Trellis 2

ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟ ਕਰੋ

ਮਾਡਲ id trellis-2

# 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-2?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/trellis-2?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/trellis-2", 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/pa/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": "trellis-2",
  "input": {
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }
}

Doitong API ਰਾਹੀਂ Trellis 2 ਮਾਡਲ (trellis-2) ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰੋ। ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼: https://doitong.com/pa/developers/models/trellis-2.md

POST https://api.doitong.com/v1/run/trellis-2?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json

{
  "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}

ਜੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਸਥਿਤੀ "queued" ਜਾਂ "running" ਹੈ, ਤਾਂ GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਪੋਲ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ "succeeded" ਨਾ ਹੋ ਜਾਵੇ; ਫ਼ਾਈਲਾਂ outputs[].url ਵਿੱਚ ਹਨ। ਉਸੇ ਬਾਡੀ ਨਾਲ POST https://api.doitong.com/v1/quote/trellis-2 ਚਲਾਉਣ ’ਤੇ ਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਹੀ ਕੀਮਤ ਮਿਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਬੇਨਤੀ: $0.30 300 API ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਇਸ ਪੰਨੇ ’ਤੇ ਚਲਾਓ

API ਕੁੰਜੀ ਲਵੋ

Microsoft ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ 3D #image-to-3d

ਟਿਊਨ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਟ੍ਰਕਚਰ, ਸ਼ੇਪ, ਟੈਕਸਚਰ ਅਤੇ UV ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨਾਲ ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ ਟੈਕਸਚਰ ਵਾਲੇ GLB 3D ਮੈਸ਼ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ

OpenAPI Markdown

Microsoft · 3D

ਤੁਹਾਡਾ ਪਹਿਲਾ ਨਤੀਜਾ ਇੱਥੇ ਹੋਵੇਗਾ

ਹੇਠਾਂ ਬੇਨਤੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਆਪਣੀ API ਕੁੰਜੀ ਨਾਲ ਚਲਾਓ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਾਡੇ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਕਾਪੀ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਜਾਂ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ 7 ਦਿਨ ਤੱਕ ਰੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਰਿਕਵੈਸਟ ਬਣਾਓ

ਕੀਮਤ

ਸਹੀ ਕੀਮਤ

$0.30ਪ੍ਰਤੀ ਰਨ

300 API ਕ੍ਰੈਡਿਟ

ਕੀਮਤ: $0.25 ਤੋਂ

1 ਬੇਨਤੀ × $0.30 ਚਲਾਓ · $0.30

ਸਿਰਫ਼ ਸਫਲਤਾ ’ਤੇ ਚਾਰਜ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਅਸਫਲਤਾ ’ਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਰਿਫੰਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

resolution ਡਿਫ਼ਾਲਟ 1024

ਕੀਮਤ ਦੇ ਨਿਯਮ

ਜਦੋਂ resolution = 1024: $0.30 / ਬੇਨਤੀ
ਜਦੋਂ resolution = 1536: $0.35 / ਬੇਨਤੀ

ਹਰ ਰਿਕਵੈਸਟ ਲਈ ਇੱਕ ਵਾਰ ਬਿਲ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਕੋਟ ਐਂਡਪੌਇੰਟ: POST /quote/{id}

ਰਿਕਵੈਸਟ ਬਣਾਓ

ਕੰਟਰੋਲ ਮਾਡਲ ਸਕੀਮਾ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਬਦਲਾਅ ਕਰਦੇ ਹੀ ਕੋਡ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਅੱਪਡੇਟ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

image •ਲੋੜੀਂਦਾ image_url

ਫ਼ਾਈਲ ਛੱਡੋ, ਜਾਂ

3D ਰੂਪਾਂਤਰਨ ਲਈ ਸਰੋਤ ਚਿੱਤਰ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ URL।

resolution ਡਿਫ਼ਾਲਟ 1024

ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ; ਇਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲ ਵੇਰਵਾ ਵਧਦਾ ਹੈ ਪਰ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ।

