वर्चुअल ट्राई-ऑन एपीआई

वर्चुअल ट्राइ-ऑन एपीआई क्या है?

एक वर्चुअल ट्राई-ऑन एपीआई एक व्यक्ति की तस्वीर और एक परिधान की तस्वीर लेता है, फिर उस परिधान को पहने हुए व्यक्ति की एक छवि उत्पन्न करता है - बिना किसी भौतिक फिटिंग रूम, फोटोशूट या नए स्टूडियो सत्र के। यह फिट-एंड-लुक प्रश्न का उत्तर देता है, उत्पाद-कैटलॉग प्रश्न का नहीं।

मुआपी इसे एआई ड्रेस चेंज के माध्यम से उजागर करता है, एक एकल समापन बिंदु जो मॉडल_इमेज_यूआरएल और गारमेंट_इमेज_यूआरएल लेता है और मिश्रित परिणाम देता है - एक एपीआई कुंजी, एक अनुरोध/मतदान प्रवाह, भुगतान-जैसा-आप-जाओ मूल्य निर्धारण।

वर्चुअल ट्राई-ऑन बनाम उत्पाद फोटोग्राफी

ये आसन्न लेकिन अलग-अलग इरादे हैं। वर्चुअल ट्राय-ऑन एक मौजूदा व्यक्ति की छवि लेता है और उसे एक अलग परिधान में बदल देता है - आउटपुट उस विशिष्ट व्यक्ति या मॉडल का फिट/लुक विज़ुअलाइज़ेशन है। उत्पाद फोटोग्राफी किसी उत्पाद की नई कैटलॉग-तैयार छवियों को तुरंत नियंत्रित पृष्ठभूमि और प्रकाश व्यवस्था के साथ उत्पन्न करती है, बिना किसी निश्चित व्यक्ति पर रखे। किसी खरीदार को यह दिखाने के लिए वर्चुअल ट्राई-ऑन का उपयोग करें कि उन पर कोई परिधान कैसा दिखता है; उत्पाद की साफ़-सुथरी सूची या जीवनशैली की फ़ोटो तैयार करने के लिए उत्पाद फ़ोटोग्राफ़ी का उपयोग करें। उत्पाद फोटोग्राफी से तुलना करें →

प्रमुख क्षमताएं

अच्छी इनपुट गुणवत्ता और सकारात्मक परिणाम प्राप्त करना

• स्पष्ट, सामने की ओर मुख वाली मॉडल फ़ोटो का उपयोग करें. एक अकेला व्यक्ति, अच्छी रोशनी, और एक तटस्थ या खड़े होने की मुद्रा मॉडल को सबसे साफ संदर्भ देती है कि परिधान कहाँ बैठना चाहिए।
• परिधान को अलग करें. न्यूनतम पृष्ठभूमि अव्यवस्था के साथ एक फ्लैट-ले या पुतला शॉट किसी अलग व्यक्ति पर खींचे गए परिधान की तुलना में अधिक सटीक बनावट और आकार हस्तांतरण उत्पन्न करता है।
• परिधान श्रेणी का शरीर के कवरेज से मिलान करें। टॉप, ड्रेस और बाहरी वस्त्र आम तौर पर जटिल स्तरित आउटफिट की तुलना में अधिक विश्वसनीय रूप से स्थानांतरित होते हैं; बैच-प्रोसेसिंग से पहले अपने विशिष्ट कैटलॉग के साथ परीक्षण करें।
• कुछ पुनरावृत्ति की अपेक्षा करें. प्रत्येक जेनरेटिव छवि मॉडल की तरह, परिणाम रन दर रन अलग-अलग होते हैं - पहले आउटपुट को ड्राफ्ट के रूप में मानें और यदि फिट या बनावट खराब दिखती है तो एक क्लीनर स्रोत छवि के साथ फिर से चलाएं।

गोपनीयता और सहमति

वर्चुअल ट्राय-ऑन मॉडल फोटो में दिखाई देने वाले किसी भी व्यक्ति की समानता-आधारित छवि उत्पन्न करता है। केवल उन लोगों की तस्वीरें सबमिट करें जो इस तरह से उपयोग करने के लिए सहमत हुए हैं - स्वयं, एक रिलीज़ के तहत किराए पर लिया गया मॉडल, या एक ग्राहक जिसने स्पष्ट रूप से ट्राई-ऑन सुविधा का विकल्प चुना है। बिना अनुमति के किसी और की तस्वीर का उपयोग न करें, और इस समापन बिंदु का उपयोग किसी परिधान या संदर्भ में किसी वास्तविक व्यक्ति की समानता उत्पन्न करने के लिए न करें जिसके लिए उन्होंने सहमति नहीं दी है। मुआपी आपकी ओर से सहमति का सत्यापन नहीं करता है; वह जिम्मेदारी एपीआई कॉलर की है।

वर्चुअल ट्राइ-ऑन एपीआई को कैसे कॉल करें

1. दोनों छवियों को होस्ट करें. मॉडल फ़ोटो और परिधान फ़ोटो को POST /api/v1/upload_file के माध्यम से अपलोड करें, या किसी सार्वजनिक रूप से पहुंच योग्य URL का उपयोग करें।
2. अनुरोध सबमिट करें. मॉडल_इमेज_यूआरएल और गारमेंट_इमेज_यूआरएल के साथ POST /api/v1/ai-dress-change पर कॉल करें।
3. पूरा करने के लिए मतदान. स्थिति पूरी होने तक GET /api/v1/predictions/{request_id}/result जांचें, फिर मिश्रित छवि डाउनलोड करें।

curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/ai-dress-change \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model_image_url": "https://example.com/model-photo.jpg",
    "garment_image_url": "https://example.com/garment-photo.jpg"
  }'

import requests

response = requests.post(
    "https://api.muapi.ai/api/v1/ai-dress-change",
    headers={"x-api-key": "YOUR_API_KEY"},
    json={
        "model_image_url": "https://example.com/model-photo.jpg",
        "garment_image_url": "https://example.com/garment-photo.jpg",
    },
)
request_id = response.json()["request_id"]

result = requests.get(
    f"https://api.muapi.ai/api/v1/predictions/{request_id}/result",
    headers={"x-api-key": "YOUR_API_KEY"},
)
print(result.json())

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न