Ana içeriğe geç
tripo3d avatarı

Tripo v2.5 Image-to-3D API

tripo3d/tripo/v2.5/image-to-3d

Tek bir nesne ya da ürün fotoğrafını; oyunlar, AR ve ürün görüntüleyicileri için hazır, indirilebilir ve dokulu bir 3D mesh’e (GLB) dönüştürün.

0.3

Model girdisi

Input

The photo of the object, product, character, or prop to reconstruct into a 3D model.

Additional Settings

Customize your input with more control.

Caps the number of faces (triangles) on the output mesh. Leave unset to let mesh density adapt to the object.

Random seed controlling geometry generation. Reuse the same seed to reproduce the same shape.

Random seed controlling texture generation. Reuse with the same seed to keep the shape but vary or reproduce textures.

Whether to prioritize aligning textures to the original image or to the generated geometry.

Automatically scale the model to real-world dimensions in meters.

Set to align_image to rotate the model so it matches the input image's pose; default keeps the canonical orientation.

You need to be logged in to run this model and view results.
Log in

Model çıktısı

Output

Loading
Generated in 57.292 seconds
Logs (1 lines)

Örnek istekler

Örnekler

Tripo v2.5 Image-to-3D API

Tripo v2.5 Image-to-3D is a image-to-3d AI model by tripo3d. On ModelRunner it runs through a REST API or via MCP from any AI assistant, at $0.3 per output.

POST https://queue.modelrunner.run/tripo3d/tripo/v2.5/image-to-3d

cURL

# Submit a request to the queue. Input fields go at the top level of the
# body. The optional reserved "metadata" object holds your own flat string
# tags — stored on the request, never sent to the model; filter later with
# GET https://queue.modelrunner.run/requests?metadata=<url-encoded JSON>.
curl -X POST https://queue.modelrunner.run/tripo3d/tripo/v2.5/image-to-3d \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "auto_size": false,
    "image_url": "https://media.modelrunner.ai/vAtzF0EatRy34GsA-photo-1503602642458-232111445657",
    "orientation": "default",
    "texture_alignment": "original_image",
    "metadata": {
      "project": "my-project"
    }
  }'
# → { "request_id": "...", "status_url": "...", "response_url": "..." }

# Poll status_url until "COMPLETED", then fetch the result
curl "https://queue.modelrunner.run/tripo3d/tripo/v2.5/image-to-3d/requests/$REQUEST_ID/status" \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY"
curl "https://queue.modelrunner.run/tripo3d/tripo/v2.5/image-to-3d/requests/$REQUEST_ID" \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY"

JavaScript

import { modelrunner } from "@modelrunner/client";

const result = await modelrunner.subscribe("tripo3d/tripo/v2.5/image-to-3d", {
  input: {
    "auto_size": false,
    "image_url": "https://media.modelrunner.ai/vAtzF0EatRy34GsA-photo-1503602642458-232111445657",
    "orientation": "default",
    "texture_alignment": "original_image"
  },
});
console.log(result);

Python

import os
import requests

headers = {"Authorization": f"Key {os.environ['MRUN_API_KEY']}"}

submitted = requests.post(
    "https://queue.modelrunner.run/tripo3d/tripo/v2.5/image-to-3d",
    headers=headers,
    json={
      "auto_size": false,
      "image_url": "https://media.modelrunner.ai/vAtzF0EatRy34GsA-photo-1503602642458-232111445657",
      "orientation": "default",
      "texture_alignment": "original_image"
    },
).json()

# Poll submitted["status_url"] until "COMPLETED", then:
result = requests.get(submitted["response_url"], headers=headers).json()

Input parameters

Input parameters of Tripo v2.5 Image-to-3D
NameTypeRequiredDescription
image_urlstring (uri)yesThe photo of the object, product, character, or prop to reconstruct into a 3D model.
face_limitintegernoCaps the number of faces (triangles) on the output mesh. Leave unset to let mesh density adapt to the object.
seedintegernoRandom seed controlling geometry generation. Reuse the same seed to reproduce the same shape.
texture_seedintegernoRandom seed controlling texture generation. Reuse with the same seed to keep the shape but vary or reproduce textures.
texture_alignmentenumnoWhether to prioritize aligning textures to the original image or to the generated geometry. One of: original_image, geometry. Default: "original_image".
auto_sizebooleannoAutomatically scale the model to real-world dimensions in meters. Default: false.
orientationenumnoSet to align_image to rotate the model so it matches the input image's pose; default keeps the canonical orientation. One of: default, align_image. Default: "default".

