すべてのプロダクト
Search
ドキュメントセンター

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

最終更新日:Dec 27, 2025

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。

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

複数アイテムの試着

  • トップスのみの試着:モデルはボトムスをランダムに生成するか、モデルの元のボトムスを維持します。

  • ボトムスのみの試着:モデルはトップスをランダムに生成するか、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:服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

詳細なコントロール

  • 顔のポリシー: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

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

  • ファイルサイズ:5 KB~5 MB

  • 解像度:画像の幅と高さは 150px~4096px の範囲内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:アップロードする画像は、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:異なる性別、肌の色、年齢 (6 歳以上) の人物画像をサポートします。

  • ポーズ要件:照明の良い全身の正面写真。人物の手が完全に見えるようにしてください。腕を組んだり、何かで隠れ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

image.png

image

image.png

image.png

服装画像の要件

要件カテゴリ

詳細

画像要件

  • ファイルサイズ:5 KB~5 MB

  • 解像度:画像の幅と高さは 150px~4096px の範囲内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:アップロードする画像は、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。

服装要件

  • 服装タイプ:トップス、ボトムス、ドレス単体をサポートします。スーツやトップスとボトムスの組み合わせもサポートします。

  • 服装カテゴリ:一般的な衣料品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。

  • 服装要件:

    • 単一の服装:画像には単一の衣料品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こと:衣類は広げて平らにし、しわや折り目がない状態にしてください。

    • 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、かつ均一な色である必要があります。主要な服装は、複雑な照明や影がなく、はっきりと見えるようにしてください。

    • 画像に対する服装の比率を大きくする:服装が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。服装の周りに過度な空白があると、試着効果の品質が低下する可能性があります。

有効な服装画像の例

トップ

image.jpeg

image.jpeg

image.jpeg

下部

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

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。

API キーを作成し、API キーを環境変数として設定します。

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:

  1. 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。

  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

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。

  • 5 KB ≤ 画像ファイルサイズ ≤ 5 MB

  • 150 ≤ 画像のエッジ長 ≤ 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

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。

  • 5 KB ≤ 画像ファイルサイズ ≤ 5 MB

  • 150 ≤ 画像のエッジ長 ≤ 4096

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

  • 服装の平置き画像をアップロードしてください。服装が唯一の被写体であり、完全に見え、背景がクリーンで、周りに過度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。

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
  • `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は、このフィールドに画像 URL を入力し、`bottom_garment_url` は空のままにしてください。

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。

  • 5 KB ≤ 画像ファイルサイズ ≤ 5 MB

  • 150 ≤ 画像のエッジ長 ≤ 4096

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

  • 服装の平置き画像をアップロードしてください。服装が唯一の被写体であり、完全に見え、背景がクリーンで、周りに過度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。

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
  • `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

ボディ

いいえ

出力画像の解像度。推奨値:

  • -1:デフォルト値。解像度は元の画像と同じです。

  • 1024:576×1024

  • 1280:720×1280

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: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

レスポンスパラメーター

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:

    1. 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。

    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/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:

    1. 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。

    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/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

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

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:

  • PENDING

  • PRE-PROCESSING

  • RUNNING

  • POST-PROCESSING

  • SUCCEEDED

  • FAILED

  • UNKNOWN:タスクが存在しないか、ステータスが不明です。

  • CANCELED

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。

  • ネットワークの問題:ご利用のサーバーと 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。代わりに 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:クロスボーダーネットワークアクセスが不安定です。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、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

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  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

  1. 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

  1. 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。