OutfitAnyone Basic Edition と比較して、aitryon-plus は画像の精細度、生地の質感、ロゴの復元において優れたパフォーマンスを発揮します。ただし、生成時間が長くなるため、リアルタイム性能よりも高品質な結果を優先するシナリオに適しています。
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。
モデルの機能
複数衣類の試着
| きめ細かな制御
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モデルの概要
モデル紹介
モデル | 課金価格 | 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-plus | $0.071677/イメージ | 10 | 5 |
パフォーマンスショーケース
モデルの全身、正面写真を入力 | 衣服の平置き画像を入力 | 生成された試着画像 |
| トップスの平置き画像
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ボトムスの平置き画像
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入力画像の要件
高品質の入力は高品質の出力を保証します。API を呼び出す前に、画像が以下の仕様を満たしていることを確認してください。
モデル画像の要件
要件カテゴリ | 詳細 |
画像要件 |
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モデル要件 |
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有効な人物画像の例
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無効な人物画像の例
❌ 複数の人物 | ❌ 全身、正面写真ではない (横向き、座っている、横になっている、または半身の写真は避けてください) | ❌ 人物や衣服が遮られている (物、バッグなどを持つことは避けてください) | ❌ 照明が悪い、または画像がぼやけている |
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衣服画像の要件
要件カテゴリ | 詳細 |
画像要件 |
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衣服の要件 |
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有効な衣服画像の例
トップス |
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ボトムス |
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ドレス/ジャンプスーツ |
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無効な衣服画像の例
❌ 複数の衣服 | ❌ 正面写真ではない | ❌ 折りたたまれている、または遮られている | ❌ しわのある衣服 |
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前提条件
OutfitAnyone-Plus API は HTTP 経由の呼び出しのみをサポートします。
呼び出しを行う前に、API キーを設定し、それを環境変数として設定する必要があります。手順については、「準備: API キーの設定」および「API キーを環境変数として設定する」をご参照ください。
HTTP 呼び出し
API は、2 つのステップを含む非同期操作を提供します:
タスクの作成: 画像生成タスクを作成して、一意の `task_id` を取得します。
結果のクエリ: `task_id` を使用してタスクのステータスをポーリングし、タスクが完了するまで待ってから結果を取得します。
ステップ 1: タスクの作成
`POST` リクエストを送信して、試着タスクを作成します。
POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2image/image-synthesisこのモデルは呼び出し時間が長いため、タスクは非同期呼び出しを使用して作成されます。
タスクが作成されると、システムはすぐに
task_idを返します。この `task_id` を使用して、24 時間以内にタスクの結果をクエリする必要があります。
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。例: Bearer sk-xxxx。 | Bearer sk-xxxx |
X-DashScope-Async | String | ヘッダー | はい | 値が `enable` の静的フィールドで、非同期呼び出しを示します。 | enable |
model | String | 本文 | はい | 呼び出すモデルを指定します。 | aitryon-plus |
input.person_image_url | String | 本文 | はい | モデル画像の公開 URL。一時的な公開 URL を取得することもできます。
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。 説明 提供されているモデル画像をダウンロードするには、ここをクリックしてください。 | http://aaa/1.jpg |
input.top_garment_url | String | 本文 | いいえ | トップス/ドレスのアパレル画像のインターネット URL。一時的なインターネット URL を取得することもできます。
アパレルグラフの例については、「アパレルグラフの要件」をご参照ください。 説明
| http://aaa/2.jpg |
input.bottom_garment_url | String | 本文 | いいえ | 下衣画像のインターネット URL。一時的なインターネット URL を取得することもできます。
アパレル画像の例については、「アパレル画像の要件」をご参照ください。 説明
| http://aaa/3.jpg |
parameters.resolution | Int | 本文 | いいえ | 出力画像の解像度。
| -1 |
parameters.restore_face | Bool | 本文 | いいえ | モデル画像から顔を復元するかどうかを指定します。
| true |
応答パラメーター
フィールド | タイプ | 説明 | 例 |
output.task_id | String | 非同期タスクの一意の ID。 | a8532587-fa8c-4ef8-82be-0c46b17950d1 |
output.task_status | String | 送信後のタスクのステータス。 | PENDING |
request_id | String | このリクエストの一意の ID。 | 7574ee8f-38a3-4b1e-9280-11c33ab46e51 |
リクエスト例
トップスを試着する
トップスを試着する: 試着するトップスの `top_garment_url` を渡します。モデルはランダムにボトムスを生成します。
curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2image/image-synthesis/' \
--header 'X-DashScope-Async: enable' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "aitryon-plus",
"input": {
"person_image_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250626/ubznva/model_person.png",
"top_garment_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250626/epousa/short_sleeve.jpeg"
},
"parameters": {
"resolution": -1,
"restore_face": true
}
}'モデルの元のボトムスを維持する: これには 2 つのステップが含まれます:
