모델

같은 입력값에 대한 Meshy의 지오메트리 모델과 텍스처 모델을 비교하고, 프로젝트에 맞는 조합을 선택하세요.

Meshy는 두 개의 AI 모델로 3D 모델을 만듭니다. 지오메트리 모델이 메시를 만들고, 텍스처 모델이 거기에 색을 입힙니다. ai_model로 지오메트리 모델을, texture_model로 텍스처 모델을 선택하므로, 프로젝트에 맞게 이 둘을 조합할 수 있습니다.

이 페이지의 모든 예시는 동일한 입력 이미지와 기본 설정에서 시작했으므로, 모델만이 유일한 차이점입니다.

프로젝트별로 선택하기

다음 표는 일반적인 프로젝트에 적합한 지오메트리 모델과 텍스처 모델을 제안합니다.

지오메트리 모델

Meshy에는 두 종류의 지오메트리 모델이 있습니다:

• 표준 모델은 입력값을 밀접하게 따르는 조밀하고 상세한 메시를 만듭니다.
• Smart Topology 모델은 target_polycount로 설정한 면 수에 맞춰 깔끔한 로우폴리 삼각형 메시를 만듭니다.

표준 모델

다음 비교는 각 표준 모델이 텍스처 없이 동일한 이미지로부터 만든 메시를 보여줍니다. 모델을 드래그하면 모두 함께 회전합니다. 확대하려면 ⌘ 또는 Ctrl을 누른 채 스크롤하세요.

표시

텍스처 없음와이어프레임

보기

전면후면클로즈업

890,226개 면

678,776개 면

30,513개 면

다음 표는 표준 모델을 비교합니다.

일반적인 소요 시간은 이미지로 3D의 중앙값입니다. 다른 엔드포인트와 옵션에 대해서는 작업 수명 주기를 참조하세요.

Meshy 7.1은 디테일이 있는 곳에 면을 배치합니다: 표면에 세밀한 디테일이 있는 곳에는 많이, 평평한 곳에는 적게 배치합니다. 면 수는 입력값에 따라 달라지므로, 예시의 수치는 고정된 크기가 아니라 하나의 결과일 뿐입니다.

geometry_resolution: "4k"는 히어로 에셋과 클로즈업 렌더링을 위해 가장 세밀한 디테일을 만듭니다. 4k 메시는 약 1,000만 면, 490MB에 이를 수 있는데, 이는 대부분의 3D 프린팅 및 모델링 도구가 잘 처리할 수 있는 수준을 넘어섭니다. 4k는 이미지로 3D와 텍스트로 3D에서 작동하며, 멀티 이미지로 3D에서는 작동하지 않습니다.

Smart Topology 모델

다음 비교는 동일한 이미지로부터 만든 Smart Topology 메시를 보여주며, 비교를 위해 Meshy 7.1 메시도 함께 표시합니다. 와이어프레임 보기는 면을 보여줍니다.

표시

텍스처 없음와이어프레임

보기

전면후면클로즈업

15,721개 면

4,353개 면

890,226개 면

target_polycount로 면 수를 설정합니다. 다음 이미지는 동일한 이미지로부터 네 가지 값으로 만든 Meshy T2.5 메시를 보여줍니다.

다음 표는 Smart Topology 모델을 비교합니다.

Smart Topology 모델은 삼각형만 만들므로, topology: "quad"를 사용하면 400이 반환됩니다. 쿼드를 얻으려면 표준 모델을 사용한 후 리메시하세요. 리메시를 참조하세요.

텍스처 모델

다음 비교는 각 텍스처 모델이 동일한 이미지로부터 색을 입힌 동일한 Meshy T2.5 메시를 보여줍니다. Base color only를 선택하면 조명을 끄고 칠해진 그림자와 하이라이트를 포함해 실제로 칠해진 색상 자체를 볼 수 있습니다.

표시

조명 적용기본 색상만

보기

전면후면클로즈업

Meshy 7, Meshy 6, Meshy 6 Lite는 enable_pbr: true를 보내면 PBR 맵도 만듭니다. 다음 맵은 Meshy 7이 동일한 모델에 대해 만든 것입니다.

다음 표는 텍스처 모델을 비교합니다.

텍스처 모델이 지원하지 않는 것을 요청하면 400이 반환됩니다. 예를 들어 Meshy N1에 텍스트 prompt를 보내거나 Meshy 6 Lite에 4k 텍스처를 요청하는 경우입니다. remove_lighting은 base color에서 하이라이트와 그림자를 제거합니다.

여기서의 크레딧은 리텍스처 작업과 동일하게, 텍스처 단독의 가격입니다. 이미지로 3D와 멀티 이미지로 3D에서는, 텍스처가 포함된 작업의 비용이 선택한 텍스처 모델에 관계없이 메시 비용에 해당 해상도의 텍스처 비용을 더한 값입니다. 요금을 참조하세요.

