OutfitAnyone Basic Edition と比較して、aitryon-plus は画像の鮮明度、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
複数アイテムの試着
| 詳細なコントロール
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モデル概要
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 | 同時実行タスク数 | ||
aitryon-plus | $0.071677/画像 | 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の入力 | 服装の平置き画像の入力 | 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
高品質な入力は、高品質な出力を保証します。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
❌ 複数人 | ❌ 全身の正面写真ではない (横向き、座っている、寝ている、または半身の写真は避けてください) | ❌ 遮られている人物や衣服 (物を持つ、バッグを持つなどは避けてください) | ❌ 照明が不十分または画像がぼやけている |
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服装画像の要件
要件カテゴリ | 詳細 |
画像要件 |
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服装要件 |
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有効な服装画像の例
トップ |
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下部 |
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ドレス/ジャンプスーツ |
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無効な服装画像の例
❌ 複数の服装 | ❌ 正面写真ではない | ❌ 折りたたまれている、または隠れている | ❌ しわのある服装 |
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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。
HTTP
API は非同期操作を提供し、次の 2 つのステップで構成されます:
タスクの作成:画像生成タスクを作成し、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 | ボディ | はい | 呼び出すモデルを指定します。 | aitryon-plus |
input.person_image_url | String | ボディ | はい | モデル画像のパブリック URL。一時的なパブリック 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 | ボディ | いいえ | トップス/ドレスの服装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。
服装画像の例については、「服装画像の要件」をご参照ください。 説明
| http://aaa/2.jpg |
input.bottom_garment_url | String | ボディ | いいえ | ボトムスの服装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。
服装画像の例については、「服装画像の要件」をご参照ください。 説明
| http://aaa/3.jpg |
parameters.resolution | Int | ボディ | いいえ | 出力画像の解像度。推奨値:
説明 API は他の値も受け入れる場合がありますが、これらの推奨値が最高のパフォーマンスを提供します。 | -1 |
parameters.restore_face | Bool | ボディ | 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 |
レスポンスパラメーター
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
トップスの試着
トップスの試着:試着するトップスの `top_garment_url` を渡します。モデルはボトムスをランダムに生成します。
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/20250626/ubznva/model_person.png",
"top_garment_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/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 - Image Segmentation 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/20250626/ubznva/model_person.png",
"top_garment_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20250626/epousa/short_sleeve.jpeg",
"bottom_garment_url": "画像セグメンテーション API の出力から得られた画像 URL"
},
"parameters": {
"resolution": -1,
"restore_face": true
}
}'ボトムスの試着
ボトムスの試着:試着するボトムスの `bottom_garment_url` を渡します。モデルはトップスをランダムに生成します。
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/20250626/ubznva/model_person.png",
"bottom_garment_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/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 - Image Segmentation 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/20250626/ubznva/model_person.png",
"top_garment_url": "画像セグメンテーション API の出力から得られた画像 URL",
"bottom_garment_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20250626/rchumi/pants.jpeg"
},
"parameters": {
"resolution": -1,
"restore_face": true
}
}'トップスとボトムスの試着
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/20250626/ubznva/model_person.png",
"top_garment_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20250626/epousa/short_sleeve.jpeg",
"bottom_garment_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20250626/rchumi/pants.jpeg"
},
"parameters": {
"resolution": -1,
"restore_face": true
}
}'ドレスまたはジャンプスーツの試着
ドレスまたはジャンプスーツの場合は、`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/20250626/ubznva/model_person.png",
"top_garment_url": "https://help-static-aliyun-doc.aliyuncs.com/file-manage-files/20250626/odngby/dress.jpg"
},
"parameters": {
"resolution": -1,
"restore_face": true
}
}'レスポンス例
成功レスポンス
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"
}エラーレスポンス
タスクの作成に失敗しました。詳細については、「エラーメッセージ」を参照して問題を解決してください。
{
"code": "InvalidApiKey",
"message": "No API-key provided.",
"request_id": "7438d53d-6eb8-4596-8835-xxxxxx"
}ステップ 2:タスク ID による結果のクエリ
前のステップで取得した 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 |
レスポンスパラメーター
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。可能な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"タスクの結果は、タスク作成後 24 時間のみ `task_id` を使用してクエリできます。この期間を過ぎると、タスクはシステムによって自動的にパージされます。
レスポンス例
成功レスポンス
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
}
}失敗レスポンス
{
"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状態コードについては、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 | リクエストに必須パラメーターがないか、フォーマット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ないか、フォーマットが正しくありません。リクエストボディが 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。 | イメージのダウンロードがタイムアウトしました。考えられる原因とソリューションは次のとおりです。
|
400 | InvalidURL | リクエスト URL が無効です。URL が利用可能で、イメージフォーマットが JPEG、JPG、PNG、BMP、WEBP のいずれかであることを確認してください。 | イメージ 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、イメージ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 | 入力イメージ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。人物が 1 人だけ含まれているイメージをアップロードしてください。 | モデルイメージが準拠していません。入力イメージに完全な人物が 1 人だけ含まれていることを確認してください。 |
400 | InvalidGarment | 服装イメージがありません。少なくともトップスまたはボトムスのイメージを提供してください。 | 服装イメージがありません。トップス (top_garment_url) またはボトムス (bottom_garment_url) のイメージを少なくとも 1 つ提供してください。 |
400 | InvalidInputLength | イメージ解像度が無効です。イメージの長辺が 4096 ピクセル未満、短辺が 150 ピクセル超、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。 | イメージディメンション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、「入力イメージの要件」をご参照ください。 |
よくある質問
モデル写真と服のイメージの準備方法
なぜ服の平置き画像が必要なのですか?
平置き画像は、服のカット、パターン、シルエットを最も明確に表示します。これにより、AI が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できます。
服の平置き画像がない場合はどうすればよいですか?
床や壁など、きれいなバックグラウンドに服を平らに置き、上から写真を撮ります。または、モデルやマネキンが服を着用している正面からの写真を撮ります。服全体が見えるようにし、平らで、遮られていないことを確認してください。
適切なモデル写真の選び方
鮮明で、正面を向いた、全身写真を選択してください。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する服を着用する必要があります。ロングドレス、袖の広いローブ、重ね着は避けてください。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のリファレンス写真のセットを提供しています。こちらをクリックしてダウンロードし、ご利用ください。
満足できないモデル結果
生成されたイメージの品質が低く、ディテールに欠けるのはなぜですか?
最も可能性の高い原因は、入力された服のイメージの品質が低いことです。服のイメージが高解像度で完全であることを確認してください。折り目や不適切なカメラアングルによってディテールが失われないようにする必要があります。高品質な入力が高品質な出力を保証します。
機能の使用方法
ドレスやジャンプスーツの試着イメージを生成する方法
ドレスまたはジャンプスーツのイメージ 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。
























