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    Alibaba Cloud Model Studio:OutfitAnyone-Image Parsing API リファレンス

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    Alibaba Cloud Model Studio:OutfitAnyone-Image Parsing API リファレンス

    最終更新日:Oct 22, 2025

    OutfitAnyone-Image Parsing は補助モデルです。モデルイメージまたは OutfitAnyone によって生成されたイメージから、トップス、ボトムス、ドレス、ジャンプスーツなどの服装領域をセグメント化します。このモデルはオプションです。OutfitAnyone モデルと併用して、部分的な試着や特定の服装の座標の取得などの特定の効果を実現できます。

    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。

    モデルの概要

    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/画像

    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。次のトップスの解析の例は、各パラメーターの意味と使用方法を示しています。

    入力

    出力

    出力パラメーター

    視覚化例

    意味と使用方法

    1

    • 入力モデル画像

    • 服装タイプをトップスに設定

    "clothes_type": ["upper"]

    crop_img_url

    3

    • 解析された衣服画像 (RGB): この例は、トップスを着たモデルの衣服画像を示しています。

    • 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されます。

    • URL は 24 時間有効です。速やかにイメージをダウンロードして保存してください。

    parsing_img_url

    4

    • 解析された衣服画像 (RGBA): この例は、解析されたトップス画像を示しています。

    • 効果をプレビューし、解析結果の精度を視覚的に検証するために使用されます。

    • URL は 24 時間有効です。速やかにイメージをダウンロードして保存してください。

    bbox

    bbox 値: [[331, 239,641,637]]

    image

    このイメージは、bbox 値と元のイメージ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、解析された衣服画像 (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。

    • プロダクトのホットスポットなど、フロントエンドのインタラクティブな機能を実装するために使用されます。

    シナリオ

    シナリオ 1: 部分的な試着

    目的: モデルの服装の一部 (トップスまたはボトムス) を置き換え、他の部分は変更しません。このシナリオでは、最初にモデルイメージを解析する必要があります。

    例: モデルのトップスはそのままに、ボトムスを置き換える

    1. モデル画像を解析してトップスを抽出する

      • この Topic で説明されているイメージ解析 API を呼び出し、元のモデルイメージを入力し、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、トップスを含む服装イメージ (crop_img_url) を返します。

      入力: モデル画像

      出力: 解析された衣服画像 (crop_img_url)

      1

      3

    1. 試着画像を生成する

      • OutfitAnyone - Plus Edition を呼び出します。

      • モデル画像、トップス画像 (解析から取得)、ボトムス画像を入力して、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

      下部のイメージ

      1

      モデル画像は、画像解析 API の入力と同じです。

      3

      画像解析 API の crop_img_url レスポンスパラメーター。

      2

      置き換える服装イメージ。

      5

    シナリオ 2: 特定の服装の座標を取得する

    目的: モデルイメージまたは AI 試着イメージ上の特定の服装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する

    1. 入力画像を準備する: 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。

    2. イメージを解析して座標を取得する: 入力イメージ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して特定し、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: 解析された衣服画像と座標範囲

      1

      リクエストパラメーター "clothes_type": ["upper"]

      4

      • parsing_img_url: 視覚化された解析結果の URL。

      • bbox: 解析された領域のバウンディングボックス座標。 たとえば、[[331, 239, 641, 637]]。

    前提条件

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

    API を呼び出す前に、API キーを準備し、次にAPI キーを環境変数として設定します。

    HTTP 呼び出し

    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の説明

    フィールド

    タイプ

    パラメーターの受け渡し

    必須

    説明

    値の例

    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

    本文

    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

    本文

    はい

    解析するモデルイメージのパブリック URL。ここで一時的なパブリック URL を取得することもできます。

    • イメージファイルサイズは 5 KB から 5 MB の範囲である必要があります。

    • イメージの各辺の長さは 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。

    モデル画像の例の詳細については、「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]

    本文

    はい

    分割タイプを指定できます。

    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。

    有効値:

    • ["upper"]: トップスを解析します。

    • ["lower"]: ボトムスを解析します。

    • ["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"]: トップスとボトムスを解析します。

    ["lower"]

    レスポンスパラメーターの説明

    フィールド

    タイプ

    説明

    値の例

    output.parsing_img_url

    List[String]

    解析されたエリアの視覚化されたイメージの URL のリスト。

    長さと順序は、clothes_type リクエストパラメーターと同じです。対応する服装が検出されない場合、この位置の値は None/null です。

    画像は RGBA チャンネルを持ち、PNG 形式で保存されます。

    ["http://a/a.png"]

    [null] または [None]

    output.crop_img_url

    List[String]

    トリミングされた服装イメージの URL のリスト。

    長さと順序は、clothes_type リクエストパラメーターと同じです。対応する服装が見つからない場合、この位置の値は None/null です。

    イメージは RGB フォーマットです。

    ["http://a/a.png"]

    [null] または [None]

    output.bbox

    List[Integer]

    元のイメージ内の解析されたエリアの座標のリスト。

    座標は、clothes_type リクエストパラメーター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イメージの数。

    1

    request_id

    String

    リクエストの一意の ID。

    7574ee8f-38a3-4b1e-9280-11c33ab46e51

    リクエスト例

    モデル画像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"]
  }
}'

    レスポンス例

    成功したレスポンス (対応する服装タイプが存在する場合)

    parsing_img_url および crop_img_url 内の URL は 24 時間有効です。速やかにイメージ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"
}

    成功したレスポンス (対応する服装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"
}

    失敗レスポンス

    {
    "request_id": "1d075a37-3768-9bc9-b781-xxxx",
    "code": "InvalidParameter.ClothesType",
    "message": "リクエストパラメーターが無効です。リクエストパラメーターを確認してください。"
}

    エラーコード

    大規模モデルサービスプラットフォームの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。

    このモデルは、次のモデル固有のエラーコードも返します。

    HTTP ステータスコード

    エラーコード (code)

    エラーメッセージ (message)

    説明

    400

    InvalidParameter

    リクエストに必要なパラメーターがないか、形式が正しくありません。送信したパラメーターを確認してください。

    リクエスト パラメーターの形式が無効です。

    400

    InvalidParameter.ClothesType

    リクエスト パラメーターが無効です。リクエスト パラメーターを確認してください。

    clothes_type パラメーターが無効です。

    400

    InvalidURL

    リクエスト URL が無効です。リクエスト URL が使用可能であり、リクエスト イメージの形式が JPEG、JPG、PNG、BMP、WEBP のいずれかであることを確認してください。

    入力イメージのダウンロードに失敗しました。ネットワーク接続または入力フォーマットを確認してください。

    400

    InvalidInputLength

    イメージの解像度が無効です。イメージの最長辺が 4096 未満、最短辺が 150 より大きいこと、およびイメージのサイズが 5KB から 5MB の範囲であることを確認してください。

    アップロードされた画像のサイズが要件を満たしていません。