ਉੱਨਤ texture_size · ss_guidance_strength · ss_guidance_rescale · ss_guidance_interval_start · ss_guidance_interval_end · ss_sampling_steps · ss_rescale_t · shape_slat_guidance_strength · shape_slat_guidance_rescale · shape_slat_guidance_interval_start · shape_slat_guidance_interval_end · shape_slat_sampling_steps · shape_slat_rescale_t · tex_slat_guidance_strength · tex_slat_guidance_rescale · tex_slat_guidance_interval_start · tex_slat_guidance_interval_end · tex_slat_sampling_steps · tex_slat_rescale_t · decimation_target · remesh_band · remesh_project · uv_unwrap_angle_threshold_deg · uv_unwrap_refine_iterations · uv_unwrap_global_iterations · uv_unwrap_smooth_strength · seed · remesh

texture_size ਡਿਫ਼ਾਲਟ 2048

Baking ਲਈ mesh texture ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ। ਇਸ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲ ਸਤਹ ਦਾ ਬਾਰੀਕ ਵੇਰਵਾ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਵੱਡੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ss_guidance_strength ਡਿਫ਼ਾਲਟ 7.5

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ 3D ਢਾਂਚੇ ਦੀ fidelity ਕੰਟਰੋਲ: ਇਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲ ਇਨਪੁੱਟ ਚਿੱਤਰ ਨਾਲ ਵੱਧ ਨੇੜਲਾ ਮਿਲਾਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਵਾਧੂ ਸ਼ੋਰ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

ss_guidance_rescale ਡਿਫ਼ਾਲਟ 0.7

Stage 1 guidance-artifact ਕੰਟਰੋਲ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਸੈਟਿੰਗਾਂ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਅਤੇ ਉੱਚ ਸੈਟਿੰਗਾਂ 'ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਥਿਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ss_guidance_interval_start ਡਿਫ਼ਾਲਟ 0.6

ਪੜਾਅ 1 (ਵਿਰਲ ਸੰਰਚਨਾ) ਵਿੱਚ classifier-free guidance ਵਿੰਡੋ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੀਮਾ, ਡੀਨੋਇਜ਼ਿੰਗ ਭਿੰਨ-ਅੰਸ਼ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੀ ਗਈ। ਘੱਟ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਜਲਦੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ; ਸਿਰਫ਼ interval_start ਤੋਂ interval_end ਤੱਕ ਦੇ ਅੰਤਰਾਲ ਵਿੱਚ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਬਾਕੀ ਥਾਂ ਬਿਨਾਂ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ss_guidance_interval_end ਡਿਫ਼ਾਲਟ 1

ਪੜਾਅ 1 (ਵਿਰਲ ਸੰਰਚਨਾ) ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕੱਟ-ਆਫ਼: ss_guidance_interval_start ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਮੁੱਲ ਚੁਣੋ। ਇਹ ਮੁੱਲ ਉਸ ਡੀਨੋਇਜ਼ਿੰਗ ਭਿੰਨ-ਅੰਸ਼ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ classifier-free guidance ਰੁਕਦੀ ਹੈ।

ss_sampling_steps ਡਿਫ਼ਾਲਟ 12

ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਢਾਂਚੇ ਲਈ denoising ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ: ਵਾਧੂ ਕਦਮਾਂ ਨਾਲ ਸੰਭਾਵਿਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਾਭ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹੌਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ss_rescale_t ਡਿਫ਼ਾਲਟ 5

ਢਾਂਚਾ-ਸਿਰਜਣਾ ਦੇ noise schedule ਰਾਹੀਂ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਤੀਖ਼ਣਤਾ ਸੈੱਟ ਕਰੋ: ਇਸ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਹੋਰ ਤੀਖ਼ੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

shape_slat_guidance_strength ਡਿਫ਼ਾਲਟ 7.5

ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ geometry fidelity ਕੰਟਰੋਲ: ਇਨਪੁੱਟ ਚਿੱਤਰ ਨਾਲ ਵੱਧ adherence ਵਾਧੂ ਵੇਰਵਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਵਾਧੂ ਸ਼ੋਰ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

shape_slat_guidance_rescale ਡਿਫ਼ਾਲਟ 0.5

ਜਦੋਂ geometry ਵਿੱਚ ਸ਼ੋਰ ਦਿਖੇ ਤਾਂ ਇਹ ਸੈਟਿੰਗ ਵਧਾਓ: ਇਹ shape stage ਦੌਰਾਨ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਾਰਨ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ artifacts ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ।

