画像から生成した GLB を Unreal アセットワークフロー用に準備する

1. GLB を生成する

公開画像 URL で 1 件の画像タスクを送信します。レスポンスは非同期なので、返されたタスク ID を保持します。

export TO3D_KEY='YOUR_API_KEY'
export TO3D_IMAGE_URL='https://example.com/prop-or-character.jpg'

TASK_JSON=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
  https://api.to3d.app/api/trellis/tasks \
  -H "x-api-key: $TO3D_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d "$(jq -cn --arg image "$TO3D_IMAGE_URL" \
    '{task_type:"image-to-3d",input:{image:$image}}')")
TASK_ID=$(jq -er '.id' <<<"$TASK_JSON")

ポーリングして GLB を保存する

タスクが成功するまでポーリングし、`output.model_file` の URL を保存します。ポーリングを 2 回目の生成リクエストとして説明しないでください。

curl --fail-with-body --silent --show-error \
  "https://api.to3d.app/api/trellis/tasks/$TASK_ID" \
  -H "x-api-key: $TO3D_KEY" | jq '{id,status,output,error}'

MODEL_URL=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
  "https://api.to3d.app/api/trellis/tasks/$TASK_ID" \
  -H "x-api-key: $TO3D_KEY" | jq -er '.output.model_file')
curl --fail --location --silent --show-error "$MODEL_URL" --output unreal-candidate.glb

2. 人型リグが必要なときに UE5 のボーン名を指定する

ダウンロードした GLB を公開 URL にアップロードまたは配置し、独立した Skin Tokens リクエストを送信します。`/api/skin_tokens/tasks/$RIG_ID` をポーリングし、成功後に返された `output.model_file` をダウンロードします。2 つの呼び出しを 1 回の自動変換として説明しないでください。

export TO3D_MODEL_URL='https://example.com/unreal-candidate.glb'
RIG_JSON=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
  https://api.to3d.app/api/skin_tokens/tasks \
  -H "x-api-key: $TO3D_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d "$(jq -cn --arg model "$TO3D_MODEL_URL" \
    '{task_type:"rig",input:{model:$model,bone_names:"ue5"}}')")
RIG_ID=$(jq -er '.id' <<<"$RIG_JSON")
printf 'Rig task: %s\n' "$RIG_ID"

3. Unreal 側を確認する

プロジェクトで使うインポーターとプラグインで GLB を読み込みます。アセットの単位と向き、マテリアルとテクスチャ参照、スケルトン階層、バインドポーズ、アニメーションまたはリターゲティングの動作を確認します。

• `ue5` は API のボーン命名オプションです。
• #56 では Unreal のインポートやリターゲティングの受け入れテストを行っていないため、このチュートリアルは完成済みの Unreal スケルトン、コリジョン設定、LOD、ゲームプレイ用アニメーションを保証できません。

サンプルを構造の参照として使う

#56 で検査した 4 つの公開サンプルには、スキン、ジョイント、ウェイト、UV、埋め込み PNG テクスチャが 1 つずつありました。受け取る可能性のあるファイル形状を理解するために使い、新しい生成物は毎回個別にアセットレビューしてください。

• 静的プロップが目的ならリギングリクエストを省略し、スケールとマテリアルを確認します。