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ReconViaGen 0.5

統合

モデル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"

このリクエスト: $0.30 300 APIクレジット このページで実行

APIキーを取得
Open model 画像から3D #multi-view#3d-reconstruction

1つの物体を撮影した1~16枚の写真から、テクスチャ付きGLBメッシュを出力するマルチビュー画像3D再構成

Open model · 3D

最初の結果がここに表示されます

以下でリクエストを作成し、APIキーで実行してください。出力はストレージにコピーされ、永久保存または無料で7日保存されます。

リクエストを作成

コントロールはモデルスキーマから生成されます。値を変更するとコードと価格が更新されます。

•必須 image_urls
ファイルをドロップ、または · 16まで

3D再構成用のビュー。1ビューで十分ですが、追加のビューにより品質が向上します。すべて同じオブジェクトを写す必要があります。

resolution デフォルト 1024

出力の解像度。上げると詳細が増えますが、時間がかかります。

詳細設定 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 デフォルト mesh

疎な構造の構築に使用するソース。最大速度には 'direct'、最高品質には 'mesh'、TRELLIS.2によるマルチビュー処理には 'mvtrellis2' を選択します。

texture_size デフォルト 2048

メッシュのベイク済みテクスチャ画像に使用する解像度。

デフォルト adaptive_guidance_weight

マルチビュー条件付け戦略。複数の入力画像がある場合のみ適用されます。通常は最良の結果を得るため 'adaptive_guidance_weight' を選択します。

デフォルト 7.5

初期3D構造が入力にどの程度忠実かを制御します。値を大きくするとノイズが増える可能性がある一方、より近い一致になります。

デフォルト 0.7

ステージ1の強いガイダンスによるアーティファクトの低減。

デフォルト 12

初期構造の作成に使用するノイズ除去ステップ数。

デフォルト 5

構造生成時に使用するノイズスケジュールの鋭さ。

デフォルト 7.5

SLatステージのガイダンス強度。ss_sourceが 'mesh' の場合のみ適用されます。

デフォルト 0.5

SLatステージのガイダンス再スケーリング。ss_sourceが 'mesh' の場合のみ適用されます。

デフォルト 12

SLatステージのサンプリングステップ数。ss_sourceが 'mesh' の場合のみ適用されます。

デフォルト 3

SLatステージのRescale T設定。ss_sourceが 'mesh' の場合のみ適用されます。

デフォルト 7.5

詳細なジオメトリの生成時に入力へ従う度合い。

デフォルト 0.5

形状ステージの強いガイダンスによるアーティファクトの低減。

デフォルト 12

形状の改良に使用するノイズ除去ステップ数。

デフォルト 3

形状の改良時に使用するノイズスケジュールの鋭さ。

デフォルト 1

入力の色へのテクスチャの追従度。

デフォルト 0

テクスチャステージの強いガイダンスによるアーティファクトの低減。

デフォルト 12

テクスチャ生成に使用するノイズ除去ステップ数。

デフォルト 3

テクスチャ生成時に使用するノイズスケジュールの鋭さ。

デフォルト 500000

完成したメッシュの希望頂点数。

再現可能なランダム生成に使用するシード。

POST /run/reconviagen-0.5?wait=20 見積もり → $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"

このリクエストを実行

キーはこのブラウザ内に保持されます。Doitong APIにのみ送信され、「記憶する」にチェックを入れた場合のみlocalStorageに保存されます。 APIキーを取得

ReconViaGen 0.5について

`image_urls`から3Dモデルを構築します。`image_urls`には同じ物体の1~16視点を指定でき、視点が多いほど再構成品質が向上します。PBRマテリアル付きのGLBファイルを返します。`resolution`は512、1024、1536、`texture_size`は1024、2048、4096から選択でき、`decimation_target`は5,000~2,000,000でメッシュ頂点数を設定します。`ss_source`と`multi_image_strategy`で構造と視点の統合方法を選び、ステージごとのガイダンスとサンプリングを制御できます。

