OutfitAnyone 画像解析 API リファレンス - Alibaba Cloud Model Studio

OutfitAnyone-Parsing は、モデル画像または OutfitAnyone によって生成された画像から、トップス、ボトムス、ドレス、ジャンプスーツなどの服のエリアをセグメント化する補助モデルです。これは、部分的な試着や特定の服の座標の取得などの特定の効果を実現するために、OutfitAnyone モデルと組み合わせて使用できるオプションのモデルです。

重要

このドキュメントは、中国 (北京) リージョンにのみ適用されます。モデルを使用するには、中国 (北京) リージョンの API キーを使用する必要があります。

モデル概要

モデル	価格	レート制限 (Alibaba Cloud アカウントと RAM ユーザーで共有)
		タスク送信 API の RPS 制限	同時タスク数
aitryon-parsing-v1	$0.000574/イメージ	10	無制限 (同期 API)

コア出力の説明

この API を呼び出すと、3 つのコア出力パラメーターが返されます。以下のトップスの解析の例では、各パラメーターの意味と使用方法を説明します。

入力	出力
入力	出力パラメーター	可視化の例	意味と使用方法
入力モデル画像服の種類をトップスに設定 "clothes_type": ["upper"]	crop_img_url		トリミングされた服の画像 (RGB)：この例は、モデルが着用しているトップスの画像です。部分的な試着シナリオで、OutfitAnyone モデルの入力パラメーターとして使用します。 URL は 24 時間で有効期限が切れます。それまでにダウンロードして保存してください。
	parsing_img_url		解析された服の画像 (RGBA)：この例は、解析されたトップスの画像です。効果をプレビューし、解析結果の精度を視覚的に確認するために使用します。 URL は 24 時間で有効期限が切れます。それまでにファイルをダウンロードして保存してください。
	bbox	bbox の値：[[331, 239,641,637]] この画像は、bbox の値と元の画像の座標とのマッピングを示しています。モデルの出力ではありません。	バウンディングボックス：入力モデル画像における、解析された服の画像 (parsing_img_url) の矩形領域の座標。 bbox 配列のフォーマットは [x1, y1, x2, y2] です。これは、バウンディングボックスの左上隅と右下隅の座標を表します。原点 (0,0) は、入力モデル画像の左上隅です。プロダクトホットスポットなどのフロントエンドのインタラクティブ機能の実装に使用します。

シナリオ

シナリオ 1：部分的な試着

目的：モデルの服の一部 (トップスまたはボトムス) を置き換え、他の部分は変更しないようにします。このシナリオでは、最初にモデル画像を解析する必要があります。

例：モデルのトップスを保持し、ボトムスを置き換える

モデル画像を解析してトップスを抽出
- このトピックで説明されている画像解析 API を呼び出し、元のモデル画像を入力し、clothes_type パラメーターを ["upper"] に設定して、モデルのトップスを抽出します。
- API は、トップスを含む服の画像 (crop_img_url) を返します。
入力：モデル画像
出力：解析された服の画像 (crop_img_url)

試着画像を生成

OutfitAnyone - Plus Edition を呼び出します。
モデル画像、トップスの画像 (解析から取得)、およびボトムスの画像を入力して、最終的な試着画像を生成します。

入力

出力：試着画像

モデル画像

トップイメージ

下部イメージ

モデル画像は、画像解析 API の入力と同じです。

画像解析 API のレスポンスパラメーター crop_img_url。

置き換える服の画像。

シナリオ 2：特定の服の座標を取得

目的：モデル画像または AI 試着画像上の特定の服のバウンディングボックス (bbox) 座標を取得します。これらの座標を使用して、プロダクトラベルを追加したり、インタラクティブなホットスポットを作成したりできます。

例：トップスの座標を取得

入力画像の準備：入力画像は、モデル画像または OutfitAnyone によって生成された画像です。入力画像の要件の詳細については、「モデル画像の要件」をご参照ください。

画像を解析して座標を取得：入力画像の解析タイプを設定します。たとえば、["upper"] に設定してトップスを解析および特定し、必要なエリアの bbox を取得します。

入力：モデル画像または試着画像

出力：解析された服の画像と座標範囲

リクエストパラメーター "clothes_type": ["upper"]

parsing_img_url：可視化された解析結果の URL。
bbox：解析されたエリアのバウンディングボックス座標。例：[[331, 239, 641, 637]]。

前提条件

OutfitAnyone-Parsing API は HTTP 呼び出しのみをサポートします。

API キーを作成し、その API キーを環境変数として設定します。

HTTP

リクエストエンドポイント

POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/vision/image-process/process

