什麼是 Neural4D 3D 生成 API？

Neural4D API 可讓開發者以程式化方式生成封閉 3D 模型。它由 Direct3D-S2 引擎驅動，並運用 Spatial Sparse Attention（SSA），支援最高 2048³ 解析度的高效生成。

API 如何處理網格與材質生成？

生成流程分為兩個階段：先在約 90 秒內生成基礎網格（不含材質），再另外生成 PBR 材質貼圖。完整含材質模型的總耗時略超過 2 分鐘。

支援哪些程式語言與工作流程？

此 API 可透過標準 HTTP 請求整合到任何平台。我們提供 Python 和 JavaScript 整合指南，方便連接 AI 代理、自動化工作流程與自訂圖形管線工具鏈。

如何將 Neural4D API 整合到自訂工作流程

Neural4D 3D 生成 API 是什麼？

Neural4D API 讓開發者能以程式化方式存取 Direct3D-S2 引擎（NeurIPS 2025）。此引擎可直接根據文字或圖片提示生成密閉網格，省去傳統多邊形雕刻工作流程。其核心演算法採用 Spatial Sparse Attention（SSA）機制，以達到高幾何保真度，並產生最高 2048³ 體素解析度、乾淨且以四邊面為主的網格。

如何透過 REST API 連線（Python 範例）

Neural4D API 是不受程式語言限制的 REST 介面，也就是說，它可以透過 HTTP 請求整合到任何自動化軟體應用程式中（Node.js、C#、Python 等）。開始之前，請先取得你的 Neural4D API Key。API 將基礎網格生成與貼圖計算分開處理。建立基礎網格大約需要 90 秒。你可以了解如何在 Python 3D 模型生成器 API或一般文字轉 3D API 整合中實作。以下是使用 Python 的整合範例：

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)

如何將流程擴展到圖片與影片生成？

同一組 Bearer token 也可啟用媒體生成端點。圖片與影片任務可接受文字提示與最多六張參考圖片，每次請求可提交一到四個工作；上傳時使用 multipart/form-data，而不是 application/json。你可以透過 queryGenerationResult 端點輪詢結果；當任務達到 completed 狀態時，該端點會回傳下載 URL。

端點	用途	主要參數
/api/createNormalPicture	根據文字提示生成圖片，可選擇加入參考圖片	prompt、images（最多 6 張）、modelKey（預設 image-2）、aspectRatio（1:1、 16:9、 9:16、4:3、3:4）、jobNum（1 到 4）
/api/createNormalVideo	根據文字提示生成影片，可選擇加入參考圖片	prompt、images（最多 6 張）、aspectRatio（預設 16:9）、duration（4 到 15 s，預設 5）、resolution（480p、720p、1080p，預設 720p）、jobNum（1 到 4）
/api/queryGenerationResult	依 UUID 輪詢圖片或影片任務的結果	uuid；回傳 data.status（completed、queued、processing、failed）、 data.resultType（image、video）、data.resultUrl

使用建立端點回傳的 UUID 輪詢 queryGenerationResult，直到 data.status 變成 completed，然後從 data.resultUrl 下載素材。不同於生成作業，此查詢不會消耗點數。

哪些查詢參數可最佳化網格與貼圖輸出？

使用下列查詢參數自訂網格與貼圖生成輸出。如需進階設定與端點詳細資訊，請參閱官方 generateModelWithText API 參考文件。

參數	類型	說明與範圍
prompt	String	3D 模型的描述。請具體說明幾何特徵（例如：密閉、以四邊面為主）。
modelCount	Integer	預計生成的模型數量。預設值為 4。
disablePbr	Integer	PBR 功能開關。0 = 啟用 PBR，1 = 停用 PBR。預設值為 0。
onlyGenerateMesh	Boolean	僅生成基礎網格，不生成 PBR 貼圖。預設值為 false。
mesh_quality	字串	網格密度目標：標準、高或 extra_high。預設值為 high。
faceNum	整數	目標面數。標準品質為 100,000 到 500,000（預設 500,000）。高品質與 extra_high 為 500,000 到 1,000,000（預設 1,000,000）。

哪些工業與開發者工作流程能受益於這個 API？

將 3D 生成 API 整合到開發者流程中，可支援多種產業。你可以在我們的文章中進一步了解其影響，看看為什麼你的下一個專案需要一個 Image to 3D API：

遊戲開發流程：自動產生資產草稿，可在執行期間或編輯器工作階段直接填入場景容器。
工業原型設計：生成的封閉網格輸出可傳送至切片軟體，立即進行 3D 列印測試。
WebAR 應用：快速交付最佳化 GLB 檔案，讓手機瀏覽器可即時預覽 3D 資產。

Neural4D API 整合工作流程圖，顯示請求如何從 Python 用戶端程式碼流向雲端 Direct3D-S2 引擎，並回傳封閉 3D 模型

需要進一步協助嗎？如果你在整合時有任何問題或遇到困難，可以前往 Neural4D Feedback 線上提供回饋，或透過電子郵件聯絡我們的技術團隊：support@neural4d.com。