¿Qué es la API de generación 3D Neural4D?

La API Neural4D permite a los desarrolladores generar modelos 3D estancos de forma programática. Está impulsada por el motor Direct3D-S2 y utiliza Spatial Sparse Attention (SSA) para una generación de alto rendimiento con resolución de hasta 2048³.

¿Cómo gestiona la API la generación de malla y texturas?

El proceso de generación se divide en dos fases: primero se genera una malla base (sin texturas) en aproximadamente 90 segundos y después se generan por separado los mapas de texturas PBR. El tiempo total para un modelo texturizado completo es de poco más de 2 minutos.

¿Qué lenguajes de programación y flujos de trabajo son compatibles?

La API puede integrarse con cualquier plataforma mediante solicitudes HTTP estándar. Ofrecemos guías de integración para Python y JavaScript, lo que facilita la conexión con agentes de IA, flujos de automatización y toolchains personalizadas de procesamiento gráfico.

Cómo integrar la API de Neural4D en flujos de trabajo personalizados

¿Qué es la API de generación 3D de Neural4D?

La API de Neural4D ofrece a los desarrolladores acceso programático al motor Direct3D-S2 (NeurIPS 2025). Este motor genera mallas herméticas directamente a partir de prompts de texto o imagen, evitando los flujos de trabajo tradicionales de esculpido de polígonos. El algoritmo principal emplea un mecanismo de Spatial Sparse Attention (SSA) para lograr una alta fidelidad geométrica y producir mallas limpias predominantemente cuadrangulares con una resolución de vóxeles de hasta 2048³.

Cómo conectarse mediante API REST (ejemplo en Python)

Neural4D API es una interfaz REST independiente del lenguaje, lo que significa que puede integrarse en cualquier aplicación de software automatizada mediante solicitudes HTTP (Node.js, C#, Python, etc.). Antes de empezar, asegúrate de obtener tu clave de API de Neural4D. La API separa la generación de la malla base del cálculo del mapa de texturas. La creación de la malla base tarda aproximadamente 90 segundos. Puedes ver cómo implementarlo en una API de generación de modelos 3D en Python o en una integración genérica de API de texto a 3D . A continuación se muestra un ejemplo de integración con Python:

python

import requests
import time

API_KEY = "your_api_key_here"
GENERATE_URL = "https://alb.neural4d.com:3000/api/generateModelWithText"
RETRIEVE_URL = "https://alb.neural4d.com:3000/api/retrieveModel"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json;charset=utf-8"
}

# Generate a watertight mesh with clean topology
payload = {
    "prompt": "mechanical gear, industrial grade, quad-dominant",
    "modelCount": 1,
    "disablePbr": 0
}

response = requests.post(GENERATE_URL, json=payload, headers=headers)
data = response.json()
uuids = data.get("uuids", [])

if not uuids:
    print("Failed to start generation.")
else:
    target_uuid = uuids[0]
    print(f"Task created with UUID: {target_uuid}. Processing mesh generation...")
    
    # Polling for task status (Base mesh: ~90s, Textures: ~30s additional)
    while True:
        status_resp = requests.post(RETRIEVE_URL, json={"uuid": target_uuid}, headers=headers)
        result = status_resp.json()
        code_status = result.get("codeStatus")
        
        if code_status == 0:
            print(f"Generation successful. Download GLB at: {result.get('modelUrl')}")
            break
        elif code_status in [-1, -2, -3]:
            print(f"Generation failed. Status Code: {code_status}")
            break
            
        time.sleep(10)

¿Cómo ampliar el pipeline a la generación de imágenes y vídeos?

El mismo token Bearer también habilita los endpoints de generación multimedia. Las tareas de imagen y vídeo aceptan un prompt de texto con hasta seis imágenes de referencia, envían de uno a cuatro trabajos por solicitud y usan multipart/form-data para las subidas en lugar de application/json. Puedes consultar el resultado con el queryGenerationResult endpoint, que devuelve una URL de descarga cuando la tarea alcanza el estado completed .

Endpoint	Finalidad	Parámetros clave
/api/createNormalPicture	Generar imágenes a partir de un prompt de texto con imágenes de referencia opcionales	prompt, images (hasta 6), modelKey (predeterminado image-2), aspectRatio (1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4), jobNum (1 a 4)
/api/createNormalVideo	Generar vídeos a partir de un prompt de texto con imágenes de referencia opcionales	prompt, images (hasta 6), aspectRatio (predeterminado 16:9), duration (4 a 15 s, predeterminado 5), resolution (480p, 720p, 1080p, predeterminado 720p), jobNum (1 a 4)
/api/queryGenerationResult	Consultar el resultado de una tarea de imagen o vídeo por UUID	uuid; devuelve data.status (completed, queued, processing, failed), data.resultType (image, video), data.resultUrl

Consulta queryGenerationResult con el UUID devuelto por el endpoint de creación hasta que data.status se convierta en completed, y luego descarga el recurso desde data.resultUrl. A diferencia de la generación, esta consulta no consume puntos.

¿Qué parámetros de consulta optimizan los resultados de malla y textura?

Usa los siguientes parámetros de consulta para personalizar los resultados de generación de mallas y texturas. Para configuraciones avanzadas y detalles del endpoint, consulta la referencia oficial de la API generateModelWithText.

Parámetro	Tipo	Descripción y rango
prompt	String	Descripción del modelo 3D. Sé específico sobre las características geométricas (p. ej., estanco, con predominio de quads).
modelCount	Integer	Número de modelos previstos para la generación. El valor predeterminado es 4.
disablePbr	Integer	Interruptor de la función PBR. 0 = PBR activado, 1 = PBR desactivado. El valor predeterminado es 0.
onlyGenerateMesh	Boolean	Genera solo una malla base, sin texturas PBR. El valor predeterminado es false.
mesh_quality	String	Objetivo de densidad de malla: standard, high o extra_high. El valor predeterminado es high.
faceNum	Integer	Número objetivo de caras. Para calidad standard, de 100,000 a 500,000 (valor predeterminado 500,000). Para high y extra_high, de 500,000 a 1,000,000 (valor predeterminado 1,000,000).

¿Qué flujos de trabajo industriales y de desarrollo se benefician de la API?

Integrar la API de generación 3D en pipelines de desarrollo ayuda a múltiples sectores. Puedes obtener más información sobre su impacto en nuestro artículo sobre por qué tu próximo proyecto necesita una API de imagen a 3D:

Pipelines de desarrollo de videojuegos: la generación automatizada de borradores de assets rellena directamente contenedores de escenas durante la ejecución o en sesiones del editor.
Prototipado industrial: las salidas de generación de mallas estancas se pueden enviar a software de laminado para pruebas inmediatas de impresión 3D.
Aplicaciones WebAR: la entrega rápida de archivos GLB optimizados permite previsualizar assets 3D en tiempo real en navegadores móviles.

Diagrama del flujo de integración de la API Neural4D que muestra el recorrido de las solicitudes desde el código cliente de Python hasta el motor Direct3D-S2 en la nube y el retorno de modelos 3D estancos

¿Necesitas más ayuda? Si tienes preguntas o encuentras problemas durante la integración, puedes enviar tus comentarios online en Neural4D Feedback o contactar con nuestro equipo técnico por correo electrónico en support@neural4d.com.

Cómo integrar la API de Neural4D en flujos de trabajo personalizados

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Cómo conectarse mediante API REST (ejemplo en Python)

¿Cómo ampliar el pipeline a la generación de imágenes y vídeos?

¿Qué parámetros de consulta optimizan los resultados de malla y textura?

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