Sam 3 · 3D Body
ইন্টিগ্রেট করুন
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.com/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.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/sam-3/3d-body?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + 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/sam-3/3d-body", 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/bn/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": "sam-3/3d-body",
"input": {
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
}
Doitong API-এর মাধ্যমে Sam 3 · 3D Body মডেল (sam-3/3d-body) কল করুন। এজেন্টদের জন্য ডকুমেন্টেশন: https://doitong.com/bn/developers/models/sam-3/3d-body.md
POST https://api.doitong.com/v1/run/sam-3/3d-body?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
রেসপন্সের স্ট্যাটাস যদি "queued" বা "running" হয়, তাহলে এটি "succeeded" না হওয়া পর্যন্ত GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 পোল করুন; ফাইলগুলো outputs[].url-এ থাকে। রান করার আগেই সঠিক মূল্য জানতে একই বডি দিয়ে POST https://api.doitong.com/v1/quote/sam-3/3d-body করুন।
এই অনুরোধ: ≈০.০২$ ২০ API ক্রেডিট এই পেজে চালান
আপনার নতুন API কী। এটি শুধু এখনই দেখানো হচ্ছে এবং এটি ইতিমধ্যে নিচের কোড ও API কী ফিল্ডে রয়েছে। এটি গোপন রাখুন: ব্রাউজারে চলা কোডে কখনো এটি রাখবেন না।
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।
/run/sam-3/3d-body?wait=20
মূল্য → ০.০২$
# 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/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.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/sam-3/3d-body?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + 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/sam-3/3d-body", 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": "sam-3/3d-body",
"input": {
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
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
Sam 3 · 3D Body সম্পর্কে
একটি ছবিতে থাকা ব্যক্তিদের 3D বডি মেশ তৈরি করে। ব্যক্তিদের স্বয়ংক্রিয়ভাবে শনাক্ত করা হয়, অথবা `mask_url`-এ একটি বাইনারি মাস্ক দিতে পারেন (ব্যক্তির জন্য সাদা)। টগলগুলো ব্যক্তি অনুযায়ী .ply এক্সপোর্ট, GLB-তে 3D কীপয়েন্ট মার্কার এবং মেটাডেটায় সম্পূর্ণ MHR প্যারামিটার সেট নিয়ন্ত্রণ করে। GLB, মেশ, মেটাডেটা এবং একটি ভিজ্যুয়ালাইজেশন ছবি ফেরত দেয়।
প্যারামিটার
ক্যানোনিকাল নাম অথবা নেটিভ নাম—দুটো একসঙ্গে নয়—পাঠান। ক্যানোনিকাল নামগুলো
image_urlআবশ্যক
image
mask_urlঐচ্ছিক
mask
export_meshesঐচ্ছিক
include_3d_keypointsঐচ্ছিক
include_mhr_paramsঐচ্ছিক
ফাইল প্যারামিটার হিসেবে একটি পাবলিক https:// URL, 10 MB পর্যন্ত একটি data: URI, অথবা আপলোডের file_url গ্রহণ করা হয়। ফাইল
আউটপুট
{
"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.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
}
}
আউটপুটের ফিল্ড
- model_glb
- object {url, content_type, file_name, file_size}GLB-ফরম্যাটের 3D body mesh, ঐচ্ছিকভাবে 3D keypoints-এর marker-সহ।
- visualization
- object {url, content_type, file_name, file_size}মূল ছবি, keypoints, mesh এবং side view দেখানো composite visualization।
- meshes
- array of object {url, content_type, file_name, file_size} | nullশনাক্ত করা প্রতিটি ব্যক্তির জন্য আলাদা .ply mesh ফাইল, export_meshes True হলে ফেরত দেওয়া হয়।
- metadata
- object {num_people, people, keypoint_names}ক্যামেরা প্যারামিটার ও keypoints-সহ structured metadata।
অন্যান্য Sam3 ভ্যারিয়েন্ট
আরও মডেল: ছবি থেকে 3D
AI এজেন্টদের জন্য: এই পৃষ্ঠাটি Markdown হিসেবে এখানে আছে https://doitong.com/bn/developers/models/sam-3/3d-body.md. সব মডেল ও গাইড: https://doitong.com/developers/llms.txt