အကြောင်းအရာသို့ ကျော်ရန်

Trellis · Multi

ပေါင်းစည်းရန်

မော်ဒယ် id trellis/multi
# 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/multi?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: ၀.၀၂ $ ၂၀ API ခရက်ဒစ် ဤစာမျက်နှာတွင် လုပ်ဆောင်ရန်

API ကီး ရယူရန်
Microsoft ပုံမှ 3D #stylized

ထည့်သွင်းပုံများစွာမှ 3D မက်ရှ်တစ်ခုကို ကျပန်း သို့မဟုတ် multidiffusion ရောစပ်မှုဖြင့် တည်ဆောက်သည်

Microsoft · 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

3D အဖြစ် ပြောင်းရန် input-image URL များ။

အဆင့်မြင့် texture_size · multiimage_algo · ss_guidance_strength · ss_sampling_steps · slat_guidance_strength · slat_sampling_steps · mesh_simplify · seed
texture_size မူလ 1024

texture အတွက် အသုံးပြုမည့် ရုပ်ထွက်အရည်အသွေး။

multiimage_algo မူလ stochastic

ပုံများစွာနှင့် အသုံးပြုသည့် ဖန်တီးမှု algorithm။

မူလ 7.5

sparse structure ဖန်တီးရာတွင် အသုံးပြုသော လမ်းညွှန်မှုအင်အား။

မူလ 12

sparse structure ဖန်တီးရန် အသုံးပြုသော sampling အဆင့်အရေအတွက်။

မူလ 3

structured latents ဖန်တီးရာတွင် အသုံးပြုသော လမ်းညွှန်မှုအင်အား။

မူလ 12

structured latents ဖန်တီးရန် အသုံးပြုသော sampling အဆင့်အရေအတွက်။

မူလ 0.95

mesh ရိုးရှင်းစေမှုကို ထိန်းချုပ်သော အချိုး။

ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်သော ကျပန်းဖန်တီးမှုအတွက် အသုံးပြုသည့် seed။

POST /run/trellis/multi?wait=20 ကုန်ကျစရိတ် → ၀.၀၂ $
# 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/multi?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

Trellis · Multi အကြောင်း

အရာဝတ္ထုတစ်ခု၏ `image_urls` ထဲရှိ ပုံများစာရင်းကို လက်ခံပြီး မျက်နှာပြင်အသားပေးထားသော 3D မက်ရှ်တစ်ခု ထုတ်ပေးသည်။ မြင်ကွင်းများကို ပေါင်းစပ်ရန် stochastic သို့မဟုတ် multidiffusion ကို `multiimage_algo` ဖြင့် ရွေးချယ်သည်။ အခြားထိန်းချုပ်ချက်များမှာ ပုံတစ်ပုံဗားရှင်းနှင့် တူညီပြီး လမ်းညွှန်မှု၊ ဆမ်ပလင်းအဆင့်များ၊ `mesh_simplify` နှင့် 512၊ 1024 သို့မဟုတ် 2048 ရှိ `texture_size` တို့ ပါဝင်သည်။

ပါရာမီတာများ

စံအမည် သို့မဟုတ် မူရင်းအမည် တစ်ခုခုကိုသာ ပို့ပါ၊ နှစ်ခုလုံး မပို့ပါနှင့်။ စံအမည်များ

အမည်အမျိုးအစား မူလတန်ဖိုးခွင့်ပြုထားသည် ဖော်ပြချက်
image_urlsလိုအပ်သည် images
အမျိုးအစားurl[] · image
3D အဖြစ် ပြောင်းရန် input-image URL များ။
seedရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားinteger | null
ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်သော ကျပန်းဖန်တီးမှုအတွက် အသုံးပြုသည့် seed။
ss_guidance_strengthရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး7.5
၀ – ၁၀
sparse structure ဖန်တီးရာတွင် အသုံးပြုသော လမ်းညွှန်မှုအင်အား။
ss_sampling_stepsရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားinteger
မူလတန်ဖိုး12
၁ – ၅၀
sparse structure ဖန်တီးရန် အသုံးပြုသော sampling အဆင့်အရေအတွက်။
slat_guidance_strengthရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး3
၀ – ၁၀
structured latents ဖန်တီးရာတွင် အသုံးပြုသော လမ်းညွှန်မှုအင်အား။
slat_sampling_stepsရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားinteger
မူလတန်ဖိုး12
၁ – ၅၀
structured latents ဖန်တီးရန် အသုံးပြုသော sampling အဆင့်အရေအတွက်။
mesh_simplifyရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားnumber
မူလတန်ဖိုး0.95
၀.၉ – ၀.၉၈
mesh ရိုးရှင်းစေမှုကို ထိန်းချုပ်သော အချိုး။
texture_sizeရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားenum
မူလတန်ဖိုး1024
51210242048
texture အတွက် အသုံးပြုမည့် ရုပ်ထွက်အရည်အသွေး။
multiimage_algoရွေးချယ်နိုင်သည်
အမျိုးအစားenum
မူလတန်ဖိုးstochastic
stochasticmultidiffusion
ပုံများစွာနှင့် အသုံးပြုသည့် ဖန်တီးမှု algorithm။
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": "trellis/multi",
  "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_urls": [
      "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
    ]
  },
  "output": {
    "model_mesh": {
      "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
    },
    "timings": {}
  },
  "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_mesh
object {url, content_type, file_name, file_size}ဖန်တီးထားသော 3D mesh ပါဝင်သည့် ဖိုင်။
timings
objectလုပ်ဆောင်မှုအတွက် အချိန်တိုင်းတာချက်များ။

နောက်ထပ် မော်ဒယ်များ: ပုံမှ 3D

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