Comment l’API gère-t-elle la génération du maillage et des textures ?

Le processus de génération est divisé en deux phases : un maillage de base (sans textures) est généré en environ 90 secondes, puis les cartes de textures PBR sont générées séparément. Le temps total pour obtenir un modèle texturé complet est d’un peu plus de 2 minutes.

Quels langages de programmation et workflows sont pris en charge ?

L’API peut être intégrée à n’importe quelle plateforme via des requêtes HTTP standard. Nous proposons des guides d’intégration Python et JavaScript, ce qui facilite la connexion avec des agents IA, des workflows d’automatisation et des chaînes d’outils de pipeline graphique personnalisées.

Comment intégrer l’API Neural4D dans des workflows personnalisés

Q: Qu’est-ce que l’API de génération 3D Neural4D ?

L’API Neural4D permet aux développeurs de générer des modèles 3D étanches par programmation. Elle s’appuie sur le moteur Direct3D-S2 et utilise la Spatial Sparse Attention (SSA) pour une génération haute performance jusqu’à une résolution de 2048³.

Qu’est-ce que l’API de génération 3D Neural4D ?

L’ API Neural4D fournit aux développeurs un accès programmatique au moteur Direct3D-S2 (NeurIPS 2025). Ce moteur génère des maillages étanches directement à partir de prompts texte ou image, en contournant les workflows traditionnels de sculpture polygonale. L’algorithme central utilise un mécanisme Spatial Sparse Attention (SSA) pour atteindre une haute fidélité géométrique et produire des maillages propres à dominante quadrilatérale jusqu’à une résolution voxel de 2048³.

Comment se connecter via une API REST (exemple Python)

L’API Neural4D est une interface REST indépendante du langage, ce qui signifie qu’elle peut être intégrée à toute application logicielle automatisée au moyen de requêtes HTTP (Node.js, C#, Python, etc.). Avant de commencer, veillez à obtenir votre clé API Neural4D. L’API sépare la génération du maillage de base du calcul des cartes de texture. La création du maillage de base prend environ 90 secondes. Vous pouvez découvrir comment l’implémenter dans une API de génération de modèles 3D en Python ou une intégration générique d’ API texte vers 3D . Voici ci-dessous un exemple d’intégration avec 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)

Comment étendre le pipeline à la génération d’images et de vidéos ?

Le même jeton Bearer donne aussi accès aux endpoints de génération de médias. Les tâches d’image et de vidéo acceptent un prompt texte avec jusqu’à six images de référence, soumettent un à quatre jobs par requête et utilisent multipart/form-data pour les téléversements au lieu de application/json. Vous interrogez le résultat avec l’endpoint queryGenerationResult , qui renvoie une URL de téléchargement une fois que la tâche atteint le statut completed .

Endpoint	Objectif	Paramètres clés
/api/createNormalPicture	Générer des images à partir d’un prompt texte avec des images de référence facultatives	prompt, images (jusqu’à 6), modelKey (image-2 par défaut), aspectRatio (1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4), jobNum (1 à 4)
/api/createNormalVideo	Générer des vidéos à partir d’un prompt texte avec des images de référence facultatives	prompt, images (jusqu’à 6), aspectRatio (16:9 par défaut), duration (4 à 15 s, 5 par défaut), resolution (480p, 720p, 1080p, 720p par défaut), jobNum (1 à 4)
/api/queryGenerationResult	Interroger le résultat d’une tâche d’image ou de vidéo par UUID	uuid ; renvoie data.status (completed, queued, processing, failed), data.resultType (image, video), data.resultUrl

Interrogez queryGenerationResult avec l’UUID renvoyé par l’endpoint de création jusqu’à ce que data.status devienne completed, puis téléchargez le fichier depuis data.resultUrl. Contrairement à la génération, cette requête ne consomme pas de points.

Quels paramètres de requête optimisent les sorties de maillage et de texture ?

Utilisez les paramètres de requête ci-dessous pour personnaliser les sorties de génération de maillage et de texture. Pour les configurations avancées et les détails des endpoints, veuillez consulter la documentation officielle de référence de l’API generateModelWithText.

Paramètre	Type	Description et plage
prompt	String	La description du modèle 3D. Soyez précis sur les caractéristiques géométriques (par ex. étanche, majoritairement en quads).
modelCount	Integer	Le nombre de modèles prévu pour la génération. La valeur par défaut est 4.
disablePbr	Integer	Bascule de la fonctionnalité PBR. 0 = PBR activé, 1 = PBR désactivé. La valeur par défaut est 0.
onlyGenerateMesh	Boolean	Génère uniquement un maillage de base, sans textures PBR. La valeur par défaut est false.
mesh_quality	String	Niveau de densité du maillage : standard, high ou extra_high. La valeur par défaut est high.
faceNum	Integer	Nombre de faces cible. Pour la qualité standard, de 100 000 à 500 000 (valeur par défaut 500 000). Pour high et extra_high, de 500 000 à 1 000 000 (valeur par défaut 1 000 000).

Quels workflows industriels et développeurs bénéficient de l’API ?

L’intégration de l’API de génération 3D dans les pipelines des développeurs prend en charge plusieurs secteurs. Vous pouvez en savoir plus sur son impact dans notre article sur pourquoi votre prochain projet a besoin d’une API Image vers 3D:

Pipelines de développement de jeux : la génération automatisée de brouillons d’assets alimente directement les conteneurs de scène pendant l’exécution ou les sessions de l’éditeur.
Prototypage industriel : les sorties de génération de maillages étanches peuvent être envoyées à un logiciel de tranchage pour des tests d’impression 3D immédiats.
Applications WebAR : la livraison rapide de fichiers GLB optimisés permet un aperçu 3D en temps réel sur les navigateurs mobiles.

Schéma du flux d’intégration de l’API Neural4D montrant les requêtes du code client Python vers le moteur cloud Direct3D-S2 et le retour de modèles 3D étanches

Besoin d’aide supplémentaire ? Si vous avez des questions ou rencontrez des problèmes lors de l’intégration, vous pouvez envoyer vos retours en ligne à Neural4D Feedback ou contacter notre équipe technique par e-mail à support@neural4d.com.

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