Hình ảnh tham chiếu được xây dựng lại trong mã dưới dạng mô hình Three.js sẵn sàng hoạt hình, chạy trực tiếp trên trình duyệt.

→ Mở Thư viện Demo trực tiếp

Mọi mô hình trong thư viện đều được tạo mã, chạy trong trình duyệt của bạn. Không có tập tin lưới, không tải xuống.

---

Bản demo trực tiếp

Các bản tái tạo được xây dựng hoàn toàn từ nguyên thủy, trình đổ bóng thủ tục và hình học được tạo ra. Mở bất kỳ mô hình nào để quay quanh nó, kiểm tra tham chiếu của nó và đọc nguồn được tạo.

Bản trình diễn	Chủ đề	Được xây dựng với	Xem	Nguồn
Chiến binh song kiếm — TypeScript bề mặt thủ tục ⚠︎	nhân vật	v1.5.1	Trực tiếp	mã
Hình người Low-Poly — Nhân vật gian lận ⚠︎	nhân vật	v1.5.0	Trực tiếp	mã
★ Dao Talon | Doppler Ruby (Nhà máy mới)	vật thể	v1.4.4	Trực tiếp	mã
AWP | Medusa (Mặc tối thiểu) · Xây dựng lại V2	vật thể	V2	Trực tiếp	mã
Lễ kỷ niệm 10K sao Pikachu ⚠︎	nhân vật	v1.5-beta	Trực tiếp	mã
Glock-18 | Giao thức Ghost (Đã mòn)	vật thể	v1.4.1	Trực tiếp	mã
Con dao cổ điển | Phai dần (Mang tối thiểu)	vật thể	v1.3	Trực tiếp	mã
Xe đạp sức bền BMX	vật thể	v1.3	Trực tiếp	mã
Lưỡi lê M9 | Doppler giai đoạn 2	vật thể	v1.3	Trực tiếp	mã
Tai nghe Sony WF-1000XM3 + Hộp đựng	vật thể	v1.2	Trực tiếp	mã
Súng ngắn ISSACA 12 thước	vật thể	v1.2	Trực tiếp	mã
Dao Paracord Gerber	vật thể	v1.2	Trực tiếp	mã
Nhà Đôrêmon (tầm sâu đẳng cự)	vật thể	v1.2	Trực tiếp	mã
War-Hauler "PHẦN 07"	vật thể	v1.2	Trực tiếp	mã
Rương chiến lợi phẩm có vương miện ⚠︎	vật thể	v1.2	Trực tiếp	mã

⚠︎ đánh dấu một bản demo có sổ đăng ký status vẫn còn placeholder thay vì final - nó hiển thị, nhưng nó chưa hoàn thành công việc. các Được xây dựng với cột là phiên bản mà mỗi bản ghi mục đăng ký riêng của bản demo trong generatedWith, không phải là suy luận từ ngày tháng; awp-medusa-v2 hồ sơ V2, đó là thẻ xây dựng lại của bản demo đó chứ không phải là số phát hành. Các hàng được sắp xếp mới nhất trước tiên theo cam kết đã thêm bản demo.

Nguồn thư viện tồn tại trong img2twojs/img2twojs-showcase. Nếu dự án này hữu ích thì một ngôi sao trên kho lưu trữ này sẽ giúp những người khác tìm thấy nó.

---

Nó làm gì

Bạn cung cấp cho nó một hình ảnh tham chiếu của một đối tượng. Nó tạo ra một THREE.Group nhà máy được viết bằng TypeScript tái tạo đối tượng đó từ nguyên gốc, trình đổ bóng thủ tục và hình học được tạo — với hệ thống phân cấp thời gian chạy (trục, ổ cắm, trình va chạm) để kết quả sẵn sàng hoạt hình chứ không phải là một khối trơ.

Nó chạy dưới Claude Code, Codex hoặc OpenCode. Đó là bất khả tri: bất cứ nơi nào tài liệu nói "tầm nhìn tác nhân" hoặc "công cụ trình duyệt tác nhân", nó sử dụng bất cứ thứ gì máy chủ cung cấp — đọc hình ảnh gốc, trình duyệt MCP, bản xem trước dự án hoặc ảnh chụp màn hình do người dùng cung cấp.