リクエストパラメーター

フィールド	タイプ	パラメーターの渡し方	必須	説明	例
Content-Type	String	ヘッダー	はい	リクエストタイプ：application/json。	application/json
Authorization	String	ヘッダー	はい	API キー。フォーマットは Bearer sk-xxxx です。	Bearer sk-xxxx
model	String	ボディ	はい	呼び出すモデル。値を aitryon-parsing-v1 に設定します。	aitryon-parsing-v1
input.image_url	String	ボディ	はい	解析するモデル画像のパブリック URL。こちらで一時的なパブリック URL を取得することもできます。画像ファイルのサイズは 5 KB から 5 MB の範囲である必要があります。画像の各辺の長さは 150 から 4,096 ピクセルの範囲である必要があります。サポートされているフォーマット：JPG、PNG、JPEG、BMP、HEIC。画像には、完全な人物が 1 人だけ含まれている必要があります。 HTTP および HTTPS リンクのみがサポートされています。ローカルパスはサポートされていません。モデル画像の例については、「モデル画像の要件」をご参照ください。	http://a/a.jpg
parameters.clothes_type	List[String]	ボディ	いいえ	解析する服の種類を指定します。デフォルトは ["upper"] (トップス) です。リストの長さと順序によって、出力内の URL リストの長さと順序が決まります。有効な値： ["upper"]：上半身の服をセグメント化します。 ["lower"]：下半身の服をセグメント化します。 ["dress"]：ドレス、ジャンプスーツ、または全身の服装を解析します。 ["upper", "lower"] ：上部と下部を解析します。	["upper"]

レスポンスパラメーター

フィールド	タイプ	説明	例
output.parsing_img_url	List[String]	解析されたエリアの可視化画像の URL のリスト。長さと順序は、リクエストパラメーター clothes_type と同じです。対応する服が検出されない場合、この位置の値は None/null になります。画像は RGBA チャンネルを持ち、PNG フォーマットで保存されます。	["http://a/a.png"] [null] または [None]
output.crop_img_url	List[String]	トリミングされた服の画像の URL のリスト。長さと順序は、リクエストパラメーター clothes_type と同じです。対応する服が見つからない場合、この位置の値は None/null になります。画像は RGB フォーマットです。	["http://a/a.png"] [null] または [None]
output.bbox	List[Integer]	元の画像における解析されたエリアの座標のリスト。座標は、リクエストパラメーター clothes_type で指定されたエリアの順序に基づいてソートされます。各 bbox は [x1, y1, x2, y2] として定義されます。原点は元の入力画像の左上隅です。値は左上隅と右下隅の座標を表します。	[[10,20,30,40], [50,60,70,80]]
usage.image_count	Integer	リクエストで処理された画像の数。	1
request_id	String	リクエストの一意の ID。	7574ee8f-38a3-4b1e-9280-11c33ab46e51

リクエストの例

モデルイメージからトップスを解析する

curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/vision/image-process/process' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--data '{
  "model": "aitryon-parsing-v1",
  "input": {
      "image_url":"https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250630/bakbqz/aitryon_parse_model.png"
  },
  "parameters": {
      "clothes_type": ["upper"]
  }
}'

レスポンスの例

正常な応答 (対応する衣類タイプあり)

parsing_img_url と crop_img_url の URL は 24 時間有効です。この期間内に画像をダウンロードしてください。

{
    "output": {
        "bbox": [[331, 239,641,637]],
        "parsing_img_url": ["http://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/example_parsing_img.png?Expires=xxxx"],
        "crop_img_url": ["http://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/example_crop_img.jpg?Expires=xxxx"]
    },
    "usage": {
        "image_count": 1
    },
    "request_id": "b68147d6-e7d0-920f-b889-xxxxxx"
}

成功した応答 (対応する衣類タイプが存在しない場合)

{
    "output":{
        "bbox":[null],
        "parsing_img_url":[null],
        "crop_img_url":[null]
    },
    "usage":{
        "image_count":1
    },
    "request_id":"c56f62df-724e-9c19-96bd-308627cf5262"
}

失敗した応答

{
    "request_id": "1d075a37-3768-9bc9-b781-xxxx",
    "code": "InvalidParameter.ClothesType",
    "message": "The request parameter is invalid, please check the request parameter."
}

エラーコード

一般的なステータスコードについては、「エラーメッセージ」をご参照ください。

入力：モデル画像	出力：解析された服の画像 (crop_img_url)