Вне

Чат

запрещать

Стабильный TripoSR 3D

API TripoSR генерирует высококачественные 3D-сетки из отдельных изображений менее чем за 0,5 секунды, используя архитектуру трансформера для эффективной реконструкции.

Новые участники получат бесплатные токены номиналом 1 доллар.

Text to Speech

Javascript

Python

                                        const fs = require('fs');
const { Readable } = require('stream');
const { finished } = require('stream/promises');

const main = async () => {
  const {
    model_mesh: { url, file_name },
  } = await fetch('https://api.ai.cc/v1/image/generations', {
    method: 'POST',
    headers: {
      Authorization: 'Bearer ',
      'Content-Type': 'application/json',
    },
    body: JSON.stringify({
      model: 'triposr',
      image_url: 'https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/7/7a/Basketball.png',
    }),
  }).then((res) => res.json());

  const { body } = await fetch(url);
  const stream = fs.createWriteStream(`./${file_name}`);
  await finished(Readable.fromWeb(body).pipe(stream));
};

main();

                                        import requests


def main():
    response = requests.post(
        "https://api.ai.cc/v1/images/generations",
        headers={
            "Authorization": "Bearer ",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        json={
            "model": "triposr",
            "image_url": "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/7/7a/Basketball.png",
        },
    )

    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    url = data["model_mesh"]["url"]
    file_name = data["model_mesh"]["file_name"]

    mesh_response = requests.get(url, stream=True)

    with open(file_name, "wb") as file:
        for chunk in mesh_response.iter_content(chunk_size=8192):
            file.write(chunk)


if __name__ == "__main__":
    main()

Docs

Один API, более 300 моделей ИИ.

Сэкономьте 20% на расходах и получите бесплатные токены на 1 доллар.

Получить ключ API Изучите модели

Стабильный TripoSR 3D

Подробная информация о товаре

Представляем TripoSR: революционное преобразование изображений в 3D-модели.

ТрипоСР это новаторская модель на основе трансформатора, разработанная совместно... Стабильность ИИ и Tripo AIВыпущенная 4 марта 2024 года, эта модель версии 1.0 устанавливает новый стандарт для быстрой реконструкции 3D-объектов. Она превосходно справляется с созданием высококачественных 3D-сеток всего из одного RGB-изображения, достигая этого результата менее чем за... 0,5 секунды на графическом процессоре NVIDIA A100.

💡 Основные возможности и функции

🚀 Сверхбыстрое поколение: Обеспечивает генерацию 3D-моделей с прямой связью менее чем за 0,5 секунды.
🧠 Усовершенствованная архитектура трансформатора: Используется эффективная конструкция трансформатора для сложных технологических процессов.
✨ Высококачественные 3D-модели: Создает детализированные и точные трехмерные сетки.
🖼️ Ввод одного изображения: Упрощает процесс, требуя всего лишь одного RGB-изображения.
🏆 Высочайший уровень производительности: Лидирует по показателям Chamfer Distance и F-score по сравнению с конкурентами.

🎯 Предполагаемые области применения

TripoSR разработан для отраслей, требующих быстрой 3D-визуализации непосредственно из 2D-изображений. Основные области его применения включают:

Развлечение: Для быстрого создания ресурсов в кино и анимации.
Игры: Быстрое прототипирование и создание игровых ресурсов.
Промышленный дизайн: Ускоренная визуализация концепций продукта.
Архитектура: Быстрое преобразование архитектурных эскизов или фотографий в 3D-модели.

Будучи моделью преобразования изображения в 3D, TripoSR работает независимо от человеческого языка, что делает её универсально применимой.

