Trellis 2

التكامل

معرّف النموذج trellis-2

# 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/trellis-2?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.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
  "Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
  "Content-Type": "application/json",
};

// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/trellis-2?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);

// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
  res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
  request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");

import os
import requests

API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/trellis-2", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
    raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])

# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
    request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
    raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])

# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/ar/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.com/v1/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
  "model_id": "trellis-2",
  "input": {
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }
}

استدعِ نموذج Trellis 2 (trellis-2) عبر Doitong API. توثيق الوكلاء: https://doitong.com/ar/developers/models/trellis-2.md

POST https://api.doitong.com/v1/run/trellis-2?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json

{
  "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}

إذا كانت حالة الاستجابة "queued" أو "running"، فأرسل طلبات GET إلى https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 حتى تصبح "succeeded"؛ توجد الملفات في outputs[].url. يعيد POST https://api.doitong.com/v1/quote/trellis-2 مع نفس النص الأساسي السعر الدقيق قبل التشغيل.

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

الحصول على مفتاح API

Microsoft من صورة إلى 3D #image-to-3d

يحوّل صورة واحدة إلى شبكة GLB ثلاثية الأبعاد ذات نسيج، مع إعدادات قابلة للضبط للبنية والشكل والنسيج وUV

OpenAPI Markdown

Microsoft · 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

السعر

السعر الدقيق

⁨‏0.30 $⁩لكل تشغيل

300 رصيد API

السعر: ابتداءً من ⁨‏0.25 $⁩

1 طلب × ⁨‏0.30 $⁩ تشغيل · ⁨‏0.30 $⁩

يتم الخصم عند النجاح فقط، وتتم إعادة المبلغ تلقائيًا عند الفشل.

resolution الافتراضي 1024

قواعد الأسعار

عندما resolution = 1024: ⁨‏0.30 $⁩ / طلب
عندما resolution = 1536: ⁨‏0.35 $⁩ / طلب

تتم المحاسبة مرة واحدة لكل طلب.

نقطة نهاية عرض السعر: POST /quote/{id}

إنشاء طلب

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

image •مطلوب image_url

أفلت ملفًا، أو

عنوان URL يشير إلى الصورة المصدر للتحويل إلى 3D.

resolution الافتراضي 1024

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

متقدم texture_size · ss_guidance_strength · ss_guidance_rescale · ss_guidance_interval_start · ss_guidance_interval_end · ss_sampling_steps · ss_rescale_t · shape_slat_guidance_strength · shape_slat_guidance_rescale · shape_slat_guidance_interval_start · shape_slat_guidance_interval_end · shape_slat_sampling_steps · shape_slat_rescale_t · tex_slat_guidance_strength · tex_slat_guidance_rescale · tex_slat_guidance_interval_start · tex_slat_guidance_interval_end · tex_slat_sampling_steps · tex_slat_rescale_t · decimation_target · remesh_band · remesh_project · uv_unwrap_angle_threshold_deg · uv_unwrap_refine_iterations · uv_unwrap_global_iterations · uv_unwrap_smooth_strength · seed · remesh

texture_size الافتراضي 2048

دقة نسيج الشبكة للخبز. تؤدي زيادة هذه الدقة إلى تفاصيل سطحية أدق وملفات أكبر.

ss_guidance_strength الافتراضي 7.5

التحكم في دقة البنية ثلاثية الأبعاد الأولية: تؤدي زيادتها إلى تفضيل تطابق أقرب مع الصورة المدخلة، مع احتمال إضافة تشويش.

ss_guidance_rescale الافتراضي 0.7

التحكم في تشوهات التوجيه للمرحلة 1، إذ تفضّل الإعدادات المنخفضة تأثيرات توجيه أقوى، بينما تنتج الإعدادات المرتفعة مخرجاً أكثر استقراراً.

ss_guidance_interval_start الافتراضي 0.6

حد بداية نافذة الإرشاد الخالي من المصنّف في المرحلة 1 (البنية المتناثرة)، معبرًا عنه بكسر إزالة التشويش. تبدأ القيم الأقل الإرشاد مبكرًا؛ ويستخدم الإرشاد الفاصل من interval_start إلى interval_end فقط، مع معالجة دون إرشاد خارجه.