Đối tượng và độ chính xác chi tiết

• Đồ vật và nhân vật. Mỗi môn học được phân loại object, characterhoặc hybrid. Các vật thể đi theo đường ống bề mặt cứng; các nhân vật định tuyến thông qua một đường đi nhận biết giải phẫu (tỷ lệ phần đầu, các điểm đặc trưng trên khuôn mặt, tư thế) được ghi lại trong grimoire/character/reconstruction.md.
• Phân tích chi tiết đầu tiên. Trước khi tạo mã, đường dẫn liệt kê một detailInventory của các chi tiết nhỏ xác định danh tính (độ bóng, góc xiên/làm tròn, ốc vít/đinh tán, đường nét được khắc hoặc sơn, đường viền, vết bẩn và độ mòn). Mọi chi tiết phải ánh xạ tới mục nhập thành phần hoặc vật liệu thực và tạo khối cổng chất lượng nghiêm ngặt cho đến khi hoàn tất việc kiểm kê. Phân loại: grimoire/intake/detail_inventory.md.
• Chân dung tối đa cho một người hoặc nhân vật cụ thể. Đường dẫn chiếu đầu tiên chọn tham gia khớp mẫu tham số với các mốc hình ảnh, giảm sáng ảnh, máy ảnh khớp với kết xuất và chiếu tham chiếu lên lưới. Một hình ảnh duy nhất không thể đảm bảo độ giống 100 phần trăm, do đó quy trình báo cáo mức độ tin cậy theo từng khu vực và yêu cầu nhiều lượt xem hơn khi điều đó quan trọng. Chi tiết: grimoire/character/likeness_maximization.md.
• Khắc bóng nhiều góc nhìn. Một lựa chọn tham gia geometryDescriptor.visualHull giao nhau ít nhất hai hình bóng nhị phân chính tả xác định thành một lưới voxel được hàn, giới hạn. Nó ghi lại các khu vực không nhìn thấy được với độ tin cậy thấp hơn là phát minh ra các chi tiết ẩn. Kiểm tra lược đồ và thời gian chạy: grimoire/scripts.md.
• Cổng đánh giá vũ khí CS2. Các tuyến Knife và Glock-18 sử dụng các hợp đồng thành phần dành riêng cho dòng họ. Quá trình đánh giá ghi lại mức độ chính xác, nhận dạng dòng, vùng được vẽ và phạm vi chiếu, độ tin cậy của từng vùng, ghi chú gần đúng và siêu dữ liệu của cảnh đánh giá được phiên bản; Các cổng chặn bao phủ thành phần và loại bỏ bản đồ ngăn không cho kết cấu thuyết phục phù hợp với cấu trúc thực. Xem docs/cs2/review-gates.md.
• Tiếp tục quy trình làm việc cục bộ. forge/state.py ghi lại danh sách kiểm tra đầu vào/đạt theo thứ tự, được chứng minh bằng bằng chứng cho các hồ sơ chung, nhân vật và CS2. forge/next.py --state tiếp tục từ danh sách kiểm tra đó trong khi các cổng thông số kỹ thuật, kết xuất và đánh giá hiện có vẫn có thẩm quyền.
• Đường ống tham chiếu vật liệu. Mọi vùng vật liệu hiển thị đều có thể được cắt xén, phân tích, giải quyết dựa vào sổ đăng ký vật liệu Three.js đã được phiên bản, được trang bị vào ObjectSculptSpec, được hiển thị từ các chế độ xem camera được kiểm soát và chỉ được chấp nhận sau cổng so sánh theo vùng. Xem docs/materials/README.md.
• Kết xuất trình duyệt được hỗ trợ Python. Python có thể sắp xếp các lô máy ảnh, hàm băm, tệp kê khai và chẩn đoán xác định, nhưng tuyến Three.js của trình duyệt mục tiêu vẫn là cơ quan hiển thị. Xem grimoire/build/python_threejs_render_bridge.md.

