কনটেন্টে যান

ReconViaGen 0.5

ইন্টিগ্রেট করুন

মডেল id 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"

এই অনুরোধ: ০.৩০$ ৩০০ API ক্রেডিট এই পেজে চালান

API কী পান
Open model ছবি থেকে 3D #multi-view#3d-reconstruction

একটি বস্তুর 1 থেকে 16টি ছবি থেকে টেক্সচারযুক্ত GLB মেশ আউটপুট দেওয়া মাল্টি-ভিউ ছবি-টু-3D পুনর্গঠন

Open model · 3D

আপনার প্রথম ফলাফল এখানে আসবে

নিচে একটি রিকোয়েস্ট তৈরি করে আপনার API কী দিয়ে চালান। আউটপুট আমাদের স্টোরেজে কপি করা হয়, চিরকাল বা বিনামূল্যে ৭ দিন পর্যন্ত রাখা হয়।

একটি অনুরোধ তৈরি করুন

মডেল স্কিমা থেকে কন্ট্রোল তৈরি করা হয়। এগুলো পরিবর্তন করলে কোড ও মূল্য আপডেট হয়।

•আবশ্যক image_urls
একটি ফাইল ড্রপ করুন, অথবা · 16 পর্যন্ত

3D পুনর্গঠনের জন্য ভিউ দিন: একটি ভিউ যথেষ্ট, তবে অতিরিক্ত ভিউ গুণমান উন্নত করে এবং সব ভিউতে একই অবজেক্ট থাকতে হবে।

resolution ডিফল্ট 1024

আউটপুটের রেজোলিউশন; এটি বাড়ালে বিস্তারিত বাড়ে, তবে বেশি সময় লাগে।

অ্যাডভান্সড 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 ডিফল্ট mesh

স্পার্স কাঠামো তৈরিতে ব্যবহৃত উৎস। সর্বোচ্চ গতির জন্য 'direct', সর্বোচ্চ মানের জন্য 'mesh', অথবা TRELLIS.2-এর মাধ্যমে মাল্টি-ভিউ প্রসেসিংয়ের জন্য 'mvtrellis2' বেছে নিন।

texture_size ডিফল্ট 2048

মেশের বেক করা টেক্সচার ছবির জন্য ব্যবহৃত রেজোলিউশন।

ডিফল্ট adaptive_guidance_weight

মাল্টি-ভিউ কন্ডিশনিং কৌশল, যা একাধিক ইনপুট ছবির ক্ষেত্রেই প্রযোজ্য; অধিকাংশ ক্ষেত্রে সেরা ফলাফলের জন্য 'adaptive_guidance_weight' বেছে নিন।

ডিফল্ট 7.5

প্রাথমিক 3D কাঠামোর ইনপুটের প্রতি বিশ্বস্ততা নিয়ন্ত্রণ করুন; মান বাড়লে সম্ভাব্য বেশি নয়েজের বিনিময়ে আরও ঘনিষ্ঠ মিল পাওয়া যায়।

ডিফল্ট 0.7

স্টেজ 1-এ শক্তিশালী গাইডেন্সের কারণে তৈরি আর্টিফ্যাক্ট কমানো।

ডিফল্ট 12

প্রাথমিক কাঠামো তৈরিতে ব্যবহৃত ডিনয়েজিং ধাপের সংখ্যা।

ডিফল্ট 5

কাঠামো জেনারেট করার সময় ব্যবহৃত নয়েজ শিডিউলের শার্পনেস।

ডিফল্ট 7.5

SLat-স্টেজ গাইডেন্সের তীব্রতা; ss_source 'mesh' সেট করা থাকলেই প্রযোজ্য।

ডিফল্ট 0.5

SLat-স্টেজ গাইডেন্স রিস্কেলিং; ss_source 'mesh' সেট করা থাকলেই প্রযোজ্য।

ডিফল্ট 12

SLat-স্টেজ স্যাম্পলিং ধাপের সংখ্যা; ss_source 'mesh' সেট করা থাকলেই প্রযোজ্য।

ডিফল্ট 3

SLat-স্টেজ Rescale T সেটিং; ss_source 'mesh' সেট করা থাকলেই প্রযোজ্য।

ডিফল্ট 7.5

বিস্তারিত জ্যামিতি জেনারেট করার সময় ইনপুটের প্রতি অনুসরণের মাত্রা।

ডিফল্ট 0.5

শেপ স্টেজে শক্তিশালী গাইডেন্সের কারণে তৈরি আর্টিফ্যাক্ট কমানো।

ডিফল্ট 12

শেপ পরিমার্জনে ব্যবহৃত ডিনয়েজিং ধাপের সংখ্যা।

ডিফল্ট 3

শেপ পরিমার্জনের সময় ব্যবহৃত নয়েজ শিডিউলের শার্পনেস।

ডিফল্ট 1

ইনপুটের রঙের প্রতি টেক্সচারের অনুসরণের মাত্রা।

ডিফল্ট 0

টেক্সচার স্টেজে শক্তিশালী গাইডেন্সের কারণে তৈরি আর্টিফ্যাক্ট কমানো।

ডিফল্ট 12

টেক্সচার তৈরিতে ব্যবহৃত ডিনয়েজিং ধাপের সংখ্যা।

ডিফল্ট 3

টেক্সচার জেনারেট করার সময় ব্যবহৃত নয়েজ শিডিউলের শার্পনেস।

ডিফল্ট 500000

সম্পূর্ণ মেশের জন্য পছন্দসই ভার্টেক্সের সংখ্যা।

পুনরুৎপাদনযোগ্য র‍্যান্ডম জেনারেশনের জন্য ব্যবহৃত Seed।

POST /run/reconviagen-0.5?wait=20 মূল্য → ০.৩০$
# 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"

