane olacak şekilde 3D insan vücudu poligon ağlarını yeniden oluşturur

Meta · 3D

İlk sonucunuz burada görünecek

Aşağıda bir istek oluşturun ve API anahtarınızla çalıştırın. Çıktılar depolamamıza kopyalanır ve sonsuza kadar veya ücretsiz olarak 7 gün boyunca saklanır.

İstek oluştur

Kontroller model şemasından oluşturulur. Değerleri değiştirdikçe kod ve fiyat güncellenir.

•gerekli image_url
Dosyayı bırakın veya

İnsanları gösteren görsel URL'si.

Gelişmiş mask · export_meshes · include_3d_keypoints · include_mhr_params
mask_url
Dosyayı bırakın veya

Otomatik insan algılamasının yerine geçen ve otomatik sınırlayıcı kutu hesaplaması için veri sağlayan isteğe bağlı ikili maske görsel URL'si. Kişiyi beyaz, arka planı siyah olarak kodlayın.

POST /run/sam-3/3d-body?wait=20 fiyat → $0,02
# 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/sam-3/3d-body?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "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"

Bu isteği çalıştır

Anahtarınız bu tarayıcıda kalır: yalnızca Doitong API'ye gönderilir ve yalnızca Hatırla seçeneğini işaretlerseniz localStorage'a kaydedilir. API anahtarı al

Sam 3 · 3D Body hakkında

Tek bir görseldeki kişilerin 3D vücut poligon ağlarını oluşturur. Kişiler otomatik olarak algılanır veya `mask_url` içinde ikili maske sağlanabilir (kişi için beyaz). Değiştirmeler kişi başına .ply dışa aktarımını, GLB içindeki 3D anahtar nokta işaretlerini ve meta verilerdeki tam MHR parametre kümesini kontrol eder. GLB, poligon ağları, meta veriler ve görselleştirme görseli döndürür.

Parametreler

Kanonik adı veya yerel adı gönderin; ikisini birden göndermeyin. Kanonik adlar

AdTür Varsayılanİzin verilen Açıklama
image_urlgerekli image
Türurl · image
İnsanları gösteren görsel URL'si.
mask_urlisteğe bağlı mask
Türurl · image
Otomatik insan algılamasının yerine geçen ve otomatik sınırlayıcı kutu hesaplaması için veri sağlayan isteğe bağlı ikili maske görsel URL'si. Kişiyi beyaz, arka planı siyah olarak kodlayın.
export_meshesisteğe bağlı
Türboolean
Varsayılantrue
Her kişi için ayrı bir .ply mesh dosyasının dışa aktarılıp aktarılmayacağı.
include_3d_keypointsisteğe bağlı
Türboolean
Varsayılantrue
Görselleştirme için GLB mesh'ine küresel 3D kilit nokta işaretçilerinin eklenip eklenmeyeceği.
include_mhr_paramsisteğe bağlı
Türboolean
Varsayılantrue
Her kişinin yanıt meta verilerinin tam MHR (Meta Human Representation) verilerini mi, yoksa yalnızca kamera parametreleri ve kilit noktalarını (`false`) mı içereceği. Tam veriler ifade ve şekil, poz ve ham poz, eklem koordinatları ve küresel dönüşlerin yanı sıra paketlenmiş model parametrelerini kapsar.
gerekli Kanonik ad, bu ad da kabul edilir

Dosya parametreleri herkese açık bir https:// URL'si, 10 MB'a kadar bir data: URI'si veya yüklenen bir dosyanın file_url değerini kabul eder. Dosyalar

Çıktı

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "sam-3/3d-body",
  "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": 20,
    "usd": "0.02",
    "charged": 20,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image_url": "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
    },
    "visualization": {
      "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
    },
    "meshes": [
      {
        "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
      }
    ],
    "metadata": {
      "num_people": 1,
      "people": [
        {
          "person_id": 1,
          "bbox": [],
          "focal_length": 1.0,
          "pred_cam_t": [],
          "keypoints_2d": [],
          "keypoints_3d": [],
          "shape_params": [],
          "body_pose_params": [],
          "hand_pose_params": [],
          "global_rot": [],
          "pred_global_rots": [],
          "scale_params": [],
          "expr_params": [],
          "pred_joint_coords": [],
          "mhr_model_params": [],
          "pred_pose_raw": []
        }
      ],
      "keypoint_names": [
        "string"
      ]
    }
  },
  "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"
  }
}
Dosyalarınız, seçiminizHer outputs[].url, depolamamızdaki bir kopyadır: sonsuza kadar (GB-ay başına ücretli) veya ücretsiz olarak 7 gün boyunca, hesap ayarınızla ya da ?storage= ile saklanır.
Her modelde aynı yapıGörüntüler, video ve ses için type, url, content_type, width, height ve duration aynıdır. output, modelin kendi sonuç nesnesidir.
Çıktı alanları
model_glb
object {url, content_type, file_name, file_size}İsteğe bağlı olarak 3D kilit noktaları için işaretçiler içeren GLB formatında 3D gövde mesh'i.
visualization
object {url, content_type, file_name, file_size}Orijinal görseli, kilit noktalarını, mesh'i ve yan görünümü gösteren bileşik görselleştirme.
meshes
array of object {url, content_type, file_name, file_size} | nullHer algılanan kişi için ayrı .ply mesh dosyaları; export_meshes True olduğunda döndürülür.
metadata
object {num_people, people, keypoint_names}Kamera parametreleri ve kilit noktalarını içeren yapılandırılmış meta veriler.

Daha fazla model: Görselden 3D'ye

AI aracıları için: bu sayfanın Markdown biçimi şurada: https://doitong.com/tr/developers/models/sam-3/3d-body.md. Tüm modeller ve kılavuzlar: https://doitong.com/developers/llms.txt