API는 메쉬와 텍스처 생성을 어떻게 처리하나요?

생성 과정은 두 단계로 나뉩니다. 먼저 텍스처가 없는 베이스 메쉬를 약 90초 만에 생성한 뒤, 별도로 PBR 텍스처 맵을 생성합니다. 텍스처가 포함된 완성 모델은 총 2분이 조금 넘게 걸립니다.

어떤 프로그래밍 언어와 워크플로를 지원하나요?

API는 표준 HTTP 요청을 사용하는 모든 플랫폼에 통합할 수 있습니다. Python과 JavaScript 통합 가이드를 제공하므로 AI 에이전트, 자동화 워크플로, 사용자 정의 그래픽 파이프라인 도구와 쉽게 연결할 수 있습니다.

커스텀 워크플로에 Neural4D API 통합하는 방법

Q: Neural4D 3D 생성 API란 무엇인가요?

Neural4D API를 사용하면 개발자가 watertight 3D 모델을 프로그래밍 방식으로 생성할 수 있습니다. Direct3D-S2 엔진으로 구동되며 Spatial Sparse Attention(SSA)을 활용해 최대 2048³ 해상도까지 고성능 생성을 지원합니다.

Neural4D 3D 생성 API란 무엇인가요?

Neural4D API를 사용하면 개발자가 Direct3D-S2 엔진(NeurIPS 2025)에 프로그래밍 방식으로 액세스할 수 있습니다. 이 엔진은 기존의 폴리곤 조각 workflows를 거치지 않고 텍스트 또는 이미지 프롬프트에서 직접 빈틈없는 메시를 생성합니다. 핵심 알고리즘은 Spatial Sparse Attention(SSA) 메커니즘을 사용해 높은 기하학적 정밀도를 구현하며, 최대 2048³ 복셀 해상도에서 쿼드 중심의 깔끔한 메시를 생성합니다.

REST API로 연결하는 방법(Python 예제)

Neural4D API는 언어에 구애받지 않는 REST 인터페이스이므로 HTTP 요청을 사용하는 모든 자동화 소프트웨어 애플리케이션(Node.js, C#, Python 등)에 통합할 수 있습니다. 시작하기 전에 Neural4D API Key를 발급받으세요. API는 기본 메시 생성과 텍스처 맵 계산을 분리합니다. 기본 메시를 생성하는 데는 약 90초가 걸립니다. Python 3D 모델 생성기 API 또는 일반적인 Text to 3D API 통합에서 이를 구현하는 방법을 확인할 수 있습니다. 아래는 Python을 사용한 통합 예제입니다:

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)

이미지 및 동영상 생성으로 파이프라인을 확장하는 방법

동일한 Bearer 토큰으로 미디어 생성 엔드포인트도 사용할 수 있습니다. 이미지 및 동영상 작업은 최대 6개의 참조 이미지와 함께 텍스트 프롬프트를 입력으로 받고, 요청당 1~4개의 작업을 제출하며, 업로드에는 application/json 대신 multipart/form-data를 사용합니다. queryGenerationResult 엔드포인트로 결과를 폴링하면 작업이 completed 상태에 도달했을 때 다운로드 URL이 반환됩니다.

엔드포인트	용도	주요 매개변수
/api/createNormalPicture	텍스트 프롬프트와 선택적 참조 이미지로 이미지 생성	prompt, images(최대 6개), modelKey(기본값 image-2), aspectRatio(1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4), jobNum(1~4)
/api/createNormalVideo	텍스트 프롬프트와 선택적 참조 이미지로 동영상 생성	prompt, images(최대 6개), aspectRatio(기본값 16:9), duration(4~15 s, 기본값 5), resolution(480p, 720p, 1080p, 기본값 720p), jobNum(1~4)
/api/queryGenerationResult	UUID로 이미지 또는 동영상 작업 결과 폴링	uuid; data.status(completed, queued, processing, failed), data.resultType(image, video), data.resultUrl 반환

create 엔드포인트에서 반환된 UUID를 사용해 queryGenerationResult를 폴링하고, data.status이 completed가 될 때까지 기다린 다음 data.resultUrl에서 에셋을 다운로드합니다. 생성 작업과 달리 이 조회 요청에는 포인트가 차감되지 않습니다.

메시 및 텍스처 출력을 최적화하는 쿼리 매개변수는 무엇인가요?

아래 쿼리 매개변수를 사용해 메시 및 텍스처 생성 결과를 맞춤 설정할 수 있습니다. 고급 구성과 엔드포인트 세부정보는 공식 generateModelWithText API 레퍼런스를 참조하세요.

매개변수	유형	설명 및 범위
prompt	String	3D 모델에 대한 설명입니다. 기하학적 특징(예: 빈틈없는 메시, 쿼드 중심 메시)을 구체적으로 작성하세요.
modelCount	Integer	생성할 모델 수입니다. 기본값은 4입니다.
disablePbr	Integer	PBR 기능 전환 옵션입니다. 0 = PBR 활성화, 1 = PBR 비활성화. 기본값은 0입니다.
onlyGenerateMesh	Boolean	PBR 텍스처 없이 기본 메시만 생성합니다. 기본값은 false입니다.
mesh_quality	String	메시 밀도 대상: standard, high 또는 extra_high. 기본값은 high입니다.
faceNum	Integer	대상 면 수입니다. standard 품질은 100,000에서 500,000까지이며 기본값은 500,000입니다. high와 extra_high는 500,000에서 1,000,000까지이며 기본값은 1,000,000입니다.

API는 어떤 산업 및 개발 워크플로에 도움이 되나요?

3D 생성 API를 개발 파이프라인에 통합하면 다양한 산업에서 활용할 수 있습니다. 관련 영향은 Image to 3D API가 다음 프로젝트에 필요한 이유를 다룬 기사에서 더 자세히 확인할 수 있습니다:

게임 개발 파이프라인: 자동화된 에셋 초안 생성이 런타임 또는 편집기 세션 중에 씬 컨테이너에 직접 채워집니다.
산업용 프로토타이핑: watertight mesh 생성 결과를 슬라이싱 소프트웨어로 보내 바로 3D 프린트 테스트를 진행할 수 있습니다.
WebAR 애플리케이션: 최적화된 GLB 파일을 빠르게 제공해 모바일 브라우저에서 3D 에셋을 실시간으로 미리 볼 수 있습니다.

Python 클라이언트 코드에서 클라우드 Direct3D-S2 엔진으로 요청이 전달되고 watertight 3D 모델이 반환되는 Neural4D API 통합 워크플로 다이어그램

추가 도움이 필요하신가요? 통합 중 질문이 있거나 문제가 발생하면 Neural4D Feedback에서 온라인으로 피드백을 제출하거나 support@neural4d.com으로 기술팀에 이메일을 보내실 수 있습니다.