⚙️ Технический подробный анализ

Модель архитектуры

Сложная архитектура TripoSR представляет собой сочетание компонентов на основе трансформаторов, тщательно оптимизированных для превосходной 3D-реконструкции:

Кодировщик изображений:
- Использует предварительно обученный трансформер машинного зрения DINOv1.
- Преобразует RGB-изображения в скрытые векторы, улавливая как глобальные, так и локальные особенности.
Декодер изображения в триплан:
- Декодер на основе трансформатора.
- Преобразует скрытые векторы в трехплоскостное представление NeRF (Neural Radiance Field).
- Использует передовые механизмы внимания для изучения сложных взаимосвязей между компонентами трех плоскостей.
Трехплоскостное нейронное поле излучения (NeRF):
- Заключительный этап — создание трехмерного изображения.
- Специально оптимизировано для эффективной обработки сложных форм и текстур.

обучающие данные

Модель была тщательно обучена на специально подобранном подмножестве обширной базы данных. Опубликованный набор данныхЭтот сайт был выбран специально за его ориентацию на реалистичные и высококачественные 3D-модели.

Показатели эффективности

TripoSR неизменно превосходит другие альтернативы с открытым исходным кодом как по количественным, так и по качественным показателям. Он демонстрирует исключительную производительность по таким важным метрикам, как... Расстояние фаски и F-мера на основе широкого спектра разнообразных наборов данных.

📊 Сравнение с другими моделями

✔️ Точность: Обеспечивает превосходное качество 3D-реконструкции по сравнению с другими решениями с открытым исходным кодом.
⚡ Скорость: Создает сложные 3D-сетки менее чем за 0,5 секунды на графическом процессоре NVIDIA A100.
🛡️ Устойчивость: Демонстрирует замечательную адаптивность к различным условиям съемки, динамически определяя параметры камеры без необходимости явного обусловливания.

🛠️ Использование и лицензирование

Примеры кода

Для разработчиков, желающих интегрировать TripoSR, доступны примеры кода и документация. Вы можете Ознакомьтесь с официальным объявлением и ресурсами TripoSR. Подробные инструкции по внедрению см. здесь.

Этические нормы и лицензирование

TripoSR распространяется на условиях разрешения. Лицензия MITЭто способствует развитию открытого программного обеспечения и поощряет ответственное внедрение в различных областях, включая приложения искусственного интеллекта, компьютерного зрения и компьютерной графики. Лицензия MIT разрешает широкое использование, охватывающее коммерческие, личные и исследовательские приложения.

Благодаря использованию передовых возможностей TripoSR разработчики получают возможность создавать мощные приложения для 3D-реконструкции с беспрецедентной скоростью и точностью. Этот прорыв открывает захватывающие новые возможности в различных областях, требующих быстрого преобразования 2D-изображений в 3D.

❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В: Что такое TripoSR?: A: TripoSR — это усовершенствованная модель реконструкции изображений в 3D-модели, разработанная компаниями Stability AI и Tripo AI. Она очень быстро генерирует высококачественные 3D-сетки из одного 2D RGB-изображения.
В: Насколько быстро TripoSR может генерировать 3D-модель?: A: При работе на графическом процессоре NVIDIA A100 он может сгенерировать 3D-сетку менее чем за 0,5 секунды, что делает его одним из самых быстрых доступных решений.
В: Какие входные данные требуются для работы TripoSR?: A: Для выполнения трехмерной реконструкции объекта TripoSR требуется всего одно RGB-изображение.
В: Каковы основные области применения TripoSR?: А: Он идеально подходит для применения в индустрии развлечений, игр, промышленного дизайна и архитектуры, где быстрая 3D-визуализация из 2D-изображений имеет решающее значение.
В: Какова лицензия на TripoSR?: A: TripoSR распространяется под разрешительной лицензией MIT, которая разрешает его использование в коммерческих, личных и исследовательских целях, способствуя открытому и ответственному развитию ИИ.

Игровая площадка для ИИ

Перед интеграцией протестируйте все модели API в тестовой среде. Мы предоставляем более 300 моделей для интеграции в ваше приложение.

Попробуйте бесплатно

Один API
Более 300 моделей ИИ

Сэкономьте 20% на расходах