Meshy N1은 2D 뷰를 블렌딩하는 대신 모델 위에 직접 색상을 생성하므로, 텍스처에 이음새가 거의 없고 색상이 메시를 따라갑니다. 텍스트, 패턴, 얼굴은 Meshy 7보다 더 부드럽게 나오므로, 포토리얼리스틱한 에셋, 세밀한 디테일, 또는 PBR 맵에는 Meshy 7을 사용하세요.

Meshy 7은 업스케일링이 아닌 네이티브 방식으로 8K 텍스처를 만듭니다. 클로즈업 시네마틱과 히어로 에셋에는 8K를 사용하세요. 실시간 엔진에 사용할 에셋이라면 보통 2K나 4K로 충분합니다.

멀티뷰

동일한 사물의 이미지 2~4장을 보내면 한 장의 이미지만으로는 보여줄 수 없는 측면을 모델에 보여줄 수 있습니다. 정면 뷰를 먼저 보내세요. 다른 뷰는 어떤 순서로든 보낼 수 있습니다. 뷰는 동일한 색상의 동일한 사물을 보여줘야 합니다. 뷰들이 서로 일치하지 않으면 결과를 예측할 수 없습니다.

멀티뷰 지오메트리

멀티 이미지로 3D는 모든 이미지로부터 메시를 만듭니다. 다음 예시에서 Meshy 7.1은 정면 이미지만으로, 그리고 세 이미지 모두로부터 탐험가 캐릭터를 만들었습니다. 정면만 사용한 경우, 배낭의 뒷면은 추측한 결과입니다.

입력 이미지

각 모델의 후면

Meshy 7.1, Meshy 6, Meshy 6 Lite는 이미지 1~4장을 받습니다. Smart Topology 모델은 이미지 1장을 받습니다.

멀티뷰 텍스처

Meshy 7과 Meshy N1은 참조 이미지 1~4장으로부터 색을 입힙니다. 다음 예시에서 둘 다 정면 이미지만으로, 그리고 세 이미지 모두로부터 동일한 메시에 색을 입혔습니다. 정면만 사용한 경우 둘 다 배낭의 색상과 패치를 추측했습니다. 세 이미지 모두 사용한 경우 둘 다 뒷면 뷰와 일치했습니다.

각 모델의 후면

여러 참조 이미지를 보내려면 다음 중 하나를 사용하세요:

• 멀티 이미지로 3D의 texture_image_urls
• 리텍스처의 multiview_image_urls

Meshy 6과 Meshy 6 Lite는 참조 이미지 1장만 받으므로, 멀티 이미지로 3D의 texture_model은 meshy-7과 meshy-n1만 지원합니다.

모든 조합

다음 그리드는 세 가지 입력값에 대한 모든 지오메트리 모델과 텍스처 모델 조합의 결과를 보여줍니다. 조합을 선택하면 해당 결과를 볼 수 있습니다. 프로젝트별로 선택하기에서처럼, Recommended는 각 지오메트리 모델에 대해 Meshy가 권장하는 조합을 표시합니다.

입력

산타호두까기 인형캐릭터

	Meshy 7	Meshy N1	Meshy 6	Meshy 6 Lite
Meshy 7.1	추천
Meshy 6	추천
Meshy 6 Lite				추천
Meshy T2.5		추천
Meshy T2		추천

요청에서 모델 설정하기

다음 표는 각 엔드포인트에서 모델을 설정하는 매개변수를 보여줍니다.

예를 들어, 다음 이미지로 3D 요청은 Meshy T2.5로 게임 캐릭터를 만들고 Meshy N1로 색을 입힙니다:

{
  "image_url": "https://example.com/character.png",
  "model_type": "smart-topology",
  "ai_model": "meshy-t2.5",
  "target_polycount": 15000,
  "texture_model": "meshy-n1"
}

texture_model을 생략하면, Meshy는 지오메트리 모델에 대한 기본 텍스처 모델을 사용합니다. 다음 표는 기본값을 나열합니다. Meshy가 새 텍스처 모델을 출시하더라도 이 값들은 동일하게 유지되므로, texture_model이 없는 요청은 항상 같은 종류의 결과를 제공합니다.

기본값을 보내는 것은 texture_model을 생략하는 것과 동일합니다. texture_model은 모델 ID만 받습니다. 이미지로 3D에서 meshy-6은 Meshy 6의 기본값으로만 사용할 수 있습니다. 멀티 이미지로 3D에서 meshy-6이나 meshy-6-lite로 텍스처가 포함된 요청을 보내면 400이 반환됩니다.

텍스트로 3D의 refine 작업에서는, ai_model이 Meshy 7, Meshy N1, Meshy 6, 또는 Meshy 6 Lite 중에서 선택합니다. Meshy N1은 texture_image_url에서, 또는 Meshy 7.1 preview가 저장한 참조 이미지에서 텍스처를 생성합니다.