O OutfitAnyone inclui modelos de prova virtual e modelos auxiliares para cenários de experimentação virtual de roupas. Os recursos abrangem desde a geração rápida de imagens e o refinamento de detalhes até a substituição parcial de peças.
ImportanteEste documento aplica-se apenas à região China (Beijing). Para usar os modelos, é necessário obter uma chave de API da região China (Beijing).
Visão geral dos modelos
Tipo | Serviço | Modelo | Recurso principal | Cenários |
|---|---|---|---|---|
Modelo de prova virtual | aitryon-plus | Maior definição de imagem, detalhes de textura aprimorados e melhor restauração de logotipos. | Geração mais lenta; ideal para cenários sem restrição de tempo. | |
Modelo auxiliar | aitryon-parsing-v1 | Segmenta áreas de vestuário nas imagens. | Permite provas parciais e recursos interativos, como hotspots de produtos. |
Cenários
Combine essas APIs conforme sua necessidade. Veja os cenários comuns:
Cenário 1: Prova virtual básica
Caso de uso: verificação rápida de resultados ou geração de imagens em alta velocidade.
Etapas:
- Prepare as entradas: imagem do modelo e imagem da roupa.
- Invoque o modelo de prova virtual: chame a Referência da API OutfitAnyone-Plus com as duas imagens.
- Obtenha o resultado: a API retorna a imagem com a prova virtual.
Cenário 2: Prova virtual parcial
Caso de uso: substituir parte do traje (por exemplo, trocar apenas a parte superior e manter a calça original).
Etapas:- Extraia a roupa a ser mantida: chame a OutfitAnyone-Parsing com a imagem original do modelo para isolar a peça que deve ser preservada (por exemplo, a calça).
- Combine para a prova virtual: invoque a Referência da API OutfitAnyone-Plus com a imagem original do modelo, a nova parte superior e a imagem da calça extraída.
- Obtenha o resultado: a API retorna uma imagem de prova virtual que combina a nova parte superior com a calça original.
Cenário 3: Obtenção de coordenadas de vestuário
Caso de uso: adicionar rótulos de produtos ou implementar recursos interativos, como hotspots de produtos.
Etapas:- Execute a segmentação de imagem: chame a OutfitAnyone-Parsing com qualquer imagem de modelo (foto real ou imagem gerada pelo OutfitAnyone).
- Obtenha o resultado: a API retorna as coordenadas da área de vestuário (bbox) e uma visualização. Use essas coordenadas para criar recursos interativos no frontend, como hotspots de produtos.