OutfitAnyone - 画像セグメンテーション API を呼び出して、モデルのボトムスの画像 URL を取得します。
このトピックの試着 API を呼び出し、試着するトップスの `top_garment_url` とセグメンテーションから取得した `bottom_garment_url` を渡します。
curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2image/image-synthesis/' \
--header 'X-DashScope-Async: enable' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "aitryon-plus",
"input": {
"person_image_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250626/ubznva/model_person.png",
"top_garment_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250626/epousa/short_sleeve.jpeg",
"bottom_garment_url": "画像セグメンテーション API の出力からの画像 URL"
},
"parameters": {
"resolution": -1,
"restore_face": true
}
}'ボトムスを試着する
ボトムスを試着する: 試着するボトムスの `bottom_garment_url` を渡します。モデルはランダムにトップスを生成します。
curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2image/image-synthesis/' \
--header 'X-DashScope-Async: enable' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "aitryon-plus",
"input": {
"person_image_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250626/ubznva/model_person.png",
"bottom_garment_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250626/rchumi/pants.jpeg"
},
"parameters": {
"resolution": -1,
"restore_face": true
}
}'モデルの元のトップスを維持する: これには 2 つのステップが含まれます:
OutfitAnyone - 画像セグメンテーション API を呼び出して、モデルのトップスの画像 URL を取得します。
このトピックの試着 API を呼び出し、セグメンテーションから取得した `top_garment_url` と試着するボトムスの `bottom_garment_url` を渡します。
curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2image/image-synthesis/' \
--header 'X-DashScope-Async: enable' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "aitryon-plus",
"input": {
"person_image_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250626/ubznva/model_person.png",
"top_garment_url": "画像セグメンテーション API の出力からの画像 URL",
"bottom_garment_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250626/rchumi/pants.jpeg"
},
"parameters": {
"resolution": -1,
"restore_face": true
}
}'トップスとボトムスを試着する
試着するトップスの `top_garment_url` と試着するボトムスの `bottom_garment_url` を渡します。
curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2image/image-synthesis/' \
--header 'X-DashScope-Async: enable' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "aitryon-plus",
"input": {
"person_image_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250626/ubznva/model_person.png",
"top_garment_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250626/epousa/short_sleeve.jpeg",
"bottom_garment_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250626/rchumi/pants.jpeg"
},
"parameters": {
"resolution": -1,
"restore_face": true
}
}'ドレスまたはジャンプスーツを試着する
ドレスまたはジャンプスーツの場合、`top_garment_url` のみを渡します。
curl --location 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2image/image-synthesis/' \
--header 'X-DashScope-Async: enable' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "aitryon-plus",
"input": {
"person_image_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250626/ubznva/model_person.png",
"top_garment_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/zh-CN/20250626/odngby/dress.jpg"
},
"parameters": {
"resolution": -1,
"restore_face": true
}
}'応答例
成功した応答
task_id を保存して、タスクのステータスと結果をクエリします。
{
"output": {
"task_status": "PENDING",
"task_id": "0385dc79-5ff8-4d82-bcb6-xxxxxx"
},
"request_id": "4909100c-7b5a-9f92-bfe5-xxxxxx"
}エラー応答
タスクの作成に失敗しました。問題を解決するには、「エラーメッセージ」をご参照ください。
{
"code":"InvalidApiKey",
"message":"Invalid API-key provided.",
"request_id":"fb53c4ec-1c12-4fc4-a580-xxxxxx"
}ステップ 2: タスク ID で結果をクエリする
前のステップの task_id を使用して GET リクエストを送信し、タスクのステータスと結果をクエリします。URL の {task_id} を実際のタスク ID に置き換えてください。
GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}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 |
Authorization | String | ヘッダー | はい | API キー。例: Bearer sk-xxx。 | Bearer sk-xxx |
task_id | String | URL パス | はい | クエリするタスクの ID。 | a8532587-fa8c-4ef8-82be-0c46b17950d1 |
