အကြောင်းအရာသို့ ကျော်ရန်

ReconViaGen 0.5

ပေါင်းစည်းရန်

မော်ဒယ် 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"

ဤတောင်းဆိုချက်: ၀.၃၀ $ ၃၀၀ API ခရက်ဒစ် ဤစာမျက်နှာတွင် လုပ်ဆောင်ရန်

API ကီး ရယူရန်
Open model ပုံမှ 3D #multi-view#3d-reconstruction

အရာဝတ္ထုတစ်ခု၏ ဓာတ်ပုံ 1 မှ 16 ပုံမှ မျက်နှာပြင်အသားပေး GLB မက်ရှ်ကို ထွက်ရလဒ်ပေးသည့် မြင်ကွင်းမျိုးစုံ ပုံမှ 3D ပြန်လည်တည်ဆောက်မှု

Open model · 3D

သင့်ပထမဆုံးရလဒ် ဤနေရာတွင် ပေါ်လာမည်

အောက်တွင် တောင်းဆိုချက်တစ်ခု တည်ဆောက်ပြီး သင့် API ကီးဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါ။ ထွက်ရလဒ်များကို ကျွန်ုပ်တို့၏ သိုလှောင်မှုသို့ ကူးယူပြီး အမြဲတမ်း သို့မဟုတ် ၇ ရက် အခမဲ့ သိမ်းထားသည်။

တောင်းဆိုမှုတစ်ခု တည်ဆောက်ရန်

ထိန်းချုပ်မှုများကို မော်ဒယ် schema မှ အလိုအလျောက်ဖန်တီးသည်။ ၎င်းတို့ကို ပြောင်းလဲသည်နှင့် code နှင့် စျေးနှုန်းတို့လည်း ပြောင်းလဲမည်။

•လိုအပ်သည် image_urls
ဖိုင်ကို ဆွဲချပါ၊ သို့မဟုတ် · 16 အထိ

3D ပြန်လည်တည်ဆောက်ရန် မြင်ကွင်းများ ပေးပါ။ မြင်ကွင်းတစ်ခုတည်းဖြင့် လုံလောက်သော်လည်း ထပ်ဆောင်းမြင်ကွင်းများက အရည်အသွေးကို တိုးတက်စေပြီး အားလုံးသည် တစ်ခုတည်းသောအရာဝတ္ထုကို ဖော်ပြရမည်။

resolution မူလ 1024

ထွက်ရလဒ်၏ ရုပ်ထွက်အရည်အသွေး။ မြှင့်တင်ပါက အသေးစိတ်ပိုရသော်လည်း အချိန်ပိုကြာသည်။

အဆင့်မြင့် 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 မူလ mesh

Sparse structure တည်ဆောက်ရန် အသုံးပြုသည့် ရင်းမြစ်။ အမြန်ဆုံးအတွက် 'direct'၊ အရည်အသွေးအမြင့်ဆုံးအတွက် 'mesh' သို့မဟုတ် TRELLIS.2 ဖြင့် multi-view လုပ်ဆောင်ရန် 'mvtrellis2' ကို ရွေးပါ။

texture_size မူလ 2048

mesh ၏ baked texture ပုံအတွက် အသုံးပြုသည့် ရုပ်ထွက်အရည်အသွေး။

မူလ adaptive_guidance_weight

မြင်ကွင်းများစွာ ပါသော ထည့်သွင်းပုံများနှင့်သာ အသုံးပြုနိုင်သည့် multi-view conditioning မဟာဗျူဟာ။ အများစုအတွက် အကောင်းဆုံးရလဒ်ရရန် 'adaptive_guidance_weight' ကို ရွေးပါ။

မူလ 7.5

စတင်သည့် 3D structure ၏ ထည့်သွင်းချက်နှင့် ကိုက်ညီမှုကို ထိန်းချုပ်သည်။ ဤတန်ဖိုးမြင့်လာသည်နှင့်အမျှ noise ပိုများနိုင်သော်လည်း ပိုမိုနီးစပ်သော ကိုက်ညီမှုကို ရရှိသည်။

မူလ 0.7

အဆင့် 1 အတွင်း ပြင်းထန်သော guidance ကြောင့် ဖြစ်ပေါ်သည့် artifact များကို လျှော့ချမှု။