shape_slat_guidance_interval_start ਡਿਫ਼ਾਲਟ 0.6

ਪੜਾਅ 2 ਵਿੱਚ ਆਕਾਰ ਸੁਧਾਰ ਲਈ classifier-free guidance ਦਾ ਸਰਗਰਮੀ ਬਿੰਦੂ। ਡੀਨੋਇਜ਼ਿੰਗ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦੇ ਭਿੰਨ-ਅੰਸ਼ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇਹ interval_start ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਸਿਰਫ਼ interval_start ਅਤੇ interval_end ਨਾਲ ਸੀਮਿਤ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।

shape_slat_guidance_interval_end ਡਿਫ਼ਾਲਟ 1

ਪੜਾਅ 2 (ਆਕਾਰ ਸੁਧਾਰ) ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕੱਟ-ਆਫ਼: shape_slat_guidance_interval_start ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਮੁੱਲ ਚੁਣੋ। ਇਹ ਮੁੱਲ ਉਸ ਡੀਨੋਇਜ਼ਿੰਗ ਭਿੰਨ-ਅੰਸ਼ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ classifier-free guidance ਰੁਕਦੀ ਹੈ।

shape_slat_sampling_steps ਡਿਫ਼ਾਲਟ 12

Shape-refinement denoising ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ: ਵਾਧੂ ਕਦਮ ਵਰਤਣ ਨਾਲ geometry ਸੰਭਾਵਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੋਰ ਸੁਚੱਜੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਗਤੀ ਘਟਦੀ ਹੈ।

shape_slat_rescale_t ਡਿਫ਼ਾਲਟ 3

Shape-refinement noise schedule ਰਾਹੀਂ geometric ਵੇਰਵੇ ਦੀ ਤੀਖ਼ਣਤਾ ਸੈੱਟ ਕਰੋ; ਇਸ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲ ਵੇਰਵੇ ਹੋਰ ਤੀਖ਼ੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

tex_slat_guidance_strength ਡਿਫ਼ਾਲਟ 1

Texture ਰੰਗ fidelity ਕੰਟਰੋਲ: ਉੱਚੀਆਂ ਸੈਟਿੰਗਾਂ 'ਤੇ ਇਨਪੁੱਟ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਰੰਗਾਂ ਨਾਲ ਨੇੜਲਾ ਮਿਲਾਪ vividness ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ oversaturation ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।

tex_slat_guidance_rescale ਡਿਫ਼ਾਲਟ 0

ਸ਼ੋਰ ਵਾਲੀਆਂ textures ਜਾਂ color banding ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਇਹ ਸੈਟਿੰਗ ਵਧਾਓ: ਇਹ texture stage ਦੌਰਾਨ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਾਰਨ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ artifacts ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ।

tex_slat_guidance_interval_start ਡਿਫ਼ਾਲਟ 0.6

ਪੜਾਅ 3 ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਚਰ ਸਿਰਜਣਾ ਲਈ classifier-free guidance ਦਾ ਸਰਗਰਮੀ ਬਿੰਦੂ। ਡੀਨੋਇਜ਼ਿੰਗ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦੇ ਭਿੰਨ-ਅੰਸ਼ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇਹ interval_start ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਸਿਰਫ਼ interval_start ਅਤੇ interval_end ਨਾਲ ਸੀਮਿਤ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ।

tex_slat_guidance_interval_end ਡਿਫ਼ਾਲਟ 0.9

ਪੜਾਅ 3 (ਟੈਕਸਚਰ) ਲਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕੱਟ-ਆਫ਼: tex_slat_guidance_interval_start ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਮੁੱਲ ਚੁਣੋ। ਇਹ ਮੁੱਲ ਉਸ ਡੀਨੋਇਜ਼ਿੰਗ ਭਿੰਨ-ਅੰਸ਼ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ classifier-free guidance ਰੁਕਦੀ ਹੈ।

tex_slat_sampling_steps ਡਿਫ਼ਾਲਟ 12

Textures ਸਿਰਜਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ denoising ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ। ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸਮਾਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਪਰ textures ਹੋਰ ਸਾਫ਼ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