パラメータ

正式名称またはネイティブ名のいずれか一方を送信してください。両方は送信しないでください。 正式名称

名前型 デフォルト許可される値 説明
seed任意
型integer | null
再現可能なランダム生成に使用するシード。
resolution任意
型enum
デフォルト1024
51210241536
出力の解像度。上げると詳細が増えますが、時間がかかります。
ss_source任意
型enum
デフォルトmesh
directmeshmvtrellis2
疎な構造の構築に使用するソース。最大速度には 'direct'、最高品質には 'mesh'、TRELLIS.2によるマルチビュー処理には 'mvtrellis2' を選択します。
ss_guidance_strength任意
型number
デフォルト7.5
0 – 10
初期3D構造が入力にどの程度忠実かを制御します。値を大きくするとノイズが増える可能性がある一方、より近い一致になります。
ss_guidance_rescale任意
型number
デフォルト0.7
0 – 1
ステージ1の強いガイダンスによるアーティファクトの低減。
ss_sampling_steps任意
型integer
デフォルト12
1 – 50
初期構造の作成に使用するノイズ除去ステップ数。
ss_rescale_t任意
型number
デフォルト5
1 – 6
構造生成時に使用するノイズスケジュールの鋭さ。
slat_guidance_strength任意
型number
デフォルト7.5
0 – 10
SLatステージのガイダンス強度。ss_sourceが 'mesh' の場合のみ適用されます。
slat_guidance_rescale任意
型number
デフォルト0.5
0 – 1
SLatステージのガイダンス再スケーリング。ss_sourceが 'mesh' の場合のみ適用されます。
slat_sampling_steps任意
型integer
デフォルト12
1 – 50
SLatステージのサンプリングステップ数。ss_sourceが 'mesh' の場合のみ適用されます。
slat_rescale_t任意
型number
デフォルト3
1 – 6
SLatステージのRescale T設定。ss_sourceが 'mesh' の場合のみ適用されます。
shape_slat_guidance_strength任意
型number
デフォルト7.5
0 – 10
詳細なジオメトリの生成時に入力へ従う度合い。
shape_slat_guidance_rescale任意
型number
デフォルト0.5
0 – 1
形状ステージの強いガイダンスによるアーティファクトの低減。
shape_slat_sampling_steps任意
型integer
デフォルト12
1 – 50
形状の改良に使用するノイズ除去ステップ数。
shape_slat_rescale_t任意
型number
デフォルト3
1 – 6
形状の改良時に使用するノイズスケジュールの鋭さ。
tex_slat_guidance_strength任意
型number
デフォルト1
0 – 10
入力の色へのテクスチャの追従度。
tex_slat_guidance_rescale任意
型number
デフォルト0
0 – 1
テクスチャステージの強いガイダンスによるアーティファクトの低減。
tex_slat_sampling_steps任意
型integer
デフォルト12
1 – 50
テクスチャ生成に使用するノイズ除去ステップ数。
tex_slat_rescale_t任意
型number
デフォルト3
1 – 6
テクスチャ生成時に使用するノイズスケジュールの鋭さ。
decimation_target任意
型integer
デフォルト500000
5,000 – 2,000,000
完成したメッシュの希望頂点数。
texture_size任意
型enum
デフォルト2048
102420484096
メッシュのベイク済みテクスチャ画像に使用する解像度。
image_urls必須 images
型url[] · image
≤ 16項目
3D再構成用のビュー。1ビューで十分ですが、追加のビューにより品質が向上します。すべて同じオブジェクトを写す必要があります。
multi_image_strategy任意
型enum
デフォルトadaptive_guidance_weight
average_rightweighted_averagesequentialaverageadaptive_guidance_weightfixed_guidance_rescale
マルチビュー条件付け戦略。複数の入力画像がある場合のみ適用されます。通常は最良の結果を得るため 'adaptive_guidance_weight' を選択します。
enable_safety_checker任意
型boolean
デフォルトtrue
呼び出し元に権限がある場合、false に設定するとスクリーニングを緩和できます。
必須 正式名称(こちらも使用可能)

ファイルパラメータには、公開されたhttps:// URL、10 MBまでのdata: URI、またはアップロードしたファイルのfile_urlを指定します。 ファイル

出力

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"
  }
}
ファイルの保存期間を選択すべてのoutputs[].urlはストレージ上のコピーです。アカウント設定または?storage=により、永久保存(GB・月単位で有料)または無料で7日保存できます。
すべてのモデルで同じ形式画像、動画、音声のいずれでも、type、url、content_type、width、height、durationが含まれます。outputはモデル独自の結果オブジェクトです。
出力フィールド
model_glb
object {url, content_type, file_name, file_size}PBRマテリアルを含む3Dモデルを収めた生成GLB。
seed
integer生成中に適用されたシード。

AIエージェント向け:このページのMarkdown版はこちらです: https://doitong.com/ja/developers/models/reconviagen-0.5.md. すべてのモデルとガイド: https://doitong.com/developers/llms.txt