ReconViaGen 0.5
انٹیگریٹ کریں
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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/reconviagen-0.5?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"images": [
"https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
]
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"images": [
"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/reconviagen-0.5", 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/ur/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": "reconviagen-0.5",
"input": {
"images": [
"https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
]
}
}
Doitong API کے ذریعے ReconViaGen 0.5 ماڈل (reconviagen-0.5) کو کال کریں۔ ایجنٹس کے لیے دستاویزات: https://doitong.com/ur/developers/models/reconviagen-0.5.md
POST https://api.doitong.com/v1/run/reconviagen-0.5?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"images": [
"https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
]
}
اگر جواب کی اسٹیٹس "queued" یا "running" ہو تو GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 کو اس وقت تک پول کریں جب تک یہ "succeeded" نہ ہو جائے؛ فائلیں outputs[].url میں ہیں۔ رن سے پہلے درست قیمت حاصل کرنے کے لیے اسی باڈی کے ساتھ POST https://api.doitong.com/v1/quote/reconviagen-0.5 کریں۔
یہ درخواست: $0.30 300 API کریڈٹس اس صفحے پر چلائیں
آپ کی نئی API کلید۔ یہ صرف ابھی دکھائی جاتی ہے اور پہلے ہی نیچے موجود کوڈ اور API کلید کے فیلڈ میں شامل ہے۔ اسے خفیہ رکھیں: اسے کبھی بھی ایسے کوڈ میں شامل نہ کریں جو براؤزر میں چلتا ہو۔
آپ کا پہلا نتیجہ یہاں آئے گا
ذیل میں درخواست بنائیں اور اپنی API کلید کے ساتھ چلائیں۔ آؤٹ پٹس ہمارے اسٹوریج میں کاپی ہو جاتے ہیں، ہمیشہ کے لیے یا مفت میں 7 دن تک محفوظ رہتے ہیں۔
درخواست بنائیں
کنٹرولز ماڈل اسکیما سے تیار ہوتے ہیں۔ آپ کے بدلنے کے ساتھ کوڈ اور قیمت اپ ڈیٹ ہوتے ہیں۔
/run/reconviagen-0.5?wait=20
قیمت → $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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/reconviagen-0.5?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"images": [
"https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
]
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"images": [
"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/reconviagen-0.5", 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": "reconviagen-0.5",
"input": {
"images": [
"https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
]
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
یہ درخواست چلائیں
آپ کی key اسی براؤزر میں رہتی ہے: یہ صرف Doitong API کو بھیجی جاتی ہے اور صرف اس صورت میں localStorage میں محفوظ ہوتی ہے جب آپ Remember منتخب کریں۔ API کلید حاصل کریں
ReconViaGen 0.5 کے بارے میں
`image_urls` سے 3D ماڈل بناتا ہے، جس میں ایک ہی آبجیکٹ کے 1 سے 16 مناظر لیے جاتے ہیں؛ زیادہ مناظر تعمیر کو بہتر بناتے ہیں۔ PBR مواد کے ساتھ GLB فائل واپس کرتا ہے۔ `resolution` 512، 1024 یا 1536، `texture_size` 1024، 2048 یا 4096 ہو سکتا ہے، جبکہ `decimation_target` میش کے ورٹیکس کی تعداد 5,000 سے 2,000,000 تک متعین کرتا ہے۔ `ss_source` اور `multi_image_strategy` ساخت اور مناظر کے امتزاج کا طریقہ منتخب کرتے ہیں، جبکہ ہر مرحلے کے لیے رہنمائی اور سیمپلنگ کنٹرولز دستیاب ہیں۔
پیرامیٹرز
معیاری نام یا مقامی نام میں سے صرف ایک بھیجیں، دونوں نہیں۔ معیاری نام
seedاختیاری
resolutionاختیاری
ss_sourceاختیاری
ss_guidance_strengthاختیاری
ss_guidance_rescaleاختیاری
ss_sampling_stepsاختیاری
ss_rescale_tاختیاری
slat_guidance_strengthاختیاری
slat_guidance_rescaleاختیاری
slat_sampling_stepsاختیاری
slat_rescale_tاختیاری
shape_slat_guidance_strengthاختیاری
shape_slat_guidance_rescaleاختیاری
shape_slat_sampling_stepsاختیاری
shape_slat_rescale_tاختیاری
tex_slat_guidance_strengthاختیاری
tex_slat_guidance_rescaleاختیاری
tex_slat_sampling_stepsاختیاری
tex_slat_rescale_tاختیاری
decimation_targetاختیاری
texture_sizeاختیاری
image_urlsلازمی
images
multi_image_strategyاختیاری
enable_safety_checkerاختیاری
فائل پیرامیٹرز عوامی https:// URL، 10 MB تک کی data: URI، یا اپ لوڈ کے file_url کو قبول کرتے ہیں۔ فائلیں
آؤٹ پٹ
{
"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"
}
}
آؤٹ پٹ کے فیلڈز
- model_glb
- object {url, content_type, file_name, file_size}PBR مواد کے ساتھ 3D ماڈل پر مشتمل تخلیق کردہ GLB۔
- seed
- integerتخلیق کے دوران لاگو ہونے والی سیڈ۔
مزید ماڈلز: تصویر سے 3D
AI ایجنٹس کے لیے: یہ صفحہ Markdown میں یہاں موجود ہے https://doitong.com/ur/developers/models/reconviagen-0.5.md. تمام ماڈلز اور گائیڈز: https://doitong.com/developers/llms.txt