tex_slat_rescale_t ਡਿਫ਼ਾਲਟ 3

Texture-generation noise schedule ਰਾਹੀਂ texture ਵੇਰਵੇ ਦੀ ਤੀਖ਼ਣਤਾ ਸੈੱਟ ਕਰੋ; ਇਸ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲ ਵੇਰਵੇ ਹੋਰ ਤੀਖ਼ੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।

decimation_target ਡਿਫ਼ਾਲਟ 500000

ਮੇਸ਼ ਵਰਟੈਕਸ-ਗਿਣਤੀ ਦਾ ਟੀਚਾ, ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਲਈ 500k ਅਤੇ ਵੈੱਬ/ਮੋਬਾਈਲ ਲਈ 20k–50k ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ੀ ਹਨ। ਟੀਚਾ ਘਟਾਉਣ ਨਾਲ ਮੇਸ਼ ਦਾ ਵੇਰਵਾ ਘਟਦਾ ਹੈ ਪਰ ਫ਼ਾਈਲਾਂ ਛੋਟੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

remesh_band ਡਿਫ਼ਾਲਟ 1

ਰੀਮੇਸ਼ਿੰਗ ਮੂਵਮੈਂਟ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ: ਇਹ ਮੁੱਲ ਵਧਾਉਣ 'ਤੇ ਵਾਧੂ ਸਮੂਥਿੰਗ ਬਰੀਕ ਵੇਰਵੇ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੈਟਿੰਗ ਮੂਲ ਸਤ੍ਹਾ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਰਟੈਕਸ ਦੇ ਵਿਸਥਾਪਨ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।

remesh_project ਡਿਫ਼ਾਲਟ 0

ਰੀਮੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਵਰਟੈਕਸਾਂ ਨੂੰ ਮੂਲ ਸਤ੍ਹਾ ਵੱਲ ਵਾਪਸ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੋਜੈਕਸ਼ਨ ਦੀ ਤਾਕਤ: 1 ਪੂਰੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਸ਼ਨ ਰਾਹੀਂ ਵੇਰਵਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ 0 ਪ੍ਰੋਜੈਕਸ਼ਨ ਬੰਦ ਰੱਖ ਕੇ ਵੱਧ ਸਮੂਥ ਨਤੀਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

uv_unwrap_angle_threshold_deg ਡਿਫ਼ਾਲਟ 90

ਡਿਗਰੀਆਂ ਵਿੱਚ UV ਚਾਰਟ ਕੋਣ ਸੀਮਾ, ਜੋ ਇੱਕ ਚਾਰਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨੇੜਲੇ ਫੇਸ ਨਾਰਮਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸੀਮਾ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲ ਘੱਟ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਚਾਰਟ ਬਣਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਸਟ੍ਰੈਚਿੰਗ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਵਧਦਾ ਹੈ; ਘਟਾਉਣ ਨਾਲ ਵੱਧ ਚਾਰਟ ਅਤੇ ਘੱਟ ਵਿਗਾੜ ਮਿਲਦਾ ਹੈ।

uv_unwrap_refine_iterations ਡਿਫ਼ਾਲਟ 0

UV ਚਾਰਟਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਥਾਨਕ ਰਿਫਾਈਨਮੈਂਟ ਪਾਸਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ।

uv_unwrap_global_iterations ਡਿਫ਼ਾਲਟ 1

ਚਾਰਟਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਗਲੋਬਲ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਪਾਸਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾ ਕੇ UV ਚਾਰਟ ਸੰਤੁਲਨ ਸੁਧਾਰਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

uv_unwrap_smooth_strength ਡਿਫ਼ਾਲਟ 1

UV ਚਾਰਟ ਦੇ ਕਿਨਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਤਾਕਤ ਨਾਲ ਸਮੂਥ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਮਾਯੋਜਿਤ ਕਰੋ; ਵੱਧ ਸੈਟਿੰਗਾਂ 'ਤੇ ਘੱਟ ਦਿਖਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸੀਮਾਂ ਨਾਲ UV ਵਿਗਾੜ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

seed

ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਰੈਂਡਮ ਸਿਰਜਣਾ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ Seed।

