ReconViaGen 0.5
整合
模型 id
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.ru/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.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/reconviagen-0.5?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"images": [
"https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
]
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.ru/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/zh-TW/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.ru/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"
]
}
}
透過 Doitong API 呼叫 ReconViaGen 0.5 模型(reconviagen-0.5)。代理程式文件:https://doitong.com/zh-TW/developers/models/reconviagen-0.5.md
POST https://api.doitong.ru/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"
]
}
如果回應狀態為 "queued" 或 "running",請輪詢 GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20,直到狀態變為 "succeeded";檔案位於 outputs[].url。使用相同主體傳送 POST https://api.doitong.ru/v1/quote/reconviagen-0.5,可在執行前取得確切價格。
此請求: $0.30 300 API 點數 · ≈ ₽32.27 在此頁面執行
您的新 API 金鑰。 僅會在此時顯示,且已填入下方的程式碼與 API 金鑰欄位。請妥善保密:切勿將其放入在瀏覽器中執行的程式碼。
建立請求
控制項是根據模型結構描述生成的。變更設定時,程式碼和價格會同步更新。
POST
/run/reconviagen-0.5?wait=20
報價 → $0.30
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/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.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/reconviagen-0.5?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"images": [
"https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
]
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.ru/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
}
}
}
關於 ReconViaGen 0.5
根據 `image_urls` 建立 3D 模型,接受同一物件的 1 到 16 個視角;視角越多,重建效果越好。回傳包含 PBR 材質的 GLB 檔案。`resolution` 可為 512、1024 或 1536,`texture_size` 可為 1024、2048 或 4096,`decimation_target` 將網格頂點數設定為 5,000 到 2,000,000。`ss_source` 和 `multi_image_strategy` 選擇結構與視角的合併方式,並提供各階段的引導與取樣控制。
參數
請傳送標準名稱或原生名稱其中之一,不要同時傳送兩者。 標準名稱
名稱類型
預設值允許值
說明
seed選填
類型integer | null
用於可重現隨機生成的種子。
resolution選填
類型enum
預設值1024
51210241536
輸出解析度;提高解析度會增加細節,但需要更長時間。
ss_source選填
類型enum
預設值mesh
directmeshmvtrellis2
用於建立稀疏結構的來源。選擇 'direct' 以取得最高速度,選擇 'mesh' 以取得最高品質,或選擇 'mvtrellis2' 使用 TRELLIS.2 進行多視角處理。
ss_guidance_strength選填
類型number
預設值7.5
0 – 10
控制初始 3D 結構對輸入的保真度;此值提高時,可能增加雜訊以換取更接近的匹配。
ss_guidance_rescale選填
類型number
預設值0.7
0 – 1
降低第 1 階段強引導造成的瑕疵。
ss_sampling_steps選填
類型integer
預設值12
1 – 50
用於建立初始結構的去雜訊步驟數。
ss_rescale_t選填
類型number
預設值5
1 – 6
生成結構時使用的雜訊排程銳利度。
slat_guidance_strength選填
類型number
預設值7.5
0 – 10
SLat 階段的引導強度;僅在 ss_source 設為 'mesh' 時套用。
slat_guidance_rescale選填
類型number
預設值0.5
0 – 1
SLat 階段的引導重新縮放;僅在 ss_source 設為 'mesh' 時套用。
slat_sampling_steps選填
類型integer
預設值12
1 – 50
SLat 階段的取樣步驟數;僅在 ss_source 設為 'mesh' 時套用。
slat_rescale_t選填
類型number
預設值3
1 – 6
SLat 階段的 Rescale T 設定;僅在 ss_source 設為 'mesh' 時套用。
shape_slat_guidance_strength選填
類型number
預設值7.5
0 – 10
生成詳細幾何結構時對輸入的遵循程度。
shape_slat_guidance_rescale選填
類型number
預設值0.5
0 – 1
降低形狀階段強引導造成的瑕疵。
shape_slat_sampling_steps選填
類型integer
預設值12
1 – 50
用於細化形狀的去雜訊步驟數。
shape_slat_rescale_t選填
類型number
預設值3
1 – 6
細化形狀時使用的雜訊排程銳利度。
tex_slat_guidance_strength選填
類型number
預設值1
0 – 10
紋理對輸入顏色的遵循程度。
tex_slat_guidance_rescale選填
類型number
預設值0
0 – 1
降低紋理階段強引導造成的瑕疵。
tex_slat_sampling_steps選填
類型integer
預設值12
1 – 50
用於生成紋理的去噪步驟數。
tex_slat_rescale_t選填
類型number
預設值3
1 – 6
生成紋理時使用的雜訊排程銳利度。
decimation_target選填
類型integer
預設值500000
5,000 – 2,000,000
完成網格的所需頂點數。
texture_size選填
類型enum
預設值2048
102420484096
網格烘焙紋理圖像所使用的解析度。
image_urls必填
images
類型url[] · image
≤ 16 個項目
提供用於 3D 重建的視角:單一視角即可,但額外視角可改善品質,且所有視角都必須呈現同一物件。
multi_image_strategy選填
類型enum
預設值adaptive_guidance_weight
average_rightweighted_averagesequentialaverageadaptive_guidance_weightfixed_guidance_rescale
多視角條件策略,僅適用於多張輸入圖像;大多數情況下,請選擇 'adaptive_guidance_weight' 以取得最佳結果。
enable_safety_checker選填
類型boolean
預設值true
在呼叫端獲得授權的情況下,將此值設為 false 可放寬審核。
必填
標準名稱,也可使用
檔案參數接受公開的 https:// URL、最大 10 MB 的 data: URI,或上傳檔案的 file_url。 檔案
輸出
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.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"cancel": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
}
}
您的檔案,由您選擇每個 outputs[].url 都是儲存空間中的副本:可永久保留(按 GB-月計費),或免費保留 7 天;可透過帳戶設定或 ?storage= 設定。
所有模型使用相同結構圖片、影片和音訊皆包含 type、url、content_type、width、height 和 duration。output 是模型自己的結果物件。
輸出欄位
- model_glb
- object {url, content_type, file_name, file_size}包含具 PBR 材質之 3D 模型的生成 GLB。
- seed
- integer生成期間套用的種子。
更多模型:圖像轉 3D
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