Machine-readable: OpenAPI schema · llms.txt

Use Tripo v2.5 Image-to-3D from Claude & Cursor (MCP)

Point Claude Code, Claude Desktop, Cursor, or any MCP client at the ModelRunner MCP server and Tripo v2.5 Image-to-3D becomes a tool your assistant can call directly — it authorizes via OAuth (no API key in config) and runs this model with the run_model tool using the endpoint tripo3d/tripo/v2.5/image-to-3d.

MCP client config (Claude Desktop, Cursor)

{
  "mcpServers": {
    "modelrunner": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.modelrunner.run/mcp"]
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add --transport http modelrunner https://mcp.modelrunner.run/mcp

Then ask your assistant, for example: “Run tripo3d/tripo/v2.5/image-to-3d on ModelRunner to generate 3d”. MCP setup guide.

Model Detayları

Model Detayları

Tripo v2.5 Image-to-3D, bir nesnenin, ürünün, karakterin ya da aksesuarın tek bir fotoğrafından eksiksiz, dokulu bir 3D model kurar. Tek bir görsel verirsiniz; model, standart renk dokuları içine pişirilmiş, indirilebilir bir GLB mesh döndürür — yalnızca nokta bulutu ya da siluet değil, geometri artı malzeme. Çıktı, bir oyun motoruna, AR görüntüleyiciye, 3D editöre ya da ürün konfigüratörüne doğrudan atabileceğiniz sıradan bir `.glb` dosyasıdır; bu yüzden varlık üretimine, e-ticaret 3D ön izlemelerine ve referans çizimlerden hızlı prototiplemeye uygundur.

## En uygun olduğu işler - Tek bir ürün ya da packshot fotoğrafını web/AR ürün görüntüleyicileri için 3D varlığa dönüştürmek - Konsept çizimlerden nesne, aksesuar ve karakterlerin oyuna ya da render’a hazır mesh’lerini üretmek - Elinizde tek bir temiz referans görsel varken ve 3D kaynak yokken hızlıca 3D model prototiplemek - Bir nesne fotoğrafı kataloğundan GLB varlık kütüphaneleri oluşturmak

## Şu durumlarda başka bir model seçin - 3D mesh yerine görselinizi canlandırmak ya da ondan video üretmek istiyorsanız — bir image-to-video modeli kullanın - Yalnızca düzenlenmiş ya da yeniden tarzlanmış bir 2D görsel gerekiyorsa — bir image-to-image modeli kullanın - Üretim için baskıya uygun, watertight ya da CAD düzeyinde bir katı gövde gerekiyorsa — tek görselden yeniden kurma, mühendislik toleransları için değil görsel varlıklar içindir

## İpuçları - Öznenin ortada, arka planın sade olduğu net ve iyi aydınlatılmış bir fotoğraf kullanın; dağınıklık ve örtüşme yeniden kurmayı bozar - Nesnenin tamamını gösteren, kabaca cepheden ya da dörtte üç açıdan bir görünüm en iyi sonucu verir - Modelin, varsayılan kanonik yönelim yerine girdi fotoğrafının pozuna göre döndürülmesini istiyorsanız `orientation` alanını `align_image` yapın - Daha hafif bir varlık gerektiğinde mesh yoğunluğuna üst sınır koymak için `face_limit` kullanın; yoğunluğun nesneye göre uyarlanması için boş bırakın - Bir sonucu yeniden üretmek için sabit bir `seed` (geometri) ya da `texture_seed` (dokular) verin; şekli koruyup yalnızca yeniden dokulandırmak için aynı `seed` ile `texture_seed` değerini değiştirin

## Sınırlamalar - Görünen yüzü sadakatle yeniden kurar; görünmeyen yüzeyler çıkarımla tamamlanır ve yaklaşık olabilir - İnce yapılar, saydam ya da çok yansıtıcı malzemeler ve aşırı kalabalık sahneler sadakat kaybedebilir - Çıktı, hassas ölçülü ya da watertight bir katı değil, dokulu görsel bir mesh’tir

Üretilen 3D model, bir GLB dosya URL’si olarak döner.

```js import { modelrunner } from "@modelrunner/client";

const result = await modelrunner.subscribe("tripo3d/tripo/v2.5/image-to-3d", { input: { image_url: "https://media.modelrunner.ai/your-object-photo.jpg", orientation: "align_image", }, }); ```