تخطّي إلى المحتوى

ReconViaGen 0.5

التكامل

معرّف النموذج 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.com/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.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

هذا الطلب: ⁨‏0.30 $⁩ 300 رصيد API تشغيله في هذه الصفحة

الحصول على مفتاح API
Open model من صورة إلى 3D #multi-view#3d-reconstruction

إعادة بناء متعددة المناظر من صورة إلى نموذج ثلاثي الأبعاد، تُخرج شبكة GLB مزودة بخامات من 1 إلى 16 صورة لعنصر واحد

Open model · 3D

ستظهر نتيجتك الأولى هنا

أنشئ طلبًا أدناه وشغّله باستخدام مفتاح API الخاص بك. تُنسخ المخرجات إلى تخزيننا، وتُحفظ إلى الأبد أو لمدة 7 أيام مجانًا.

إنشاء طلب

تُنشأ عناصر التحكم من مخطط النموذج. يتحدّث الرمز والسعر عند تغييرها.

•مطلوب image_urls
أفلت ملفًا، أو · حتى 16

قدم مناظر لإعادة البناء ثلاثي الأبعاد: يكفي منظر واحد، لكن المناظر الإضافية تحسن الجودة، ويجب أن تعرض جميعها الكائن نفسه.

resolution الافتراضي 1024

دقة المخرج؛ تؤدي زيادتها إلى إضافة التفاصيل لكنها تستغرق وقتاً أطول.

متقدم 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 الافتراضي mesh

المصدر المستخدم لبناء البنية المتناثرة. اختر 'direct' لأقصى سرعة، أو 'mesh' لأعلى جودة، أو 'mvtrellis2' للمعالجة متعددة المناظر باستخدام TRELLIS.2.

texture_size الافتراضي 2048

الدقة المستخدمة لصورة النسيج المخبوز للشبكة.

الافتراضي adaptive_guidance_weight

استراتيجية تكييف متعددة المناظر، تُطبق فقط مع صور مدخل متعددة؛ في معظم الحالات اختر 'adaptive_guidance_weight' للحصول على أفضل النتائج.

الافتراضي 7.5

تحكم في مدى مطابقة البنية ثلاثية الأبعاد الأولية للمدخل، مع الموازنة بين ضوضاء محتملة أكبر ومطابقة أقرب عند زيادة هذه القيمة.

الافتراضي 0.7

تقليل التشوهات الناتجة عن التوجيه القوي أثناء المرحلة 1.

الافتراضي 12

عدد خطوات إزالة الضوضاء المستخدمة لإنشاء البنية الأولية.

الافتراضي 5

حدة جدول الضوضاء المستخدم عند توليد البنية.

الافتراضي 7.5

شدة توجيه مرحلة SLat؛ تُطبق فقط عند ضبط ss_source على 'mesh'.

الافتراضي 0.5

إعادة تحجيم توجيه مرحلة SLat؛ تُطبق فقط عند ضبط ss_source على 'mesh'.

الافتراضي 12

عدد خطوات أخذ عينات مرحلة SLat؛ يُطبق فقط عند ضبط ss_source على 'mesh'.

الافتراضي 3

إعداد Rescale T لمرحلة SLat؛ يُطبق فقط عند ضبط ss_source على 'mesh'.

الافتراضي 7.5

درجة الالتزام بالمدخل عند توليد هندسة مفصلة.

الافتراضي 0.5

تقليل التشوهات الناتجة عن التوجيه القوي أثناء مرحلة الشكل.

الافتراضي 12

عدد خطوات إزالة الضوضاء المستخدمة لتحسين الشكل.

الافتراضي 3

حدة جدول الضوضاء المستخدم عند تحسين الشكل.

الافتراضي 1

درجة التزام النسيج بألوان المدخل.

الافتراضي 0

تقليل التشوهات الناتجة عن التوجيه القوي أثناء مرحلة النسيج.

الافتراضي 12

عدد خطوات إزالة التشويش المستخدمة لتوليد الأنسجة.