応答パラメーター
フィールド | タイプ | 説明 | 例 |
output.task_id | String | クエリされたタスクの ID。 | a8532587-fa8c-4ef8-82be-0c46b17950d1 |
output.task_status | String | タスクのステータス。考えられる値は次のとおりです:
| SUCCEEDED |
output.image_url | String | 生成された試着画像の URL。 image_url は 24 時間有効です。速やかにダウンロードしてください。 | https://.../result.jpg?Expires=xxx |
output.submit_time | String | タスクの送信時間。 | 2024-07-30 15:39:39.918 |
output.scheduled_time | String | タスクの実行時間。 | 2024-07-30 15:39:39.941 |
output.end_time | String | タスクの完了時間。 | 2024-07-30 15:39:55.080 |
output.code | String | エラーコード。このパラメーターはタスクが失敗した場合に返されます。 | InvalidParameter |
output.message | String | エラーの詳細。このパラメーターはタスクが失敗した場合に返されます。 | The request is missing required parameters or in a wrong format |
usage.image_count | Int | このリクエストで生成された画像の数。 | 1 |
request_id | String | このリクエストの一意の ID。 | 7574ee8f-38a3-4b1e-9280-11c33ab46e51 |
リクエスト例
86ecf553-d340-4e21-xxxxxxxxx を実際のタスク ID に置き換えてください。
curl -X GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/86ecf553-d340-4e21-xxxxxxxxx \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY"タスクが作成されてから 24 時間のみ、`task_id` を使用してタスクの結果をクエリできます。この期間が過ぎると、タスクはシステムによって自動的にパージされます。
応答例
成功した応答
タスクのステータスや画像 URL などのタスクデータは 24 時間のみ保持され、その後自動的にパージされます。生成された画像は速やかに保存する必要があります。
{
"request_id": "98d46cd0-1f90-9231-9a6c-xxxxxx",
"output": {
"task_id": "15991992-1487-40d4-ae66-xxxxxx",
"task_status": "SUCCEEDED",
"submit_time": "2025-06-30 14:37:53.838",
"scheduled_time": "2025-06-30 14:37:53.858",
"end_time": "2025-06-30 14:38:11.472",
"image_url": "http://dashscope-result-hz.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/tryon.jpg?Expires=xxx"
},
"usage": {
"image_count": 1
}
}失敗した応答
{
"request_id": "6bf4693b-c6d0-933a-b7b7-xxxxxx",
"output": {
"task_id": "e32bd911-5a3d-4687-bf53-xxxxxx",
"task_status": "FAILED",
"code": "InvalidParameter",
"message": "The request is missing required parameters xxxxx"
}
}エラーコード
モデルサービス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。
以下のエラーコードは OutfitAnyone モデルに固有のものです:
HTTP リターンコード | 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欠落しているか、形式が正しくありません。リクエストのパラメーターを確認してください。 | 必須パラメーターが欠落しているか、フォーマットが正しくありません。リクエスト本文が API 仕様に準拠していることを確認してください。 |
400 | InvalidParameter | データ検査プロセス中にメディアリソースのダウンロードがタイムアウトしました。 | 画像のダウンロードがタイムアウトしました。考えられる原因と解決策:
|
400 | InvalidURL | リクエスト URL が無効です。URL が利用可能で、画像形式が JPEG、JPG、PNG、BMP、または WEBP のいずれかであることを確認してください。 | 画像 URL が無効です。URL がインターネット経由でアクセス可能であり、画像フォーマットが要件を満たしていることを確認してください。 |
400 | InvalidPerson | 入力画像に人物が含まれていないか、複数の人物が含まれています。1 人の人物のみを含む画像をアップロードしてください。 | モデル画像が準拠していません。入力画像に完全な人物が 1 人だけ含まれていることを確認してください。 |
400 | InvalidGarment | 衣服の画像がありません。少なくともトップスまたはボトムスの画像を提供してください。 | 衣服の画像がありません。トップス (top_garment_url) またはボトムス (bottom_garment_url) の画像を少なくとも 1 つ提供してください。 |
400 | InvalidInputLength | 画像の解像度が無効です。画像の最も長い辺が 4096 ピクセル未満、最も短い辺が 150 ピクセルより大きく、ファイルサイズが 5 KB から 5 MB の間であることを確認してください。 | 画像の寸法またはファイルサイズが要件を満たしていません。詳細については、「入力画像の要件」をご参照ください。 |
よくある質問
モデル写真と衣服画像の準備方法
なぜ衣服の平置き画像が必要なのですか?
平置き画像は、衣服のカット、パターン、シルエットを最も明確に示します。これにより、AI が衣服の構造を正確に理解し、よりフィット感のあるリアルな試着結果を生成するのに役立ちます。
衣服の平置き画像がない場合はどうすればよいですか?
衣服を床や壁などのきれいな背景に平らに置き、上から写真を撮ります。または、モデルやマネキンが衣服を着用している正面写真を撮ります。衣服が完全に見え、平らで、遮られていないことを確認してください。
適切なモデル写真を選ぶにはどうすればよいですか?
鮮明な正面向きの全身写真を選んでください。モデルは T シャツやショートパンツなど、シンプルで体にフィットした服を着用する必要があります。長いドレス、袖の広いローブ、または複数のレイヤーは避けてください。モデルの手足がはっきりと見え、バッグや傘などのアクセサリーで隠れていないことを確認してください。
適切なモデル写真がない場合はどうすればよいですか?
要件を満たすモデル参照写真のセットを提供しています。ここをクリックしてダウンロードして使用できます。
満足のいかないモデル結果
生成された画像の品質が低く、詳細が欠けているのはなぜですか?
最も可能性の高い原因は、入力された衣服画像の品質が低いことです。衣服画像が高解像度で完全であることを確認してください。折り目やカメラアングルの悪さによって詳細が失われないようにしてください。高品質の入力は高品質の出力を保証します。
機能の使用方法
ドレスやジャンプスーツの試着画像を生成するにはどうすればよいですか?
ドレスまたはジャンプスーツの画像 URL を
input.top_garment_urlフィールドに入力します。input.bottom_garment_urlフィールドは空にするか、リクエストに含めないでください。
