မူလ 12

စတင်တည်ဆောက်ပုံကို ဖန်တီးရန် အသုံးပြုသည့် noise ဖယ်ရှားမှု အဆင့်အရေအတွက်။

မူလ 5

structure ဖန်တီးရာတွင် အသုံးပြုသည့် noise schedule ၏ ထက်မြက်မှု။

မူလ 7.5

SLat အဆင့် guidance ပြင်းအား။ ss_source ကို 'mesh' ဟု သတ်မှတ်ထားသည့်အခါသာ အသုံးပြုသည်။

မူလ 0.5

SLat အဆင့် guidance rescaling။ ss_source ကို 'mesh' ဟု သတ်မှတ်ထားသည့်အခါသာ အသုံးပြုသည်။

မူလ 12

SLat အဆင့် sampling အဆင့်အရေအတွက်။ ss_source ကို 'mesh' ဟု သတ်မှတ်ထားသည့်အခါသာ အသုံးပြုသည်။

မူလ 3

SLat အဆင့် Rescale T setting။ ss_source ကို 'mesh' ဟု သတ်မှတ်ထားသည့်အခါသာ အသုံးပြုသည်။

မူလ 7.5

အသေးစိတ် geometry ဖန်တီးရာတွင် ထည့်သွင်းချက်နှင့် လိုက်နာမှုအဆင့်။

မူလ 0.5

shape အဆင့်အတွင်း ပြင်းထန်သော guidance ကြောင့် ဖြစ်ပေါ်သည့် artifact များကို လျှော့ချမှု။

မူလ 12

shape ကို ပြန်လည်တိုးတက်စေရန် အသုံးပြုသည့် noise ဖယ်ရှားမှု အဆင့်အရေအတွက်။

မူလ 3

shape ကို ပြန်လည်တိုးတက်စဉ် အသုံးပြုသည့် noise schedule ၏ ထက်မြက်မှု။

မူလ 1

ထည့်သွင်းချက်ရှိ အရောင်များနှင့် texture လိုက်နာမှုအဆင့်။

မူလ 0

texture အဆင့်အတွင်း ပြင်းထန်သော guidance ကြောင့် ဖြစ်ပေါ်သည့် artifact များကို လျှော့ချမှု။

မူလ 12

texture များ ဖန်တီးရန် အသုံးပြုသည့် denoising အဆင့်အရေအတွက်ဖြစ်သည်။

မူလ 3

texture များဖန်တီးရာတွင် အသုံးပြုသည့် noise schedule ၏ ထက်မြက်မှု။

မူလ 500000

ပြီးစီးသော mesh အတွက် လိုချင်သော vertex အရေအတွက်။

ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်သော ကျပန်းဖန်တီးမှုအတွက် အသုံးပြုသည့် seed။

POST /run/reconviagen-0.5?wait=20 ကုန်ကျစရိတ် → ၀.၃၀ $
# 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"

ဤတောင်းဆိုချက်ကို လုပ်ဆောင်ရန်

သင့် key သည် ဤဘရောက်ဇာထဲတွင်သာ ရှိမည်ဖြစ်ပြီး Doitong API သို့သာ ပို့မည်။ Remember ကို အမှန်ခြစ်ထားမှသာ (localStorage) တွင် သိမ်းမည်။ API ကီး ရယူရန်

ReconViaGen 0.5 အကြောင်း

`image_urls` မှ 3D မော်ဒယ်တစ်ခုကို ဖန်တီးပြီး တူညီသောအရာဝတ္ထု၏ မြင်ကွင်း 1 မှ 16 ခုအထိ လက်ခံသည်။ မြင်ကွင်းများလေလေ ပြန်လည်တည်ဆောက်မှု ပိုမိုကောင်းမွန်လေလေ ဖြစ်သည်။ PBR ပစ္စည်းများပါသော GLB ဖိုင်ကို ပြန်ပေးသည်။ `resolution` သည် 512၊ 1024 သို့မဟုတ် 1536၊ `texture_size` သည် 1024၊ 2048 သို့မဟုတ် 4096 ဖြစ်နိုင်ပြီး `decimation_target` သည် မက်ရှ် ထိပ်မှတ် အရေအတွက်ကို 5,000 မှ 2,000,000 အထိ သတ်မှတ်သည်။ `ss_source` နှင့် `multi_image_strategy` တို့က ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် မြင်ကွင်းများ ပေါင်းစပ်ပုံကို ရွေးချယ်ပေးပြီး အဆင့်တစ်ခုချင်းစီအတွက် လမ်းညွှန်မှုနှင့် ဆမ်ပလင်း ထိန်းချုပ်မှုများ ပါရှိသည်။

ပါရာမီတာများ

စံအမည် သို့မဟုတ် မူရင်းအမည် တစ်ခုခုကိုသာ ပို့ပါ၊ နှစ်ခုလုံး မပို့ပါနှင့်။ စံအမည်များ