الافتراضي 3

حدة جدول الضوضاء المستخدم عند توليد الأنسجة.

الافتراضي 500000

عدد الرؤوس المطلوب للشبكة المكتملة.

البذرة المستخدمة للتوليد العشوائي القابل لإعادة الإنتاج.

POST /run/reconviagen-0.5?wait=20 عرض السعر → ⁨‏0.30 $⁩
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/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.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

تشغيل هذا الطلب

يبقى مفتاحك في هذا المتصفح: لا يُرسل إلا إلى Doitong API ويُحفظ في localStorage فقط إذا فعّلت خيار التذكّر. الحصول على مفتاح API

حول ReconViaGen 0.5

ينشئ نموذجًا ثلاثي الأبعاد من `image_urls`، التي تتلقى من 1 إلى 16 منظرًا للعنصر نفسه؛ وتؤدي زيادة المناظر إلى تحسين إعادة البناء. يعيد ملف GLB بخامات PBR. يمكن أن تكون `resolution` هي 512 أو 1024 أو 1536، و`texture_size` هي 1024 أو 2048 أو 4096، بينما تحدد `decimation_target` عدد رؤوس الشبكة من 5,000 إلى 2,000,000. تحدد `ss_source` و`multi_image_strategy` كيفية دمج البنية والمناظر، مع عناصر تحكم بالتوجيه وأخذ العينات لكل مرحلة.