এই অনুরোধ চালান

আপনার key এই ব্রাউজারেই থাকে: এটি শুধু Doitong API-তে পাঠানো হয় এবং Remember টিক দিলে কেবল localStorage-এ সংরক্ষিত হয়। একটি API কী পান

ReconViaGen 0.5 সম্পর্কে

`image_urls` থেকে একটি 3D মডেল তৈরি করে; এতে একই বস্তুর 1 থেকে 16টি ভিউ নেওয়া যায়, এবং বেশি ভিউ পুনর্গঠন উন্নত করে। PBR materials-সহ একটি GLB ফাইল ফেরত দেয়। `resolution` হতে পারে 512, 1024 বা 1536, `texture_size` 1024, 2048 বা 4096, এবং `decimation_target` 5,000 থেকে 2,000,000 পর্যন্ত মেশ শীর্ষবিন্দু সংখ্যা নির্ধারণ করে। `ss_source` এবং `multi_image_strategy` গঠন ও ভিউ কীভাবে একত্রিত হবে তা নির্বাচন করে, সঙ্গে প্রতিটি ধাপের গাইডেন্স ও স্যাম্পলিং কন্ট্রোল থাকে।

প্যারামিটার

ক্যানোনিকাল নাম অথবা নেটিভ নাম—দুটো একসঙ্গে নয়—পাঠান। ক্যানোনিকাল নামগুলো

নামধরন ডিফল্টঅনুমোদিত বিবরণ
seedঐচ্ছিক
ধরনinteger | null
পুনরুৎপাদনযোগ্য র‍্যান্ডম জেনারেশনের জন্য ব্যবহৃত Seed।
resolutionঐচ্ছিক
ধরনenum
ডিফল্ট1024
51210241536
আউটপুটের রেজোলিউশন; এটি বাড়ালে বিস্তারিত বাড়ে, তবে বেশি সময় লাগে।
ss_sourceঐচ্ছিক
ধরনenum
ডিফল্টmesh
directmeshmvtrellis2
স্পার্স কাঠামো তৈরিতে ব্যবহৃত উৎস। সর্বোচ্চ গতির জন্য 'direct', সর্বোচ্চ মানের জন্য 'mesh', অথবা TRELLIS.2-এর মাধ্যমে মাল্টি-ভিউ প্রসেসিংয়ের জন্য 'mvtrellis2' বেছে নিন।
ss_guidance_strengthঐচ্ছিক
ধরনnumber
ডিফল্ট7.5
০ – ১০
প্রাথমিক 3D কাঠামোর ইনপুটের প্রতি বিশ্বস্ততা নিয়ন্ত্রণ করুন; মান বাড়লে সম্ভাব্য বেশি নয়েজের বিনিময়ে আরও ঘনিষ্ঠ মিল পাওয়া যায়।
ss_guidance_rescaleঐচ্ছিক
ধরনnumber
ডিফল্ট0.7
০ – ১
স্টেজ 1-এ শক্তিশালী গাইডেন্সের কারণে তৈরি আর্টিফ্যাক্ট কমানো।
ss_sampling_stepsঐচ্ছিক
ধরনinteger
ডিফল্ট12
১ – ৫০
প্রাথমিক কাঠামো তৈরিতে ব্যবহৃত ডিনয়েজিং ধাপের সংখ্যা।
ss_rescale_tঐচ্ছিক
ধরনnumber
ডিফল্ট5
১ – ৬
কাঠামো জেনারেট করার সময় ব্যবহৃত নয়েজ শিডিউলের শার্পনেস।
slat_guidance_strengthঐচ্ছিক
ধরনnumber
ডিফল্ট7.5
০ – ১০
SLat-স্টেজ গাইডেন্সের তীব্রতা; ss_source 'mesh' সেট করা থাকলেই প্রযোজ্য।
slat_guidance_rescaleঐচ্ছিক
ধরনnumber
ডিফল্ট0.5
০ – ১
SLat-স্টেজ গাইডেন্স রিস্কেলিং; ss_source 'mesh' সেট করা থাকলেই প্রযোজ্য।
slat_sampling_stepsঐচ্ছিক
ধরনinteger
ডিফল্ট12
১ – ৫০
SLat-স্টেজ স্যাম্পলিং ধাপের সংখ্যা; ss_source 'mesh' সেট করা থাকলেই প্রযোজ্য।
slat_rescale_tঐচ্ছিক
ধরনnumber
ডিফল্ট3
১ – ৬
SLat-স্টেজ Rescale T সেটিং; ss_source 'mesh' সেট করা থাকলেই প্রযোজ্য।
shape_slat_guidance_strengthঐচ্ছিক
ধরনnumber
ডিফল্ট7.5
০ – ১০
বিস্তারিত জ্যামিতি জেনারেট করার সময় ইনপুটের প্রতি অনুসরণের মাত্রা।
shape_slat_guidance_rescaleঐচ্ছিক
ধরনnumber
ডিফল্ট0.5
০ – ১
