İçeriğe geç

ReconViaGen 0.5

Entegre et

Model kimliği 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"

Bu istek: $0,30 300 API kredisi Bu sayfada çalıştır

API anahtarı al
Open model Görselden 3D'ye #multi-view#3d-reconstruction

Tek bir nesnenin 1 ila 16 fotoğrafından dokulu GLB poligon ağı çıkaran çok görünümlü görselden 3D'ye yeniden oluşturma

Open model · 3D

İlk sonucunuz burada görünecek

Aşağıda bir istek oluşturun ve API anahtarınızla çalıştırın. Çıktılar depolamamıza kopyalanır ve sonsuza kadar veya ücretsiz olarak 7 gün boyunca saklanır.

İstek oluştur

Kontroller model şemasından oluşturulur. Değerleri değiştirdikçe kod ve fiyat güncellenir.

•gerekli image_urls
Dosyayı bırakın veya · 16 adede kadar

3D yeniden yapılandırma için görünümler sağlayın: tek görünüm yeterlidir ancak ek görünümler kaliteyi artırır ve tümü aynı nesneyi göstermelidir.

resolution varsayılan 1024

Çıktının çözünürlüğü; artırılması ayrıntı ekler ancak daha uzun sürer.

Gelişmiş 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 varsayılan mesh

Seyrek yapıyı oluşturmak için kullanılan kaynak. En yüksek hız için 'direct', en yüksek kalite için 'mesh' veya TRELLIS.2 ile çoklu görünüm işleme için 'mvtrellis2' seçin.

texture_size varsayılan 2048

Mesh'in işlenmiş doku görseli için kullanılan çözünürlük.

varsayılan adaptive_guidance_weight

Yalnızca birden çok girdi görseliyle uygulanabilen çoklu görünüm koşullandırma stratejisi; çoğu durumda en iyi sonuçlar için 'adaptive_guidance_weight' seçin.

varsayılan 7.5

İlk 3D yapının girdiye sadakatini denetler; bu değer arttıkça daha fazla gürültü karşılığında daha yakın bir eşleşme sağlanabilir.

varsayılan 0.7

1. aşamadaki güçlü yönlendirmeden kaynaklanan kusurların azaltılması.

varsayılan 12

İlk yapıyı oluşturmak için kullanılan gürültü giderme adımı sayısı.

varsayılan 5

Yapı oluşturulurken kullanılan gürültü programının keskinliği.

varsayılan 7.5

SLat aşaması yönlendirme yoğunluğu; yalnızca ss_source değeri 'mesh' olduğunda uygulanır.

varsayılan 0.5

SLat aşaması yönlendirme yeniden ölçeklendirmesi; yalnızca ss_source değeri 'mesh' olduğunda uygulanır.

varsayılan 12

SLat aşaması örnekleme adımı sayısı; yalnızca ss_source değeri 'mesh' olduğunda uygulanır.

varsayılan 3

SLat aşaması Rescale T ayarı; yalnızca ss_source değeri 'mesh' olduğunda uygulanır.

varsayılan 7.5

Ayrıntılı geometri oluşturulurken girdiye bağlılık derecesi.

varsayılan 0.5

Şekil aşamasındaki güçlü yönlendirmeden kaynaklanan kusurların azaltılması.

varsayılan 12

Şekli iyileştirmek için kullanılan gürültü giderme adımı sayısı.

varsayılan 3

Şekil iyileştirilirken kullanılan gürültü programının keskinliği.

varsayılan 1

Dokunun girdideki renklere bağlılık derecesi.

varsayılan 0

Doku aşamasındaki güçlü yönlendirmeden kaynaklanan kusurların azaltılması.

varsayılan 12

Dokuları oluşturmak için kullanılan gürültü giderme adımı sayısı.

varsayılan 3

Dokular oluşturulurken kullanılan gürültü programının keskinliği.

varsayılan 500000

Tamamlanan mesh için istenen köşe sayısı.

Tekrarlanabilir rastgele üretim için kullanılan tohum.

POST /run/reconviagen-0.5?wait=20 fiyat → $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"

Bu isteği çalıştır

Anahtarınız bu tarayıcıda kalır: yalnızca Doitong API'ye gönderilir ve yalnızca Hatırla seçeneğini işaretlerseniz localStorage'a kaydedilir. API anahtarı al

ReconViaGen 0.5 hakkında

Aynı nesnenin 1 ila 16 görünümünü içeren `image_urls` üzerinden 3D model oluşturur; daha fazla görünüm yeniden oluşturmayı iyileştirir. PBR malzemeleri içeren bir GLB dosyası döndürür. `resolution` 512, 1024 veya 1536; `texture_size` 1024, 2048 veya 4096 olabilir ve `decimation_target`, poligon ağı köşe sayısını 5,000 ile 2,000,000 arasında belirler. `ss_source` ve `multi_image_strategy`, yapı ile görünümlerin nasıl birleştirileceğini seçer; aşama başına yönlendirme ve örnekleme kontrolleri bulunur.