---

Nó hoạt động như thế nào

Một quy trình điêu khắc theo giai đoạn biến hình ảnh tham chiếu thành thông số kỹ thuật, sau đó tạo và đánh giá tầm nhìn từng bước xây dựng — blockout → structural → form → material → surface → lighting → interaction → optimization — tự sửa lỗi cho đến khi mọi tính năng xác định danh tính vượt qua ngưỡng của nó.

→ Sơ đồ đường ống đầy đủ, các cổng, logic tự sửa lỗi và thiết kế hiệu quả của mã thông báo: docs/ARCHITECTURE.md Một quy trình điêu khắc theo giai đoạn biến hình ảnh tham chiếu thành thông số kỹ thuật, sau đó tạo và đánh giá tầm nhìn từng bước xây dựng — blockout → structural → form → material → surface → lighting → interaction → optimization — tự sửa lỗi cho đến khi mọi tính năng xác định danh tính vượt qua ngưỡng của nó. Các tập lệnh Python xác định xử lý việc xác thực và kiểm soát; Mã thông báo mô hình chỉ được sử dụng cho việc đánh giá và mã hóa trực quan.

→ Sơ đồ đường ống đầy đủ, các cổng, logic tự sửa lỗi, tham chiếu tập lệnh và thiết kế hiệu quả của mã thông báo: docs/ARCHITECTURE.md

---

Bắt đầu nhanh

1. cài đặt - đặt thư mục này vào thư mục kỹ năng của bạn:

   git clone https://github.com/img2threejs/img2threejs.git ~/.claude/skills/img2threejs
   

   Nếu bạn sử dụng nhiều máy chủ, hãy giữ một lần kiểm tra duy nhất và trỏ từng điểm vào đó dưới dạng một liên kết tượng trưng, ​​để chúng không thể tách rời nhau:

   ~/.claude/skills/img2threejs -> <your checkout>
   ~/.codex/skills/img2threejs  -> <your checkout>
   

2. Gọi — trong Claude Code, đính kèm hoặc trỏ vào hình ảnh đối tượng và chạy:

   /img2threejs Rebuild this object as a Three.js model, keep the proportions, angles, and colours.
   

   Thế là đủ: kỹ năng này phân loại đối tượng, chạy kho lưu trữ chi tiết và tự mình kiểm soát từng cổng.

3. Đi theo đường ống — kỹ năng xác thực hình ảnh, viết đánh giá và thông số kỹ thuật, tạo thông tin vượt qua ban đầu và hiển thị cho bạn bản so sánh song song ở mỗi bước cho đến khi kết xuất khớp.

   Để xây dựng lại nhiều phiên, trước tiên hãy tạo chỉ mục trạng thái cục bộ:

   python3 forge/state.py init --reference <image> --profile character --spec object-sculpt-spec.json
   python3 forge/next.py --state .img2threejs/state.json
   

Lái xe khó hơn

Lớp lót duy nhất để lại lời kêu gọi phán xét về kỹ năng. Khi bạn đã biết "chính xác" nghĩa là gì đối với chủ đề của mình, hãy nói như vậy — mỗi dòng bên dưới ánh xạ tới một cổng thực hoặc thành phần lạ trong quy trình, do đó, nó sẽ thay đổi những gì được thực thi thay vì chỉ thêm tính từ:

/img2threejs Rebuild the subject in this image as a procedural Three.js model.

Fidelity   Hold proportions and silhouette to the reference. Enumerate the identity-defining
           details first — bevels and rounding, panel seams, fasteners, engraved or painted
           linework, gloss vs matte zones, wear — and drop any detail you cannot place on a
           real component instead of faking it.
Materials  Derive the finish class and gradient stops from the reference pixels, not from
           memory. Flag any colour that will not survive tone-mapping.
Runtime    Expose pivots and sockets for whatever should move, plus a userData.tick for a
           looping idle animation.
Gates      Run --strict-quality, and do not advance a pass until the side-by-side review
           passes. Report per-region confidence for anything the image cannot show.