POST /run/trellis-2?wait=20 ਕੋਟ → $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/trellis-2?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/trellis-2?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/trellis-2", 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": "trellis-2",
      "input": {
        "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}

ਇਹ ਬੇਨਤੀ ਚਲਾਓ

API ਕੁੰਜੀ

ਤੁਹਾਡੀ key ਇਸ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ: ਇਹ ਸਿਰਫ਼ Doitong API ਨੂੰ ਭੇਜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਤਾਂ ਹੀ (localStorage) ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ Remember ਚੁਣੋ। ਇਸ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਯਾਦ ਰੱਖੋ API ਕੁੰਜੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ

Trellis 2 ਬਾਰੇ

ਇੱਕ ਤਸਵੀਰ (`image_url`) ਤੋਂ 3D ਐਸੈਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ GLB ਫਾਈਲ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। `resolution` 512, 1024 ਜਾਂ 1536 ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ `texture_size` 1024, 2048 ਜਾਂ 4096। ਤਿੰਨ ਪੜਾਵਾਂ (ਸਟ੍ਰਕਚਰ, ਸ਼ੇਪ, ਟੈਕਸਚਰ) ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਲਈ ਆਪਣਾ ਗਾਈਡੈਂਸ ਅਤੇ ਸੈਂਪਲਿੰਗ-ਸਟੈਪ ਕੰਟਰੋਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। `decimation_target` ਮੈਸ਼ ਦੇ ਵਰਟੈਕਸਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (5,000 ਤੋਂ 2,000,000) ਸੈੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਰੀਮੈਸ਼ਿੰਗ ਤੇ UV-ਅਨਰੈਪਿੰਗ ਵਿਕਲਪ ਉਪਲਬਧ ਹਨ।

ਪੈਰਾਮੀਟਰ

ਕੈਨੋਨਿਕਲ ਨਾਮ ਜਾਂ ਨੇਟਿਵ ਨਾਮ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਇੱਕ ਭੇਜੋ, ਦੋਵੇਂ ਨਹੀਂ। ਕੈਨੋਨਿਕਲ ਨਾਮ

ਨਾਮਕਿਸਮ ਡਿਫ਼ਾਲਟਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਵੇਰਵਾ

seedਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮinteger | null

ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗ ਰੈਂਡਮ ਸਿਰਜਣਾ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ Seed।

resolutionਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮenum

ਡਿਫ਼ਾਲਟ1024

51210241536

ss_guidance_strengthਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ7.5

0 – 10

ss_guidance_rescaleਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ0.7

0 – 1

ss_guidance_interval_startਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ0.6

0 – 1

ss_guidance_interval_endਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ1

0 – 1

ss_sampling_stepsਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮinteger

ਡਿਫ਼ਾਲਟ12

1 – 50

ss_rescale_tਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ5

1 – 6

shape_slat_guidance_strengthਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ7.5

0 – 10

shape_slat_guidance_rescaleਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ0.5

0 – 1

shape_slat_guidance_interval_startਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ0.6

0 – 1

shape_slat_guidance_interval_endਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ1

0 – 1

shape_slat_sampling_stepsਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮinteger

ਡਿਫ਼ਾਲਟ12

1 – 50

shape_slat_rescale_tਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ3

1 – 6

tex_slat_guidance_strengthਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ1

0 – 10

tex_slat_guidance_rescaleਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ0

0 – 1

tex_slat_guidance_interval_startਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ0.6

0 – 1

tex_slat_guidance_interval_endਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ0.9

0 – 1

tex_slat_sampling_stepsਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮinteger

ਡਿਫ਼ਾਲਟ12

1 – 50

tex_slat_rescale_tਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ3

1 – 6

decimation_targetਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮinteger

ਡਿਫ਼ਾਲਟ500000

5,000 – 20,00,000

texture_sizeਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮenum

ਡਿਫ਼ਾਲਟ2048

102420484096

remeshਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮboolean

ਡਿਫ਼ਾਲਟtrue

ਟੋਪੋਲੋਜੀ ਦਾ ਪੁਨਰ-ਨਿਰਮਾਣ, ਜੋ ਹੋਰ ਸਾਫ਼ ਮੇਸ਼ ਤਿਕੋਣ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਐਨੀਮੇਸ਼ਨ ਜਾਂ 3D ਪ੍ਰਿੰਟਿੰਗ ਵਰਗੀਆਂ ਬਾਅਦ ਦੀਆਂ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਯੋਗਤਾ ਸੁਧਾਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਹੌਲੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

remesh_bandਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ1

0 – 4

remesh_projectਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ0

0 – 1

uv_unwrap_angle_threshold_degਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ90