المعاملات

أرسل الاسم الأساسي أو الاسم الأصلي، وليس كليهما. الأسماء الأساسية

الاسمالنوع الافتراضيمسموح الوصف
seedاختياري
النوعinteger | null
البذرة المستخدمة للتوليد العشوائي القابل لإعادة الإنتاج.
resolutionاختياري
النوعenum
الافتراضي1024
51210241536
دقة المخرج؛ تؤدي زيادتها إلى إضافة التفاصيل لكنها تستغرق وقتاً أطول.
ss_sourceاختياري
النوعenum
الافتراضيmesh
directmeshmvtrellis2
المصدر المستخدم لبناء البنية المتناثرة. اختر 'direct' لأقصى سرعة، أو 'mesh' لأعلى جودة، أو 'mvtrellis2' للمعالجة متعددة المناظر باستخدام TRELLIS.2.
ss_guidance_strengthاختياري
النوعnumber
الافتراضي7.5
0 – 10
تحكم في مدى مطابقة البنية ثلاثية الأبعاد الأولية للمدخل، مع الموازنة بين ضوضاء محتملة أكبر ومطابقة أقرب عند زيادة هذه القيمة.
ss_guidance_rescaleاختياري
النوعnumber
الافتراضي0.7
0 – 1
تقليل التشوهات الناتجة عن التوجيه القوي أثناء المرحلة 1.
ss_sampling_stepsاختياري
النوعinteger
الافتراضي12
1 – 50
عدد خطوات إزالة الضوضاء المستخدمة لإنشاء البنية الأولية.
ss_rescale_tاختياري
النوعnumber
الافتراضي5
1 – 6
حدة جدول الضوضاء المستخدم عند توليد البنية.
slat_guidance_strengthاختياري
النوعnumber
الافتراضي7.5
0 – 10
شدة توجيه مرحلة SLat؛ تُطبق فقط عند ضبط ss_source على 'mesh'.
slat_guidance_rescaleاختياري
النوعnumber
الافتراضي0.5
0 – 1
إعادة تحجيم توجيه مرحلة SLat؛ تُطبق فقط عند ضبط ss_source على 'mesh'.
slat_sampling_stepsاختياري
النوعinteger
الافتراضي12
1 – 50
عدد خطوات أخذ عينات مرحلة SLat؛ يُطبق فقط عند ضبط ss_source على 'mesh'.
slat_rescale_tاختياري
النوعnumber
الافتراضي3
1 – 6
إعداد Rescale T لمرحلة SLat؛ يُطبق فقط عند ضبط ss_source على 'mesh'.
shape_slat_guidance_strengthاختياري
النوعnumber
الافتراضي7.5
0 – 10
درجة الالتزام بالمدخل عند توليد هندسة مفصلة.
shape_slat_guidance_rescaleاختياري
النوعnumber
الافتراضي0.5
0 – 1
تقليل التشوهات الناتجة عن التوجيه القوي أثناء مرحلة الشكل.
shape_slat_sampling_stepsاختياري
النوعinteger
الافتراضي12
1 – 50
عدد خطوات إزالة الضوضاء المستخدمة لتحسين الشكل.
shape_slat_rescale_tاختياري
النوعnumber
الافتراضي3
1 – 6
حدة جدول الضوضاء المستخدم عند تحسين الشكل.
tex_slat_guidance_strengthاختياري
النوعnumber
الافتراضي1
0 – 10
درجة التزام النسيج بألوان المدخل.
tex_slat_guidance_rescaleاختياري
النوعnumber
الافتراضي0
0 – 1
تقليل التشوهات الناتجة عن التوجيه القوي أثناء مرحلة النسيج.
tex_slat_sampling_stepsاختياري
النوعinteger
الافتراضي12
1 – 50
عدد خطوات إزالة التشويش المستخدمة لتوليد الأنسجة.
tex_slat_rescale_tاختياري
النوعnumber
الافتراضي3
1 – 6
حدة جدول الضوضاء المستخدم عند توليد الأنسجة.
decimation_targetاختياري
النوعinteger
الافتراضي500000
5,000 – 2,000,000
عدد الرؤوس المطلوب للشبكة المكتملة.
texture_sizeاختياري
النوعenum
الافتراضي2048
102420484096
الدقة المستخدمة لصورة النسيج المخبوز للشبكة.
image_urlsمطلوب images
النوعurl[] · image
≤ 16 عنصرًا
قدم مناظر لإعادة البناء ثلاثي الأبعاد: يكفي منظر واحد، لكن المناظر الإضافية تحسن الجودة، ويجب أن تعرض جميعها الكائن نفسه.
multi_image_strategyاختياري
النوعenum
الافتراضيadaptive_guidance_weight
average_rightweighted_averagesequentialaverageadaptive_guidance_weightfixed_guidance_rescale
استراتيجية تكييف متعددة المناظر، تُطبق فقط مع صور مدخل متعددة؛ في معظم الحالات اختر 'adaptive_guidance_weight' للحصول على أفضل النتائج.
enable_safety_checkerاختياري
النوعboolean
الافتراضيtrue
يمكن تخفيف الفحص بضبط القيمة على false، شريطة أن يكون المستدعي مخولًا بذلك.
مطلوب الاسم الأساسي، مقبول أيضًا

تقبل معاملات الملفات عنوان URL عامًا يبدأ بـ https://، أو URI من نوع data: يصل حجمه إلى 10 MB، أو file_url لملف تم تحميله. الملفات

المخرجات

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.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
ملفاتك، خيارككل outputs[].url هو نسخة على تخزيننا: تُحفظ إلى الأبد (مع الدفع لكل غيغابايت-شهر) أو لمدة 7 أيام مجانًا، وفق إعداد حسابك أو ?storage=.
البنية نفسها في كل نموذجtype وurl وcontent_type وwidth وheight وduration للصور والفيديو والصوت على حد سواء. output هو كائن النتائج الخاص بالنموذج.
حقول المخرجات
model_glb
object {url, content_type, file_name, file_size}ملف GLB مُولَّد يحتوي على نموذج ثلاثي الأبعاد بمواد PBR.
seed
integerالبذرة المطبقة أثناء التوليد.

لوكلاء الذكاء الاصطناعي: تتوفر هذه الصفحة بصيغة Markdown على https://doitong.com/ar/developers/models/reconviagen-0.5.md. جميع النماذج والأدلة: https://doitong.com/developers/llms.txt