Bổ sung hữu ích tùy theo chủ đề:

• Một người hoặc nhân vật cụ thể — Maximize likeness: fit the parametric template to the landmarks, de-light and camera-match the reference, then project it. Tell me which regions are inferred.
• Một con vật hoặc sinh vật — This is a creature, not a humanoid — use the quadruped body plan and the body-unit proportion system.
• Một kết thúc anodized hoặc kẹo bão hòa — The coat is candy-coat, not gem-metal. Keep the hue; do not let the environment steal it.
• Mức trần chi phí — Stay at low effort and skip the presentation composer; I only need the evaluation render.

Các tập lệnh chạy từ thư mục gốc của kỹ năng và chỉ cần Python 3.10+ — không cần cài đặt gì.

python3 forge/stage1_intake/probe_image.py <image>
python3 forge/stage2_spec/new_pre_spec_assessment.py "Name" --image <image> --out assessment.json
python3 forge/stage2_spec/new_sculpt_spec.py "Name" --image <image> --assessment assessment.json --out spec.json
python3 forge/stage2_spec/validate_sculpt_spec.py spec.json --strict-quality
python3 forge/stage3_build/generate_threejs_factory.py spec.json --out src/createObjectModel.ts

Trình tạo của nhà máy lặp lại cổng chất lượng nghiêm ngặt và không đóng được: nếu thất bại, nó sẽ trả về BLOCKED với thành phần thông số kỹ thuật, số liệu lỗi, nguyên nhân và hành động tiếp theo và không ghi nhà máy. --allow-nonstrict chỉ dành cho các thiết bị thử nghiệm cũ rõ ràng, không bao giờ là đầu ra sản xuất.

Lời nhắc sao chép-dán cho tuyến tham chiếu GLB

Xây dựng lại một nhân vật từ một Tham chiếu GLB thay vì một bức ảnh là một tuyến đường khác có cổng riêng - GLB là một công cụ đo lường và không bao giờ vận chuyển. Ba lời nhắc bao gồm nó, mỗi lời nhắc trong khối sao chép riêng:

Lời nhắc	Sử dụng nó khi	Không sử dụng nó khi
xây dựng	bạn có GLB và chưa có bề mặt nào được xây dựng	không có GLB hoặc bản dựng đã hoàn thành và trông có vẻ sai
tiếng Ba Lan	bản dựng đã hoàn thành và kết quả không giống GLB	các bề mặt chưa bao giờ được xây dựng - đó là bản dựng lại, không phải là đánh bóng
Hoạt hình	hình dáng đó trông có vẻ đang đứng yên và đã đi qua cổng xây dựng	bề mặt không được mài nhẵn, hoặc joint_loops.py thất bại - đó là một bề mặt không đạt được điều chỉnh trọng lượng

Chúng buộc mọi thông số mà GLB thực sự mang theo — kích thước, tỷ lệ, độ rộng trên mỗi dải và trọng tâm, màu cơ bản, độ nhám và độ kim loại — về giá trị đo được, bằng việc kiểm tra để chứng minh rằng nó đã hạ cánh. Ba điều là không 1:1 and each prompt says so: rigging and animation are usually absent from the asset (skinCount: 0, animationCount: 0), hình ảnh kết cấu và bản đồ thông thường không được sao chép một cách có chủ ý theo hợp đồng chỉ mã của kỹ năng này và không thể mang theo thứ gì nhỏ hơn kích thước ô của nút.

These are reference material, not a guarantee. Chúng được viết ở dạng tổng quát, do đó, các số liệu đo được trong chúng đến từ một ký tự và ở đó để hiển thị những gì cần đo lường — không phải các giá trị cần sao chép. Chạy cái phù hợp với tình huống của bạn thay vì cả ba cái theo trình tự; mỗi ghi chú chi phí của việc sử dụng không theo lượt.

Để tham khảo theo từng tập lệnh, bảng tập lệnh đầy đủ và các tạo phẩm dự kiến, hãy xem docs/ARCHITECTURE.md.

---

Tại sao nó hiệu quả với mã thông báo

Hầu hết các vòng tác nhân từ hình ảnh sang 3D đều ghi mã thông báo bằng cách yêu cầu mô hình thực hiện công việc cơ học - đọc lại toàn bộ mô hình mỗi lần vượt qua, chấm điểm pixel, xác thực JSON bằng tay, chạy lại các bước mà mô hình đã thực hiện. img2twojs đẩy tất cả những điều đó vào các tập lệnh xác định và chỉ sử dụng mã thông báo mô hình khi thực sự cần phải phán xét.