শেপ স্টেজে শক্তিশালী গাইডেন্সের কারণে তৈরি আর্টিফ্যাক্ট কমানো।
shape_slat_sampling_stepsঐচ্ছিক
ধরনinteger
ডিফল্ট12
১ – ৫০
শেপ পরিমার্জনে ব্যবহৃত ডিনয়েজিং ধাপের সংখ্যা।
shape_slat_rescale_tঐচ্ছিক
ধরনnumber
ডিফল্ট3
১ – ৬
শেপ পরিমার্জনের সময় ব্যবহৃত নয়েজ শিডিউলের শার্পনেস।
tex_slat_guidance_strengthঐচ্ছিক
ধরনnumber
ডিফল্ট1
০ – ১০
ইনপুটের রঙের প্রতি টেক্সচারের অনুসরণের মাত্রা।
tex_slat_guidance_rescaleঐচ্ছিক
ধরনnumber
ডিফল্ট0
০ – ১
টেক্সচার স্টেজে শক্তিশালী গাইডেন্সের কারণে তৈরি আর্টিফ্যাক্ট কমানো।
tex_slat_sampling_stepsঐচ্ছিক
ধরনinteger
ডিফল্ট12
১ – ৫০
টেক্সচার তৈরিতে ব্যবহৃত ডিনয়েজিং ধাপের সংখ্যা।
tex_slat_rescale_tঐচ্ছিক
ধরনnumber
ডিফল্ট3
১ – ৬
টেক্সচার জেনারেট করার সময় ব্যবহৃত নয়েজ শিডিউলের শার্পনেস।
decimation_targetঐচ্ছিক
ধরনinteger
ডিফল্ট500000
৫,০০০ – ২০,০০,০০০
সম্পূর্ণ মেশের জন্য পছন্দসই ভার্টেক্সের সংখ্যা।
texture_sizeঐচ্ছিক
ধরনenum
ডিফল্ট2048
102420484096
মেশের বেক করা টেক্সচার ছবির জন্য ব্যবহৃত রেজোলিউশন।
image_urlsআবশ্যক images
ধরনurl[] · image
≤ ১৬টি আইটেম
3D পুনর্গঠনের জন্য ভিউ দিন: একটি ভিউ যথেষ্ট, তবে অতিরিক্ত ভিউ গুণমান উন্নত করে এবং সব ভিউতে একই অবজেক্ট থাকতে হবে।
multi_image_strategyঐচ্ছিক
ধরনenum
ডিফল্টadaptive_guidance_weight
average_rightweighted_averagesequentialaverageadaptive_guidance_weightfixed_guidance_rescale
মাল্টি-ভিউ কন্ডিশনিং কৌশল, যা একাধিক ইনপুট ছবির ক্ষেত্রেই প্রযোজ্য; অধিকাংশ ক্ষেত্রে সেরা ফলাফলের জন্য 'adaptive_guidance_weight' বেছে নিন।
enable_safety_checkerঐচ্ছিক
ধরনboolean
ডিফল্টtrue
কলকারী অনুমোদিত হলে false সেট করে স্ক্রিনিং শিথিল করা যায়।
আবশ্যক ক্যানোনিকাল নাম, এটিও গ্রহণযোগ্য

ফাইল প্যারামিটার হিসেবে একটি পাবলিক https:// URL, 10 MB পর্যন্ত একটি data: URI, অথবা আপলোডের file_url গ্রহণ করা হয়। ফাইল

আউটপুট

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"
  }
}
আপনার ফাইল, আপনার পছন্দপ্রতিটি outputs[].url আমাদের স্টোরেজে একটি কপি: চিরকাল রাখা হয় (প্রতি GB-মাস অনুযায়ী অর্থপ্রদত্ত) অথবা অ্যাকাউন্ট সেটিংস বা ?storage= অনুযায়ী বিনামূল্যে ৭ দিন পর্যন্ত।
প্রতিটি মডেলে একই গঠনছবি, ভিডিও এবং অডিও—সব ক্ষেত্রেই type, url, content_type, width, height এবং duration। output হলো মডেলের নিজস্ব ফলাফল অবজেক্ট।
আউটপুটের ফিল্ড
model_glb
object {url, content_type, file_name, file_size}PBR উপকরণসহ একটি 3D মডেল থাকা জেনারেট করা GLB।
seed
integerজেনারেশনের সময় প্রয়োগ করা সিড।

AI এজেন্টদের জন্য: এই পৃষ্ঠাটি Markdown হিসেবে এখানে আছে https://doitong.com/bn/developers/models/reconviagen-0.5.md. সব মডেল ও গাইড: https://doitong.com/developers/llms.txt