ss_guidance_interval_end الافتراضي 1

حد إيقاف الإرشاد للمرحلة 1 (البنية المتناثرة): اختر قيمة لا تقل عن ss_guidance_interval_start. تحدد القيمة كسر إزالة التشويش الذي يتوقف عنده الإرشاد الخالي من المصنّف.

ss_sampling_steps الافتراضي 12

عدد خطوات إزالة تشويش البنية الأولية: قد تؤدي الخطوات الإضافية إلى تحسين الجودة، لكنها تبطئ المعالجة.

ss_rescale_t الافتراضي 5

حدد حدة الانتقال عبر جدول ضوضاء توليد البنية: تؤدي زيادة هذه القيمة إلى جعل الانتقالات أكثر حدة.

shape_slat_guidance_strength الافتراضي 7.5

التحكم في دقة الهندسة التفصيلية: تؤدي زيادة الالتزام بالصورة المدخلة إلى إضافة التفاصيل، مع احتمال زيادة التشويش.

shape_slat_guidance_rescale الافتراضي 0.5

زد هذا الإعداد عندما تبدو الهندسة مشوشة؛ فهو يقلل التشوهات الناتجة عن التوجيه القوي أثناء مرحلة الشكل.

shape_slat_guidance_interval_start الافتراضي 0.6

نقطة تفعيل الإرشاد الخالي من المصنّف لصقل الشكل في المرحلة 2. معبرًا عنها بكسر من تقدم إزالة التشويش، فإنها تضبط interval_start؛ ويعمل الإرشاد ضمن النافذة المحصورة بين interval_start وinterval_end فقط.

shape_slat_guidance_interval_end الافتراضي 1

حد إيقاف الإرشاد للمرحلة 2 (صقل الشكل): اختر قيمة لا تقل عن shape_slat_guidance_interval_start. تحدد القيمة كسر إزالة التشويش الذي يتوقف عنده الإرشاد الخالي من المصنّف.

shape_slat_sampling_steps الافتراضي 12

عدد خطوات إزالة تشويش تحسين الشكل: قد تنتج الهندسة الأكثر نعومة، لكن الخطوات الإضافية تكون على حساب السرعة.

shape_slat_rescale_t الافتراضي 3

حدد حدة التفاصيل الهندسية عبر جدول ضوضاء تحسين الشكل؛ تؤدي زيادة هذه القيمة إلى تفاصيل أكثر حدة.

tex_slat_guidance_strength الافتراضي 1

التحكم في دقة ألوان النسيج: يؤدي الالتزام الأقرب بألوان الصورة المدخلة عند الإعدادات الأعلى إلى زيادة الحيوية، لكنه قد يسبب فرط التشبع.

tex_slat_guidance_rescale الافتراضي 0

زد هذا الإعداد لمعالجة الأنسجة المشوشة أو تدرج الألوان؛ فهو يقلل التشوهات الناتجة عن التوجيه القوي أثناء مرحلة النسيج.

tex_slat_guidance_interval_start الافتراضي 0.6

نقطة تفعيل الإرشاد الخالي من المصنّف لتوليد الخامة في المرحلة 3. معبرًا عنها بكسر من تقدم إزالة التشويش، فإنها تضبط interval_start؛ ويعمل الإرشاد ضمن النافذة المحصورة بين interval_start وinterval_end فقط.

tex_slat_guidance_interval_end الافتراضي 0.9

حد إيقاف الإرشاد للمرحلة 3 (الخامة): اختر قيمة لا تقل عن tex_slat_guidance_interval_start. تحدد القيمة كسر إزالة التشويش الذي يتوقف عنده الإرشاد الخالي من المصنّف.

tex_slat_sampling_steps الافتراضي 12

عدد خطوات إزالة التشويش المستخدمة لتوليد الأنسجة. تؤدي زيادة العدد إلى وقت أطول، لكنها قد تنتج أنسجة أنظف.

tex_slat_rescale_t الافتراضي 3

حدد حدة تفاصيل النسيج عبر جدول ضوضاء توليد النسيج؛ تؤدي زيادة هذه القيمة إلى تفاصيل أكثر حدة.

decimation_target الافتراضي 500000

العدد المستهدف لرؤوس الشبكة، مع التوصية بـ 500k للاستخدام العام و20k–50k للويب/الهاتف المحمول. يؤدي خفض الهدف إلى مقايضة تفاصيل الشبكة بملفات أصغر.