Parametreler

Kanonik adı veya yerel adı gönderin; ikisini birden göndermeyin. Kanonik adlar

AdTür Varsayılanİzin verilen Açıklama
seedisteğe bağlı
Türinteger | null
Tekrarlanabilir rastgele üretim için kullanılan tohum.
resolutionisteğe bağlı
Türenum
Varsayılan1024
51210241536
Çıktının çözünürlüğü; artırılması ayrıntı ekler ancak daha uzun sürer.
ss_sourceisteğe bağlı
Türenum
Varsayılanmesh
directmeshmvtrellis2
Seyrek yapıyı oluşturmak için kullanılan kaynak. En yüksek hız için 'direct', en yüksek kalite için 'mesh' veya TRELLIS.2 ile çoklu görünüm işleme için 'mvtrellis2' seçin.
ss_guidance_strengthisteğe bağlı
Türnumber
Varsayılan7.5
0 – 10
İlk 3D yapının girdiye sadakatini denetler; bu değer arttıkça daha fazla gürültü karşılığında daha yakın bir eşleşme sağlanabilir.
ss_guidance_rescaleisteğe bağlı
Türnumber
Varsayılan0.7
0 – 1
1. aşamadaki güçlü yönlendirmeden kaynaklanan kusurların azaltılması.
ss_sampling_stepsisteğe bağlı
Türinteger
Varsayılan12
1 – 50
İlk yapıyı oluşturmak için kullanılan gürültü giderme adımı sayısı.
ss_rescale_tisteğe bağlı
Türnumber
Varsayılan5
1 – 6
Yapı oluşturulurken kullanılan gürültü programının keskinliği.
slat_guidance_strengthisteğe bağlı
Türnumber
Varsayılan7.5
0 – 10
SLat aşaması yönlendirme yoğunluğu; yalnızca ss_source değeri 'mesh' olduğunda uygulanır.
slat_guidance_rescaleisteğe bağlı
Türnumber
Varsayılan0.5
0 – 1
SLat aşaması yönlendirme yeniden ölçeklendirmesi; yalnızca ss_source değeri 'mesh' olduğunda uygulanır.
slat_sampling_stepsisteğe bağlı
Türinteger
Varsayılan12
1 – 50
SLat aşaması örnekleme adımı sayısı; yalnızca ss_source değeri 'mesh' olduğunda uygulanır.
slat_rescale_tisteğe bağlı
Türnumber
Varsayılan3
1 – 6
SLat aşaması Rescale T ayarı; yalnızca ss_source değeri 'mesh' olduğunda uygulanır.
shape_slat_guidance_strengthisteğe bağlı
Türnumber
Varsayılan7.5
0 – 10
Ayrıntılı geometri oluşturulurken girdiye bağlılık derecesi.
shape_slat_guidance_rescaleisteğe bağlı
Türnumber
Varsayılan0.5
0 – 1
Şekil aşamasındaki güçlü yönlendirmeden kaynaklanan kusurların azaltılması.
shape_slat_sampling_stepsisteğe bağlı
Türinteger
Varsayılan12
1 – 50
Şekli iyileştirmek için kullanılan gürültü giderme adımı sayısı.
shape_slat_rescale_tisteğe bağlı
Türnumber
Varsayılan3
1 – 6
Şekil iyileştirilirken kullanılan gürültü programının keskinliği.
tex_slat_guidance_strengthisteğe bağlı
Türnumber
Varsayılan1
0 – 10
Dokunun girdideki renklere bağlılık derecesi.
tex_slat_guidance_rescaleisteğe bağlı
Türnumber
Varsayılan0
0 – 1
Doku aşamasındaki güçlü yönlendirmeden kaynaklanan kusurların azaltılması.
tex_slat_sampling_stepsisteğe bağlı
Türinteger
Varsayılan12
1 – 50
Dokuları oluşturmak için kullanılan gürültü giderme adımı sayısı.
tex_slat_rescale_tisteğe bağlı
Türnumber
Varsayılan3
1 – 6
Dokular oluşturulurken kullanılan gürültü programının keskinliği.
decimation_targetisteğe bağlı
Türinteger
Varsayılan500000
5.000 – 2.000.000
Tamamlanan mesh için istenen köşe sayısı.
texture_sizeisteğe bağlı
Türenum
Varsayılan2048
102420484096
Mesh'in işlenmiş doku görseli için kullanılan çözünürlük.
image_urlsgerekli images
Türurl[] · image
≤ 16 öğe
3D yeniden yapılandırma için görünümler sağlayın: tek görünüm yeterlidir ancak ek görünümler kaliteyi artırır ve tümü aynı nesneyi göstermelidir.
multi_image_strategyisteğe bağlı
Türenum
Varsayılanadaptive_guidance_weight
average_rightweighted_averagesequentialaverageadaptive_guidance_weightfixed_guidance_rescale
Yalnızca birden çok girdi görseliyle uygulanabilen çoklu görünüm koşullandırma stratejisi; çoğu durumda en iyi sonuçlar için 'adaptive_guidance_weight' seçin.
enable_safety_checkeristeğe bağlı
Türboolean
Varsayılantrue
Çağıran yetkiliyse false ayarlanarak tarama gevşetilebilir.
gerekli Kanonik ad, bu ad da kabul edilir

Dosya parametreleri herkese açık bir https:// URL'si, 10 MB'a kadar bir data: URI'si veya yüklenen bir dosyanın file_url değerini kabul eder. Dosyalar

Çıktı

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"
  }
}
Dosyalarınız, seçiminizHer outputs[].url, depolamamızdaki bir kopyadır: sonsuza kadar (GB-ay başına ücretli) veya ücretsiz olarak 7 gün boyunca, hesap ayarınızla ya da ?storage= ile saklanır.
Her modelde aynı yapıGörüntüler, video ve ses için type, url, content_type, width, height ve duration aynıdır. output, modelin kendi sonuç nesnesidir.
Çıktı alanları
model_glb
object {url, content_type, file_name, file_size}PBR malzemelerine sahip bir 3D model içeren oluşturulmuş GLB.
seed
integerÜretim sırasında uygulanan seed.

AI aracıları için: bu sayfanın Markdown biçimi şurada: https://doitong.com/tr/developers/models/reconviagen-0.5.md. Tüm modeller ve kılavuzlar: https://doitong.com/developers/llms.txt