AI试衣OutfitAnyone
AI试衣包含试衣模型和辅助模型。通过灵活组合，可以满足从快速出图到精修细节、再到局部替换等多样化的业务需求。
相关API： |
模型概览
模型分类 | 模型服务 | 模型名称 | 核心功能 | 适用场景 |
试衣模型 | aitryon | 快速生成试衣效果图。 | 对生成速度要求高，质感要求一般的场景。 | |
（推荐） | aitryon-plus | 提升图片清晰度、服饰纹理细节和logo还原效果。 | 生成耗时较长，适用于对时效性要求不高的场景。 | |
辅助模型 | aitryon-refiner | 提升试衣图的质感、清晰度和真实感。 | 在试衣模型的基础上，进一步追求高质量的图片效果。 | |
aitryon-parsing-v1 | 分割图片中的服饰区域。 | 用于实现局部试衣，或获取服装坐标用于商品热区交互等。 |
使用场景
您可以根据业务需求组合调用这些 API， 以下是四种常见场景的调用流程：
场景一：基础试衣
适用场景： 快速验证效果，或对出图速度要求高的业务。
调用步骤：
准备输入：准备模特图片和服装图片。
调用试衣模型：调用 AI试衣-基础版 或AI试衣-Plus版，将上述两张图片作为核心参数传入。
获取结果：API 将直接返回试衣效果图。
场景二：精修试衣
适用场景：对最终图片质量、细节和真实感有要求的场景。
调用步骤：
场景三：局部试衣
适用场景：替换部分服饰，例如：保留模特原有的裤子，只替换上衣。
调用步骤：
提取保留服饰：调用AI试衣-图片分割，输入原始模特图，获取要保留的服饰图片（例如裤子）。
组合试衣：调用 AI试衣-基础版 或AI试衣-Plus版，同时传入原始模特图、新的上衣图和上一步得到的裤子图。
获取结果：API 将返回一张组合了新上衣和原始裤子的试衣效果图。
场景四：获取服饰坐标
适用场景： 在生成的图片上添加商品标签，或实现商品热区交互功能。
调用步骤：
调用图片分割模型：调用AI试衣-图片分割，输入任意模特图（真实照片或AI试衣图均可）。
获取结果：API会返回服饰区域的坐标（bbox）和可视化效果。您可以利用此坐标实现前端交互功能（如商品热区）。