• Kịch bản thi hành, người mẫu đánh giá. Các tập lệnh Python xử lý việc xác thực, chọn cổng, soạn thảo thông số kỹ thuật, trích xuất PBR, đóng gói bảng so sánh và trạng thái quy trình. Họ không bao giờ ghi điểm về mặt hình ảnh. Các mã thông báo của mô hình có tác dụng duy nhất: nhìn vào một trang tính cạnh nhau và quyết định đạt hay không đạt.
• Không phụ thuộc, không mất cài đặt. Mọi tập lệnh đều là thư viện chuẩn thuần túy Python 3.10+. Không pip, không PIL, không numpy, không Playwright. Việc đọc/ghi PNG được thực hiện với struct và zlib. Không có gì để cài đặt có nghĩa là không có gì để gỡ lỗi trong ngữ cảnh.
• Thế hệ vượt qua cổng. Trình tạo mã chỉ phát ra thẻ xây dựng hiện đã được mở khóa. Mô hình không tạo lại hoặc đọc lại toàn bộ mô hình trong mỗi lần lặp - mỗi bước đều nhỏ và có phạm vi.
• Thất bại nhanh chóng, trước khi có codegen. Cổng chất lượng nghiêm ngặt chặn các thông số kỹ thuật nông trước khi một dòng Three.js được tạo, do đó, bạn không bao giờ tiêu tốn mã thông báo để hiển thị một mô hình chưa được xác định rõ ngay từ đầu.
• Một hình ảnh cho mỗi đánh giá. Mỗi lượt vượt qua được đánh giá từ chính xác một bảng so sánh được đóng gói (tham chiếu bên cạnh kết xuất), không phải từ các ảnh chụp màn hình rải rác.
• Đầu ra văn bản, không phải nhị phân. Kết quả là có thể phân biệt TypeScript cộng với thông số JSON — nhỏ, có thể xem lại và có thể kiểm soát phiên bản, thay vì các tệp lưới nhiều megabyte.

Hiệu ứng thực: bạn vẫn có được mô hình 3D trung thực từ hình ảnh, nhưng bối cảnh mô hình đắt tiền được dành riêng cho việc đánh giá và mã trực quan chứ không phải để ghi sổ. Để biết thông tin chi tiết về mã thông báo theo từng giai đoạn và theo chu kỳ, hãy xem tài liệu/TOKEN_COST.md.

