场景示例：全自动 3D 角色管线
本指南演示如何将 V2Fun 的原子化 API 串联起来，构建一个从文本描述到带动画 3D 模型的自动化生产流。
核心流程图
通过该管线，开发者可以实现“输入一段话，输出一个带动作的 3D 模型”的完整闭环。
步骤详解
任务衔接逻辑
在整个流程中，上一个步骤产生的 task_uuid 或 result 中的文件路径（URI），将作为下一个步骤的 input_xxx 参数。
第一步：生成角色原画 (Text-to-Image)
首先，我们需要通过 AIGC 生成一张高质量的角色参考图。建议在 prompt 中加入三视图或 T-Pose 描述。
- API 端点:
POST /images/generations - 关键参数:
prompt: "A futuristic cyber-ninja, full body, t-pose, front view, game asset style"size: "1024x1024"
- 返回结果: 获取生成的图片路径
result。
第二步：生成 3D 白模 (Image-to-Model)
利用第一步生成的图片进行高精度 3D 重建。
- API 端点:
POST /3d_models/meshes - 输入: 将上步得到的图片路径传入
input_image。 - 业务建议: 可开启
options.block: true同步等待结果。
第三步：生成 PBR 贴图 (Retexturing)
为生成的几何体生成高品质材质贴图。
- API 端点:
POST /3d_models/textures - 输入:
input_model: 上一步生成的模型路径。prompt: 描述材质细节，如 "carbon fiber armor with glowing blue lights"。
- 核心逻辑: 该步骤会自动生成 BaseColor、Normal 和 Roughness 贴图，并返回已贴图的模型。
第四步：骨骼绑定 (Rigging)
让静态模型具备运动能力。通过提供关节坐标完成自动蒙皮。
- API 端点:
POST /motions/riggings - 输入:
input_model: 贴图完成的模型路径。joints: 包含头、肩、肘、手腕、髋、膝、踝共 14 个关键点的三维坐标。
- 关键: 关节坐标需相对于模型包围盒进行归一化。
第五步：动作应用 (Retargeting)
将标准动作库中的动画应用到刚绑定好的模型上。
- API 端点:
POST /motions/animations - 参数衔接:
input_model: 来自第四步的绑定后模型路径。input_motion: 来自动作库检索（/motions/retrievals）或动作检测（/videos/motion_detections）的动作文件路径。
- 最终产物: 导出的
.glb文件，可直接导入 Unity/Unreal Engine。
核心能力参考手册
如果您需要深入了解特定环节的底层逻辑，请直接跳转至对应的 API 参考页面：
| 功能模块 | 业务能力描述 | 文档入口 |
|---|---|---|
| 图片生成 | 支持多风格角色原画、三视图及材质参考图生成 | 参数详解 |
| 3D 模型生成 | 自动化几何体生成，支持导出多种拓扑结构与 LOD 分级 | 参数详解 |
| 动作与动画 | 智能蒙皮、骨骼标准转换以及多来源动作自动重定向 | 参数详解 |