remesh_band الافتراضي 1

سماحية حركة إعادة بناء الشبكة: قد تضحي النعومة الإضافية بالتفاصيل الدقيقة عند زيادة هذه القيمة. يحد الإعداد من إزاحة الرؤوس بالنسبة إلى السطح الأصلي.

remesh_project الافتراضي 0

قوة الإسقاط لإعادة الرؤوس المعاد بناؤها إلى السطح الأصلي: تحافظ 1 على التفاصيل عبر الإسقاط الكامل، بينما تُبقي 0 الإسقاط متوقفًا للحصول على نتيجة أنعم.

uv_unwrap_angle_threshold_deg الافتراضي 90

حد زاوية مخطط UV بالدرجات، ويقيّد مقدار اختلاف متجهات العمودي للوجهات المتجاورة ضمن مخطط واحد. يفضل رفع الحد مخططات أقل وأكبر مع خطر التمدد؛ بينما يفضل خفضه مخططات أكثر وتشوهًا أقل.

uv_unwrap_refine_iterations الافتراضي 0

عدد تمريرات الصقل المحلية المستخدمة لحساب مخططات UV.

uv_unwrap_global_iterations الافتراضي 1

يمكن تحسين توازن مخطط UV بزيادة عدد تمريرات التجميع العامة المستخدمة لحساب المخططات.

uv_unwrap_smooth_strength الافتراضي 1

اضبط قوة تنعيم حواف مخطط UV؛ إذ تقلل الإعدادات الأعلى وضوح الفواصل مع خطر تشوه UV.

seed

البذرة المستخدمة للتوليد العشوائي القابل لإعادة الإنتاج.

POST /run/trellis-2?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/trellis-2?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.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
  "Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
  "Content-Type": "application/json",
};

// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/trellis-2?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);

// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
  res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
  request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");

import os
import requests

API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/trellis-2", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
    raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])

# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
    request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
    raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "run",
    "arguments": {
      "model_id": "trellis-2",
      "input": {
        "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}

تشغيل هذا الطلب

مفتاح API

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

حول Trellis 2

ينشئ أصلًا ثلاثي الأبعاد من صورة واحدة (`image_url`) ويعيد ملف GLB. تكون `resolution` بقيمة 512 أو 1024 أو 1536، و`texture_size` بقيمة 1024 أو 2048 أو 4096. لكل مرحلة من المراحل الثلاث (البنية والشكل والنسيج) عناصر تحكم مستقلة في التوجيه وخطوات أخذ العينات. يحدد `decimation_target` عدد رؤوس الشبكة (من 5,000 إلى 2,000,000)، كما تتوفر خيارات إعادة بناء الشبكة وفك تغليف UV.

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_guidance_strengthاختياري

النوعnumber

الافتراضي7.5

0 – 10

ss_guidance_rescaleاختياري

النوعnumber

الافتراضي0.7

0 – 1

ss_guidance_interval_startاختياري

النوعnumber

الافتراضي0.6

0 – 1

ss_guidance_interval_endاختياري

النوعnumber

الافتراضي1

0 – 1

ss_sampling_stepsاختياري

النوعinteger

الافتراضي12

1 – 50

عدد خطوات إزالة تشويش البنية الأولية: قد تؤدي الخطوات الإضافية إلى تحسين الجودة، لكنها تبطئ المعالجة.

ss_rescale_tاختياري

النوعnumber

الافتراضي5

1 – 6

حدد حدة الانتقال عبر جدول ضوضاء توليد البنية: تؤدي زيادة هذه القيمة إلى جعل الانتقالات أكثر حدة.

shape_slat_guidance_strengthاختياري

النوعnumber

الافتراضي7.5

0 – 10

shape_slat_guidance_rescaleاختياري

النوعnumber

الافتراضي0.5

0 – 1

زد هذا الإعداد عندما تبدو الهندسة مشوشة؛ فهو يقلل التشوهات الناتجة عن التوجيه القوي أثناء مرحلة الشكل.