---

Tập lệnh

kịch bản	Vai trò
stage1_intake/probe_image.py	Siêu dữ liệu hình ảnh và các vấn đề kỹ thuật rõ ràng (không phải kiểm tra trực quan).
stage2_spec/new_pre_spec_assessment.py	Phân loại đối tượng, tính điểm phức tạp, phát ra hợp đồng chất lượng.
stage2_spec/new_sculpt_spec.py	Tạo ObjectSculptSpec từ bài đánh giá.
stage2_spec/validate_sculpt_spec.py	Xác thực thông số kỹ thuật; --strict-quality chặn các thông số kỹ thuật nông trước codegen.
stage1_intake/extract_pbr_evidence.py	Bằng chứng PBR có nguồn gốc từ tham chiếu cho mỗi vụ trồng (suy luận, không phải kết xuất nghịch đảo).
stage1_intake/material_region_analysis.py	Cắt các vùng vật liệu, chạy bằng chứng kết cấu/PBR và giải quyết hồ sơ đăng ký.
stage2_spec/apply_material_analysis.py	Nối các bài tập vùng, ưu tiên, bản đồ và xuất xứ vào ObjectSculptSpec.
stage3_build/orchestrate_passes.py	Trạng thái khóa bị khóa: trạng thái, kiểm tra, đồng bộ hóa.
stage3_build/generate_threejs_factory.py	Phát ra Three.js Group nhà máy cho thẻ đã mở khóa hiện tại.
stage4_review/material_views.py	Phát ra các hợp đồng đa góc, phóng to, kính hiển vi, môi trường và chụp-đọc lại.
stage4_review/material_comparator.py	So sánh phần cắt vật liệu có thể nhìn thấy và phân loại những điểm không khớp trên mỗi kênh.
stage4_review/material_feedback.py	Áp dụng các chỉnh sửa có giới hạn, trong phạm vi vật liệu thông qua chính sách dừng hiện có.
stage4_review/material_gate.py	Chặn tài liệu vượt qua cho đến khi bằng chứng đăng ký, cắt xén, kết xuất, tương thích và so sánh vượt qua.
stage4_review/make_comparison_sheet.py	Đóng gói một bảng tham chiếu so với kết xuất để xem xét.
stage4_review/append_review.py	Ghi lại đánh giá mỗi lần vượt qua: điểm số, quyết định, bằng chứng.
stage4_review/cs2_review.py	Đánh giá hợp đồng xem xét dao CS2 chặn và ngưỡng cảnh được phiên bản.
_shared/feature_acceptance_policy.py	Trình trợ giúp nội bộ thực thi ngưỡng điểm cho mỗi tính năng.
stage1_intake/build_detail_inventory.py	Cắt tham chiếu thành các vùng và xây dựng một kho chi tiết.
stage1_intake/extract_landmarks.py	Xếp chồng một lưới mốc và tạo thành một khối giải phẫu cho các ký tự.
stage1_intake/solve_camera_pose.py	Phát ra khối camera tham chiếu để kết xuất có thể khớp với camera.
stage1_intake/delight_albedo.py	Ước tính suất phản chiếu trung tính từ ảnh trước khi chiếu kết cấu.
stage3_build/bake_projected_texture.py	Phát ra bộ mô tả phép chiếu/nướng UV để chiếu họa tiết ảnh.

| stage5_rig/rig_spec.py | Derive and validate a skeleton from the component tree, so bones cannot drift from the geometry. | | stage5_rig/geodesic_skinning.py | Trọng số đỉnh từ khoảng cách đo qua vật rắn; giữ những vai trò cứng nhắc khỏi làn da mịn màng. | | stage5_rig/validate_rig_payload.py | Blocking payload-integrity gate before a THREE.Skeleton bị ràng buộc. | | stage1_intake/extract_hair_evidence.py | Hair/skin split, banded coverage, hairline, highlight band, root-to-tip delta. | | stage4_review/scalp_exposure.py | Cổng CỨNG: tìm các mảng trống trên hình học, trước bất kỳ kết xuất nào. | | stage4_review/hair_gate.py | Soft gate: hair coverage, hairline and highlight offsets against the reference. | | stage4_review/interior_difference.py | Sự khác biệt về ngoại hình bên trong hình bóng, được phân chia theo chiều cao. Bắt buộc cho mỗi lượt xem trực quan. | | _shared/chirality.py | Left/right as an importable convention, with the two gates the two chirality defects need. | | _shared/pipeline_routing.py | Định tuyến vũ khí/nhân vật không đóng được; độ tin cậy thấp quyết định request-input. |

Đây là một lựa chọn giám tuyển - forge/ chứa khoảng chín mươi mô-đun. Tham chiếu thực thi với mọi cờ là grimoire/scripts.md, và hợp đồng từng cổng là grimoire/review/gates_reference.md. Phần còn lại của grimoire/ nắm giữ các tiêu chí đánh giá mà mỗi cổng áp dụng (xác thực, đánh giá trước thông số kỹ thuật, mẫu quy trình, tính chân thực của vật liệu và ánh sáng, độ chính xác của tệp đính kèm, mô hình sẵn sàng hành động, tự sửa lỗi).

Công cụ có độ chính xác tham chiếu tùy chọn

Lõi chỉ dành cho stdlib có thể sử dụng lớp bằng chứng biệt lập mà không cần tham gia vào các phần phụ thuộc trong thời gian chạy: mặt nạ thành phần SAM2, các ưu tiên về độ sâu tương đối của Depth Anything V2, các mốc khuôn mặt/tư thế của MediaPipe, chẩn đoán Chrome DevTools, kiểm tra cảnh Three.js, dự phòng trên nhiều trình duyệt Playwright và truy xuất Context7 nhận biết phiên bản. Những công cụ này không bao giờ phê duyệt đường chuyền hoặc âm thầm cung cấp hình học. Cài đặt, định tuyến, quy tắc xuất xứ và các lệnh chính xác: docs/integrations/reference_fidelity_tooling.md.