အမည်အမျိုးအစား မူလတန်ဖိုးခွင့်ပြုထားသည် ဖော်ပြချက်
seedရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားinteger | null
ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်သော ကျပန်းဖန်တီးမှုအတွက် အသုံးပြုသည့် seed။
resolutionရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားenum
မူလတန်ဖိုး1024
51210241536
ထွက်ရလဒ်၏ ရုပ်ထွက်အရည်အသွေး။ မြှင့်တင်ပါက အသေးစိတ်ပိုရသော်လည်း အချိန်ပိုကြာသည်။
ss_sourceရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားenum
မူလတန်ဖိုးmesh
directmeshmvtrellis2
Sparse structure တည်ဆောက်ရန် အသုံးပြုသည့် ရင်းမြစ်။ အမြန်ဆုံးအတွက် 'direct'၊ အရည်အသွေးအမြင့်ဆုံးအတွက် 'mesh' သို့မဟုတ် TRELLIS.2 ဖြင့် multi-view လုပ်ဆောင်ရန် 'mvtrellis2' ကို ရွေးပါ။
ss_guidance_strengthရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး7.5
၀ – ၁၀
စတင်သည့် 3D structure ၏ ထည့်သွင်းချက်နှင့် ကိုက်ညီမှုကို ထိန်းချုပ်သည်။ ဤတန်ဖိုးမြင့်လာသည်နှင့်အမျှ noise ပိုများနိုင်သော်လည်း ပိုမိုနီးစပ်သော ကိုက်ညီမှုကို ရရှိသည်။
ss_guidance_rescaleရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး0.7
၀ – ၁
အဆင့် 1 အတွင်း ပြင်းထန်သော guidance ကြောင့် ဖြစ်ပေါ်သည့် artifact များကို လျှော့ချမှု။
ss_sampling_stepsရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားinteger
မူလတန်ဖိုး12
၁ – ၅၀
စတင်တည်ဆောက်ပုံကို ဖန်တီးရန် အသုံးပြုသည့် noise ဖယ်ရှားမှု အဆင့်အရေအတွက်။
ss_rescale_tရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး5
၁ – ၆
structure ဖန်တီးရာတွင် အသုံးပြုသည့် noise schedule ၏ ထက်မြက်မှု။
slat_guidance_strengthရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး7.5
၀ – ၁၀
SLat အဆင့် guidance ပြင်းအား။ ss_source ကို 'mesh' ဟု သတ်မှတ်ထားသည့်အခါသာ အသုံးပြုသည်။
slat_guidance_rescaleရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး0.5
၀ – ၁
SLat အဆင့် guidance rescaling။ ss_source ကို 'mesh' ဟု သတ်မှတ်ထားသည့်အခါသာ အသုံးပြုသည်။
slat_sampling_stepsရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားinteger
မူလတန်ဖိုး12
၁ – ၅၀
SLat အဆင့် sampling အဆင့်အရေအတွက်။ ss_source ကို 'mesh' ဟု သတ်မှတ်ထားသည့်အခါသာ အသုံးပြုသည်။
slat_rescale_tရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး3
၁ – ၆
SLat အဆင့် Rescale T setting။ ss_source ကို 'mesh' ဟု သတ်မှတ်ထားသည့်အခါသာ အသုံးပြုသည်။
shape_slat_guidance_strengthရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး7.5
၀ – ၁၀
အသေးစိတ် geometry ဖန်တီးရာတွင် ထည့်သွင်းချက်နှင့် လိုက်နာမှုအဆင့်။
shape_slat_guidance_rescaleရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး0.5
၀ – ၁
shape အဆင့်အတွင်း ပြင်းထန်သော guidance ကြောင့် ဖြစ်ပေါ်သည့် artifact များကို လျှော့ချမှု။
shape_slat_sampling_stepsရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားinteger
မူလတန်ဖိုး12
၁ – ၅၀
shape ကို ပြန်လည်တိုးတက်စေရန် အသုံးပြုသည့် noise ဖယ်ရှားမှု အဆင့်အရေအတွက်။
shape_slat_rescale_tရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး3
၁ – ၆
shape ကို ပြန်လည်တိုးတက်စဉ် အသုံးပြုသည့် noise schedule ၏ ထက်မြက်မှု။
tex_slat_guidance_strengthရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး1
၀ – ၁၀
ထည့်သွင်းချက်ရှိ အရောင်များနှင့် texture လိုက်နာမှုအဆင့်။
tex_slat_guidance_rescaleရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး0
၀ – ၁
texture အဆင့်အတွင်း ပြင်းထန်သော guidance ကြောင့် ဖြစ်ပေါ်သည့် artifact များကို လျှော့ချမှု။
tex_slat_sampling_stepsရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားinteger
မူလတန်ဖိုး12
၁ – ၅၀
texture များ ဖန်တီးရန် အသုံးပြုသည့် denoising အဆင့်အရေအတွက်ဖြစ်သည်။
tex_slat_rescale_tရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး3
၁ – ၆
texture များဖန်တီးရာတွင် အသုံးပြုသည့် noise schedule ၏ ထက်မြက်မှု။
decimation_targetရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားinteger
မူလတန်ဖိုး500000
၅,၀၀၀ – ၂,၀၀၀,၀၀၀
ပြီးစီးသော mesh အတွက် လိုချင်သော vertex အရေအတွက်။
texture_sizeရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားenum
မူလတန်ဖိုး2048
102420484096
mesh ၏ baked texture ပုံအတွက် အသုံးပြုသည့် ရုပ်ထွက်အရည်အသွေး။
image_urlsလိုအပ်သည် images
အမျိုးအစားurl[] · image
အကြောင်းအရာ ၁၆ ခုထက် မပိုပါ
3D ပြန်လည်တည်ဆောက်ရန် မြင်ကွင်းများ ပေးပါ။ မြင်ကွင်းတစ်ခုတည်းဖြင့် လုံလောက်သော်လည်း ထပ်ဆောင်းမြင်ကွင်းများက အရည်အသွေးကို တိုးတက်စေပြီး အားလုံးသည် တစ်ခုတည်းသောအရာဝတ္ထုကို ဖော်ပြရမည်။
multi_image_strategyရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားenum
မူလတန်ဖိုးadaptive_guidance_weight
average_rightweighted_averagesequentialaverageadaptive_guidance_weightfixed_guidance_rescale
မြင်ကွင်းများစွာ ပါသော ထည့်သွင်းပုံများနှင့်သာ အသုံးပြုနိုင်သည့် multi-view conditioning မဟာဗျူဟာ။ အများစုအတွက် အကောင်းဆုံးရလဒ်ရရန် 'adaptive_guidance_weight' ကို ရွေးပါ။
enable_safety_checkerရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားboolean
မူလတန်ဖိုးtrue
caller က ခွင့်ပြုချက်ရှိပါက false သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် စစ်ဆေးမှုကို လျှော့ချနိုင်သည်။
လိုအပ်သည် စံအမည်၊ ထို့အပြင် လက်ခံသည်