shape_slat_guidance_interval_startاختياري

النوعnumber

الافتراضي0.6

0 – 1

shape_slat_guidance_interval_endاختياري

النوعnumber

الافتراضي1

0 – 1

shape_slat_sampling_stepsاختياري

النوعinteger

الافتراضي12

1 – 50

عدد خطوات إزالة تشويش تحسين الشكل: قد تنتج الهندسة الأكثر نعومة، لكن الخطوات الإضافية تكون على حساب السرعة.

shape_slat_rescale_tاختياري

النوعnumber

الافتراضي3

1 – 6

حدد حدة التفاصيل الهندسية عبر جدول ضوضاء تحسين الشكل؛ تؤدي زيادة هذه القيمة إلى تفاصيل أكثر حدة.

tex_slat_guidance_strengthاختياري

النوعnumber

الافتراضي1

0 – 10

tex_slat_guidance_rescaleاختياري

النوعnumber

الافتراضي0

0 – 1

tex_slat_guidance_interval_startاختياري

النوعnumber

الافتراضي0.6

0 – 1

tex_slat_guidance_interval_endاختياري

النوعnumber

الافتراضي0.9

0 – 1

tex_slat_sampling_stepsاختياري

النوعinteger

الافتراضي12

1 – 50

عدد خطوات إزالة التشويش المستخدمة لتوليد الأنسجة. تؤدي زيادة العدد إلى وقت أطول، لكنها قد تنتج أنسجة أنظف.

tex_slat_rescale_tاختياري

النوعnumber

الافتراضي3

1 – 6

حدد حدة تفاصيل النسيج عبر جدول ضوضاء توليد النسيج؛ تؤدي زيادة هذه القيمة إلى تفاصيل أكثر حدة.

decimation_targetاختياري

النوعinteger

الافتراضي500000

5,000 – 2,000,000

texture_sizeاختياري

النوعenum

الافتراضي2048

102420484096

دقة نسيج الشبكة للخبز. تؤدي زيادة هذه الدقة إلى تفاصيل سطحية أدق وملفات أكبر.

remeshاختياري

النوعboolean

الافتراضيtrue

إعادة بناء الطوبولوجيا لإنشاء مثلثات شبكة أنظف، ما يحسن عادةً ملاءمتها لاستخدامات لاحقة مثل الرسوم المتحركة أو الطباعة ثلاثية الأبعاد، على حساب بطء المعالجة.

remesh_bandاختياري

النوعnumber

الافتراضي1

0 – 4

remesh_projectاختياري

النوعnumber

الافتراضي0

0 – 1

uv_unwrap_angle_threshold_degاختياري

النوعnumber

الافتراضي90

0 – 180

uv_unwrap_refine_iterationsاختياري

النوعinteger

الافتراضي0

0 – 10

عدد تمريرات الصقل المحلية المستخدمة لحساب مخططات UV.

uv_unwrap_global_iterationsاختياري

النوعinteger

الافتراضي1

1 – 10

يمكن تحسين توازن مخطط UV بزيادة عدد تمريرات التجميع العامة المستخدمة لحساب المخططات.

uv_unwrap_smooth_strengthاختياري

النوعnumber

الافتراضي1

0 – 10

اضبط قوة تنعيم حواف مخطط UV؛ إذ تقلل الإعدادات الأعلى وضوح الفواصل مع خطر تشوه UV.

image_urlمطلوب image

النوعurl · image

عنوان URL يشير إلى الصورة المصدر للتحويل إلى 3D.

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": "trellis-2",
  "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_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
    }
  },
  "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}نموذج 3D مُولّد بتنسيق GLB.

مزيد من النماذج: من صورة إلى 3D

لوكلاء الذكاء الاصطناعي: تتوفر هذه الصفحة بصيغة Markdown على https://doitong.com/ar/developers/models/trellis-2.md. جميع النماذج والأدلة: https://doitong.com/developers/llms.txt

ستظهر نتيجتك الأولى هنا

إنشاء طلب

تشغيل هذا الطلب

حول Trellis 2

المعاملات

المخرجات

أنواع Trellis 2 الأخرى

Trellis 2 · Retexture الأنواع: 2

مزيد من النماذج: من صورة إلى 3D

Trellis الأنواع: 2

Trellis · Multi الأنواع: 2

TRELLIS.2 LoRA Inference

Hi3D Image to 3D الأنواع: 6