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

最終更新日:Oct 22, 2025

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。

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。

モデルの機能

複数衣類の試着

  • トップス単体の試着: モデルはランダムにボトムスを生成するか、モデルの元のボトムスを維持します。

  • ボトムス単体の試着: モデルはランダムにトップスを生成するか、モデルの元のトップスを維持します。

  • トップスとボトムスの組み合わせ試着: 衣装全体を置き換えます。

  • ドレスまたはジャンプスーツの試着

きめ細かな制御

  • 顔ポリシー: モデルの元の顔を維持するか、新しいランダムな顔を生成するかを選択できます。

  • 解像度の指定: 出力画像のディメンションを指定するか、元の画像と同じに保つことができます。

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

test_client_tryon

トップスの平置き画像

image

test_client_tryon

ボトムスの平置き画像

image

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

  • ファイルサイズ: 5 KB から 5 MB の間

  • 解像度: 画像の幅と高さは 150px から 4096px の間である必要があります。

  • 画像フォーマット: JPG、JPEG、PNG、BMP、HEIC がサポートされています。

  • リンク要件: アップロードされた画像は、パブリックにアクセス可能な HTTP または HTTPS アドレスである必要があります。ローカルパスはサポートされていません。

モデル要件

  • 人物要件: さまざまな性別、肌の色、年齢 (6 歳以上) の人物の画像をサポートします。

  • ポーズ要件: 照明の良い全身、正面写真。人物の手が完全に見える必要があります。腕を組んだり、遮ったりするポーズは避けてください。

  • 人物要件: 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。

有効な人物画像の例

image

image

image.png

image.png

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

image.png

image

image.png

image.png

衣服画像の要件

要件カテゴリ

詳細

画像要件

  • ファイルサイズ: 5 KB から 5 MB の間

  • 解像度: 画像の幅と高さは 150px から 4096px の間である必要があります。

  • 画像フォーマット: JPG、JPEG、PNG、BMP、HEIC がサポートされています。

  • リンク要件: アップロードされた画像は、パブリックにアクセス可能な HTTP または HTTPS アドレスである必要があります。ローカルパスはサポートされていません。

衣服の要件

  • 衣服の種類: 単一のトップス、ボトムス、ドレスをサポートします。スーツやトップスとボトムスの組み合わせをサポートします。

  • 衣服のカテゴリ: 一般的な衣類カテゴリをサポートします。下着、ウェディングドレス、特殊な民族衣装はサポートしていません。

  • 衣服の要件:

    • 単一の衣服: 画像は、単一の衣類のみを含む平置き写真である必要があります。

    • 折り目や障害物がない: 衣服は広げられ、平らで、しわや折り目がないようにしてください。

    • シンプルでクリーンな背景: 画像の背景はシンプルでクリーンで、均一な色である必要があります。主要な衣服は明確で、複雑な照明や影がないようにしてください。

    • 画像に対する衣服の比率が大きい: 衣服はフレームのできるだけ多くを占めるようにしてください。衣服の周りに過剰な空白があると、試着効果の品質が低下する可能性があります。

有効な衣服画像の例

トップス

image.jpeg

image.jpeg

image.jpeg

ボトムス

image.jpeg

image.jpeg

image.webp

ドレス/ジャンプスーツ

image.webp

image.webp

连衣裙_2

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

image.jpeg

image.png

image.png

image.png

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:

  1. 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。

  2. 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
説明
  • 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

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。

  • 5 KB ≤ 画像ファイルサイズ ≤ 5 MB

  • 150 ≤ 画像の辺の長さ ≤ 4096

  • 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/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。

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。

  • 5 KB ≤ 画像ファイルサイズ ≤ 5 MB

  • 150 ≤ 画像の辺の長さ ≤ 4096

  • サポートされているフォーマット: jpg、png、jpeg、bmp、heic

  • 衣服の平置き画像をアップロードします。衣服が唯一の被写体であり、完全に見え、背景がクリーンで、周りに過剰な空白がないことを確認してください。

  • HTTP/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。

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
  • `top_garment_url` と `bottom_garment_url` の少なくとも 1 つを提供する必要があります。

  • このフィールドを渡さない場合、モデルはランダムにトップスを生成します。

  • ドレスまたはジャンプスーツの場合、このフィールドに画像 URL を入力し、`bottom_garment_url` は空のままにします。

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。

  • 5 KB ≤ 画像ファイルサイズ ≤ 5 MB

  • 150 ≤ 画像の辺の長さ ≤ 4096

  • サポートされているフォーマット: jpg、png、jpeg、bmp、heic

  • 衣服の平置き画像をアップロードします。衣服が唯一の被写体であり、完全に見え、背景がクリーンで、周りに過剰な空白がないことを確認してください。

  • HTTP/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。

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
  • `top_garment_url` と `bottom_garment_url` の少なくとも 1 つを提供する必要があります。

  • このフィールドを渡さない場合、モデルはランダムにボトムスを生成します。

http://aaa/3.jpg

parameters.resolution

Int

本文

いいえ

出力画像の解像度。

  • -1: デフォルト値。解像度は元の画像と同じです。

  • 1024: 576 × 1024 の解像度。

  • 1280: 720 × 1280 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: デフォルト値。元の顔を維持します。

  • false: 新しいランダムな顔を生成します。

true

応答パラメーター

フィールド

タイプ

説明

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:

    1. 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。

    2. 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:

    1. 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。

    2. 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

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

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:

  • PENDING: タスクはキューにあります。

  • PRE-PROCESSING: タスクは前処理中です。

  • RUNNING: タスクは実行中です。

  • POST-PROCESSING: タスクは後処理中です。

  • SUCCEEDED: タスクは成功しました。

  • FAILED: タスクは失敗しました。

  • UNKNOWN: ジョブが存在しないか、そのステータスが不明です。

  • CANCELED: タスクは正常にキャンセルされました。

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"
説明

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:

  • ネットワークの問題: サーバーと Alibaba Cloud Model Studio サービス間のネットワーク接続が利用できません。ネットワーク接続を確認してください。

  • OSS 内部 URL: Alibaba Cloud Model Studio サービスは内部 URL にアクセスできません。OSS インターネット URL を使用してください。

  • 中国本土以外のリソース: 国境を越えたネットワークアクセスは不安定です。中国本土のストレージサービスを使用してください。

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

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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

  1. 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

  1. 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。