Đường dẫn ký tự cơ sở GLB tùy chọn

integrations/glb_character_pipeline tái tạo lại một nhân vật từ một GLB nhiều phần được sử dụng làm công cụ đo cộng với hình ảnh khuếch tán của nóvà phát ra thủ tục TypeScript mà bản demo thực sự xuất xưởng - không .glb hoặc .bin được tìm nạp trong thời gian chạy. Nó mang theo cái riêng của nó pyproject.toml/uv.lock vì vậy chỉ có stdlib forge core không bị phụ thuộc và hoạt động trên cơ chế thanh toán giới thiệu đồng hành thông qua IMG2THREEJS_SHOWCASE_ROOT.

Nó áp dụng chỉ khi một bản dựng có GLB để đo lường — hãy bỏ qua hoàn toàn và thay vào đó hãy sử dụng quy trình điều khiển bằng hình ảnh cốt lõi. sinh sản girl-characterđã được vận chuyển crossSections.ts chính xác (748 vòng, 86.240 điểm đổ chuông). Phương pháp và lý do từng giai đoạn: PIPELINE.md.

---

Những gì bạn nhận được

• Một ObjectSculptSpec JSON: cây thành phần đầy đủ, vật liệu, hệ thống lặp lại, ổ cắm và lịch sử xem xét được ghi lại cho mỗi lần vượt qua.
• Một TypeScript createObjectNameModel(spec, options) nhà máy trả lại một THREE.Group, với root.userData.sculptRuntime phơi bày các nút, ổ cắm, máy va chạm và nhóm phá hủy.
• Để xây dựng nhân vật, root.userData.rig: xương, một người chia sẻ Skeleton, thứ tự xương và bản đồ chỉ số, và một bound cờ được tính toán từ việc mỗi lưới có thực sự bị ràng buộc hay không.
• Một bảng so sánh kết xuất cộng với ghi lại độ trung thực ở mỗi lần truyền. Để biết tham chiếu theo từng tập lệnh và danh sách đầy đủ các tạo phẩm đầu ra, hãy xem docs/ARCHITECTURE.md.

---

Lộ trình

Đã vận chuyển:

• v1.0 — đường dẫn đối tượng: điêu khắc theo giai đoạn, vòng lặp xem xét kết xuất so với tham chiếu, phân cấp sẵn sàng hành động.
• v1.1 - phân tích chi tiết đầu tiên: kiểm kê chi tiết cần thiết, cổng chất lượng nghiêm ngặt.
• v1.2 - trình tạo nhân vật hình người: đường giải phẫu, khóa tỷ lệ và vị trí đặc điểm.
• v1.3 — chất lượng và hiệu quả: khai thác đánh giá xác định của Divine Eye, cổng tính toàn vẹn đầu vào và cổng chân lý hình học, phân tích độ dốc và kết cấu dựa trên tham chiếu, phép toán màu CIEDE2000.
• v1.4 — Cập nhật vũ khí — Tái tạo khớp với hình ảnh CS2: tiếp nhận nhận biết xuất xứ, hoàn thiện lần chiếu đầu tiên, bộ điều hợp vũ khí dành riêng cho dòng sản phẩm và cổng xem xét cấu trúc.
• v1.4.1 — Tăng cường CS2: phạm vi bảo hiểm thành phần rõ ràng, hợp đồng lắp ráp Glock-18 chuyên dụng, bằng chứng chặn bản đồ bị loại bỏ và kiểm tra tính toàn vẹn hình học chặt chẽ hơn.
• máy phát điện sinh vật — 4 kế hoạch cơ thể (tăng gấp bốn lần / chim / rồng có cánh / ngoằn ngoèo), animalAnatomy thông số kỹ thuật, hình học cột sống, cổng màu ΔE00.
• v1.5 — Cập nhật nhân vật — một khung có nguồn gốc từ cây thành phần và được liên kết với SkinnedMesh hình học, trắc địa, tóc như một hệ thống con năm giai đoạn với cổng tiếp xúc với da đầu cứng, cổng chirality, xem xét sự khác biệt bên trong, tapered-sweep nguyên thủy, đường dẫn vật liệu có cổng chấp nhận chặn và trạng thái quy trình làm việc có thể tiếp tục. Không bao gồm: hairProfile trình biên dịch, IK, đo tư thế, quần áo.