0 – 180

uv_unwrap_refine_iterationsਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮinteger

ਡਿਫ਼ਾਲਟ0

0 – 10

UV ਚਾਰਟਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਲਈ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਥਾਨਕ ਰਿਫਾਈਨਮੈਂਟ ਪਾਸਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ।

uv_unwrap_global_iterationsਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮinteger

ਡਿਫ਼ਾਲਟ1

1 – 10

uv_unwrap_smooth_strengthਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ1

0 – 10

image_urlਲੋੜੀਂਦਾ image

ਕਿਸਮurl · image

3D ਰੂਪਾਂਤਰਨ ਲਈ ਸਰੋਤ ਚਿੱਤਰ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ URL।

ਲੋੜੀਂਦਾ ਕੈਨੋਨਿਕਲ ਨਾਮ, ਇਹ ਵੀ ਸਵੀਕਾਰਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

ਫ਼ਾਈਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਜਨਤਕ https:// URL, 10 MB ਤੱਕ ਦਾ data: URI, ਜਾਂ ਅੱਪਲੋਡ ਦੇ file_url ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰਦੇ ਹਨ। ਫ਼ਾਈਲਾਂ

ਆਉਟਪੁੱਟ

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t

{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "trellis-2",
  "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_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
    }
  },
  "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"
  }
}

ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਫ਼ਾਈਲਾਂ, ਤੁਹਾਡੀ ਚੋਣਹਰ outputs[].url ਸਾਡੇ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਪੀ ਹੈ: ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਰੱਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ (ਪ੍ਰਤੀ GB-ਮਹੀਨਾ ਭੁਗਤਾਨ) ਜਾਂ 7 ਦਿਨ ਤੱਕ ਮੁਫ਼ਤ, ਤੁਹਾਡੀ ਖਾਤਾ ਸੈਟਿੰਗ ਜਾਂ ?storage= ਅਨੁਸਾਰ।

ਹਰ ਮਾਡਲ ’ਤੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਰੂਪਤਸਵੀਰਾਂ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਸਭ ਲਈ type, url, content_type, width, height ਅਤੇ duration। output ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਪਣਾ ਨਤੀਜਾ ਆਬਜੈਕਟ ਹੈ।

ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਫ਼ੀਲਡ

model_glb: object {url, content_type, file_name, file_size}GLB ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਿਰਜਿਆ ਗਿਆ 3D ਮਾਡਲ।

ਹੋਰ ਮਾਡਲ: ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ 3D

AI ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ: ਇਹ ਪੰਨਾ Markdown ਵਜੋਂ ਇੱਥੇ ਹੈ https://doitong.com/pa/developers/models/trellis-2.md. ਸਾਰੇ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਗਾਈਡ: https://doitong.com/developers/llms.txt

ਤੁਹਾਡਾ ਪਹਿਲਾ ਨਤੀਜਾ ਇੱਥੇ ਹੋਵੇਗਾ

ਰਿਕਵੈਸਟ ਬਣਾਓ

ਇਹ ਬੇਨਤੀ ਚਲਾਓ

Trellis 2 ਬਾਰੇ

ਪੈਰਾਮੀਟਰ

ਆਉਟਪੁੱਟ

ਹੋਰ Trellis 2 ਵੈਰੀਐਂਟ

Trellis 2 · Retexture ਵੈਰੀਐਂਟ: 2

ਹੋਰ ਮਾਡਲ: ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ 3D

Trellis ਵੈਰੀਐਂਟ: 2

Trellis · Multi ਵੈਰੀਐਂਟ: 2

TRELLIS.2 LoRA Inference

Hi3D Image to 3D ਵੈਰੀਐਂਟ: 6