Auto-Rigmesh2rig
$0.30
Rig one GLB character mesh, up to 80,000 triangles.
Skin Tokens API
किसी पात्र को हाथ से हेराफेरी करना एक धीमा विशेषज्ञ कार्य है। स्किन टोकन इसे स्वचालित रूप से करता है: एक GLB कैरेक्टर मेश भेजें और फिटेड स्केलेटन और प्रति-वर्टेक्स स्किनिंग वेट के साथ एक रिग्ड GLB वापस प्राप्त करें - $0.30 प्रति कार्य, लूप में कोई रिगर नहीं।
Pay-as-you-go access through PiAPI.
$0.30
Rig one GLB character mesh, up to 80,000 triangles.
एक समापन बिंदु, एक काम: एक स्थिर जाल को एक एनिमेटेबल जाल में बदलना।
एक 3डी कैरेक्टर मेश सबमिट करें और स्किन टोकन एक कंकाल में फिट होते हैं और आपके लिए प्रति-वर्टेक्स स्किनिंग वजन का समाधान करते हैं। एक जाल जो स्थिर रूप से आता है वह बिना किसी मैनुअल रिगिंग पास के, एनिमेटेबल छोड़ देता है।
दिया गया इनपुट अधिकतम 80,000 त्रिभुजों वाला मान्य glTF 2.0 बाइनरी (GLB) है, जो सार्वजनिक रूप से सुलभ URL या base64 डेटा URI के रूप में मिलता है। प्रतिक्रिया output.model_file पर एक rigged GLB लौटाती है, जिसमें मूल mesh, फिट किया गया skeleton और skinning weights शामिल होते हैं।
mesh कितना भी जटिल हो, हर rig कार्य की लागत समान रहती है, इसलिए पूरी character library को rig करने की लागत शुरू करने से पहले ही अनुमानित रहती है।
एक task बनाएं, फिर fetch endpoint को तब तक poll करें जब तक वह अंतिम स्थिति तक न पहुंच जाए। mesh संसाधित होने के दौरान आपके request thread को कुछ भी अवरुद्ध नहीं करता।
कोई कार्य पूरा होने या विफल होने पर कॉलबैक प्राप्त करने के लिए config.webhook_config.endpoint और एक वैकल्पिक रहस्य की आपूर्ति करें। Task_id द्वारा कॉलबैक को डी-डुप्लिकेट करें और अंतिम स्थिति की पुष्टि करने के लिए कार्य प्राप्त करें।
कंकाल जोड़ बिना किसी सिमेंटिक लेबल के स्थिर हड्डी_0 से हड्डी_एन पहचानकर्ताओं का उपयोग करते हैं, जो सम्मेलनों में अनुमान लगाने के बजाय नामकरण और ह्यूमनॉइड रीटार्गेटिंग को आपकी अपनी पाइपलाइन के नियंत्रण में रखता है।
Sign up and grab an API key from the PiAPI workspace — free credits are included on sign-up.
Add credits on the billing page when you are ready to scale beyond the free tier.
POST your first task following the API docs, then poll the task until the result is ready.
Prototype prompts and settings in the the playground above before wiring them into your product.
curl -X POST 'https://api.piapi.ai/api/v1/task' \
-H 'X-API-Key: YOUR_API_KEY' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"model": "Qubico/skin-tokens",
"task_type": "rig",
"input": {
"model": "YOUR_GLB_URL",
"seed": -1,
"bone_names": "original"
}
}'
# → { "task_id": "9d5a…", "status": "pending" }curl 'https://api.piapi.ai/api/v1/task/{task_id}' \
-H 'X-API-Key: YOUR_API_KEY'
# poll until status = completed
{
"data": {
"status": "completed",
"output": {
"model_file": "https://img.theapi.app/ephemeral/…"
}
}
}$ npm install -g piapi-cli $ piapi run skin-tokens-api \ model=YOUR_GLB_URL \ seed=-1 \ bone_names=original ✓ Task completed! https://img.theapi.app/ephemeral/…
स्किन टोकन स्वचालित रूप से एक 3D कैरेक्टर जाल को रिग करता है। आप एक GLB जाल जमा करते हैं और एक कठोर GLB प्राप्त करते हैं जिसमें मूल जाल, एक फिटेड कंकाल और प्रति-वर्टेक्स स्किनिंग वजन होता है।
एक वैध glTF 2.0 बाइनरी (GLB) जो 80,000 त्रिकोण से अधिक नहीं है, सार्वजनिक रूप से सुलभ URL या बेस 64 डेटा URI के रूप में प्रदान की जाती है। तटस्थ मुद्रा में एक स्वच्छ ह्यूमनॉइड जाल आम तौर पर सबसे विश्वसनीय रिग का उत्पादन करता है।
$0.30 प्रति रिग कार्य।
नं. कंकाल जोड़ सिमेंटिक लेबल के बिना स्थिर हड्डी_0 से हड्डी_एन पहचानकर्ताओं का उपयोग करते हैं। यदि आपकी पाइपलाइन को नामित ह्यूमनॉइड हड्डियों की आवश्यकता है, तो उन्हें अपने स्वयं के पुनः लक्ष्यीकरण चरण में मैप करें।
नंबर रिगिंग एक अतुल्यकालिक कार्य है: कार्य बनाएं, फिर फ़ेच एंडपॉइंट को तब तक पोल करें जब तक कि यह टर्मिनल स्थिति तक नहीं पहुंच जाता। कार्य पूरा होने या विफल होने पर सूचित करने के लिए आप एक वेबहुक भी पंजीकृत कर सकते हैं।
बीज वैकल्पिक है और डिफ़ॉल्ट रूप से -1 है, जो एक यादृच्छिक बीज का उपयोग करता है। जब आप समान इनपुट जाल के लिए दोहराने योग्य परिणाम चाहते हैं तो इसे एक निश्चित मान पर सेट करें।
कार्य एक टर्मिनल विफल स्थिति में पहुंच जाता है, जिसे आप या तो फ़ेच एंडपॉइंट पर मतदान करके या अपने वेबहुक के माध्यम से देखते हैं। पुनः प्रयास करने से पहले अंतिम स्थिति की पुष्टि करने के लिए कार्य प्राप्त करें।
More questions? See the API docs.