ဖိုင်ပါရာမီတာများသည် အများပြည်သူသုံး https:// URL၊ 10 MB အထိ data: URI သို့မဟုတ် အပ်လုဒ်လုပ်ထားသောဖိုင်၏ file_url ကို လက်ခံသည်။ ဖိုင်များ

ထွက်ရလဒ်

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"
  }
}
သင့်ဖိုင်များ၊ သင့်ရွေးချယ်မှုoutputs[].url တိုင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ သိုလှောင်မှုရှိ မိတ္တူဖြစ်သည်- အမြဲတမ်း (GB-month အလိုက် ငွေပေးရသည်) သို့မဟုတ် ၇ ရက် အခမဲ့၊ သင့်အကောင့်ဆက်တင် သို့မဟုတ် ?storage= ဖြင့် သိမ်းထားသည်။
မော်ဒယ်တိုင်းတွင် ပုံစံတူပုံ၊ ဗီဒီယိုနှင့် အသံတို့အတွက် type၊ url၊ content_type၊ width၊ height နှင့် duration။ output သည် မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင်၏ ရလဒ် object ဖြစ်သည်။
ထွက်ရလဒ်၏ Fields များ
model_glb
object {url, content_type, file_name, file_size}PBR materials ပါသော 3D မော်ဒယ်တစ်ခုပါဝင်သည့် ဖန်တီးပြီးသော GLB။
seed
integerဖန်တီးစဉ် အသုံးပြုထားသော seed။

AI အေးဂျင့်များအတွက်- ဤစာမျက်နှာ၏ Markdown ကို ဤနေရာတွင် ရရှိနိုင်သည် https://doitong.com/my/developers/models/reconviagen-0.5.md. မော်ဒယ်များနှင့် လမ်းညွှန်များအားလုံး: https://doitong.com/developers/llms.txt