Tiếp theo - một chủ đề cho mỗi bản phát hành:

• v1.6 — Cập nhật môi trường: tòa nhà, phòng, đường phố, thảm thực vật, tái thiết địa hình và đa đối tượng.
• v1.7 — Cập nhật quy trình trò chơi: Các nhà xuất khẩu Unity và Unreal, cầu nối Blender, LOD và tạo lưới va chạm.
• v1.8 — Cập nhật hoạt hình: tự động điều chỉnh, cân da tự động, tương thích Mixamo, điều chỉnh khuôn mặt.
• v1.9 — Bản cập nhật AI Studio: giao diện người dùng web, xử lý hàng loạt, trình tạo lời nhắc trực quan, kết xuất đám mây.
• v2.0 — Bản cập nhật thế giới thủ tục: tái thiết nhiều chế độ xem, tạo thành phố theo thủ tục, hiểu biết về thế giới ngữ nghĩa, hệ sinh thái plugin và API.

Vòng cung: nội dung (v1.4–v1.5) → thế giới (v1.6–v1.7) → sản xuất (v1.8–v1.9) → nền tảng tài sản trò chơi AI tạo ra thế giới có thể chơi được từ hình ảnh tham chiếu (v2.0).

→ Lộ trình đầy đủ — chi tiết trên mỗi phiên bản, chế độ xem dài bốn giai đoạn và các khoảng trống về khả năng được theo dõi: ROADMAP.md. Thông số kỹ thuật: tài liệu/UPGRADE_PLAN.md.

---

Trung thực về giới hạn

Một hình ảnh duy nhất không thể tiết lộ các mặt ẩn hoặc đảm bảo hình dạng chính xác. Kỹ năng này nêu rõ thời điểm đầu ra gần đúng, cách điệu hoặc low-poly và suy ra những khuôn mặt không nhìn thấy được bằng cách phản chiếu những khuôn mặt nhìn thấy được thay vì giả tạo sự tự tin. Nó bền đối với các vật có bề mặt cứng; các nhân vật là sự tái tạo cách điệu, không giống như ảnh thật. "Điều này không thể đạt được độ trung thực được yêu cầu từ hình ảnh này" là kết quả hợp lệ, được mong đợi.

---

Lịch sử sao

Nếu img2twojs hữu ích với bạn thì một ngôi sao sẽ giúp người khác tìm thấy nó.

---

Hỗ trợ dự án

img2twojs là nguồn mở và miễn phí. Nếu nó giúp bạn tiết kiệm thời gian hoặc tìm được đường vào dự án của bạn, hãy cân nhắc việc hỗ trợ tiếp tục phát triển:

VietQR / MoMo / PayPal cũng hoạt động — xem trang quyên góp.

---

Nhà tài trợ

Đám mây Atlas là một nền tảng suy luận AI đầy đủ phương thức cung cấp cho các nhà phát triển một AI API duy nhất để truy cập vào các API tạo video, tạo hình ảnh và LLM. Thay vì quản lý tích hợp nhiều nhà cung cấp, bạn kết nối một lần và có quyền truy cập thống nhất vào hơn 300 mô hình được tuyển chọn trên tất cả các phương thức. Hãy xem chương trình khuyến mãi gói mã hóa mới của Atlas Cloud để có quyền truy cập API thân thiện với ngân sách hơn: https://www.atlascloud.ai/console/coding-plan

---

Đóng góp

Những đóng góp đều được hoan nghênh - các công thức nấu ăn tài liệu theo quy trình, các cổng mới, phạm vi phủ sóng của máy chủ và đặc biệt là các bản demo. Xem ĐÓNG GÓP.md và lộ trình về nơi mà dự án hướng tới.

Giấy phép

Giấy phép Apache 2.0. Nhìn thấy GIẤY PHÉP.