API di prova virtuale

Cos'è un'API di prova virtuale?

Un'API di prova virtuale scatta una foto di una persona e una foto di un capo, quindi genera un'immagine di quella persona che indossa il capo, senza un camerino fisico, un servizio fotografico o una nuova sessione in studio. Risponde a una domanda sull'aspetto e sull'aspetto, non a una domanda sul catalogo prodotti.

Muapi lo espone tramite AI Dress Change, un singolo endpoint che accetta model_image_url e garment_image_url e restituisce il risultato composito: una chiave API, un flusso di richiesta/sondaggio, prezzi con pagamento in base al consumo.

Prova virtuale e fotografia del prodotto

Questi sono intenti adiacenti ma distinti. La prova virtuale prende l'immagine di una persona esistente e la scambia con un capo diverso: l'output è una visualizzazione della vestibilità/aspetto di quella persona o modello specifico. La fotografia del prodotto genera da zero nuove immagini pronte per il catalogo di un prodotto, con sfondi e illuminazione controllati tempestivamente, senza necessariamente posizionarlo su una persona fissa. Utilizza la prova virtuale per mostrare all'acquirente come appare un capo su di lui; utilizzare la fotografia del prodotto per produrre un elenco pulito o una foto di stile di vita del prodotto. Confronta con Fotografia del prodotto →

Capacità chiave

Ottenere una buona qualità di input e risultati di posa

• Utilizza una foto del modello chiara e frontale. Una sola persona, una buona illuminazione e una posa neutra o in piedi danno al modello il riferimento più pulito per la posizione in cui dovrebbe essere posizionato l'indumento.
• Isolare l'indumento. Uno scatto piatto o su un manichino con uno sfondo minimo ingombro produce texture e trasferimento di forma più accurati rispetto a un indumento fotografato su una persona diversa.
• Abbina la categoria dell'indumento alla copertura del corpo. Top, vestiti e capispalla generalmente si trasferiscono in modo più affidabile rispetto a complessi abiti a strati; testare con il catalogo specifico prima dell'elaborazione batch.
• Aspettatevi qualche iterazione. Come ogni modello di immagine generativa, i risultati variano da esecuzione a esecuzione: tratta il primo output come una bozza ed esegui nuovamente con un'immagine sorgente più pulita se l'adattamento o la trama sembrano fuori posto.

Privacy e consenso

La prova virtuale genera un'immagine basata sulla somiglianza di chi appare nella foto del modello. Invia solo foto di persone che hanno accettato di essere utilizzate in questo modo: te stesso, un modello assunto con liberatoria o un cliente che ha esplicitamente aderito a una funzione di prova. Non utilizzare la foto di qualcun altro senza autorizzazione e non utilizzare questo endpoint per generare le sembianze di una persona reale in un indumento o in un contesto a cui non ha acconsentito. Muapi non verifica il consenso per tuo conto; tale responsabilità spetta al chiamante API.

Come chiamare l'API di prova virtuale

1. Ospita entrambe le immagini. Carica la foto del modello e quella dell'indumento tramite POST /api/v1/upload_file o utilizza qualsiasi URL raggiungibile pubblicamente.
2. Invia la richiesta. Chiama POST /api/v1/ai-dress-change con model_image_url e Garment_image_url.
3. Sondaggio per il completamento. Controlla GET /api/v1/predictions/{request_id}/result fino al completamento dello stato, quindi scarica l'immagine composita.

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())

Domande frequenti