# AI 腹筋

# 概要

**AI 腹筋 API** で、写真に腹筋の輪郭を追加します。全身または上半身の画像をアップロードし、補正モードと強度レベルを設定します。

![](https://plugins-media.makeupar.com/smb/blog/post/2024-09-27/daf70f5e-a350-46a3-8b6c-f63bd60c6cf0.jpg)

対応モード:

- `Six-pack`: シックスパックを追加します。
- `Vest-line`: 腹部中央の筋肉の輪郭を強調します。

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## 統合ガイド

**入力要件と処理基準:**

- 全身または上半身の画像をアップロードします。
- 補正モードを選択します: `Six-pack` または `Vest-line`。
- 希望する腹筋補正の強度レベルを選択します。
- 画像の長辺の最大解像度は **4096 px** を超えてはなりません。
- ソースファイルサイズは **10 MB** 未満である必要があります。
- 両肩が確認できる、検出可能な人物が少なくとも 1 人必要です。
- 腹部が確認できる必要があります（衣服を着用している場合も、着用していない場合も可）。
- 対応ポーズ範囲: `−45° < yaw < 45°`。
- 単一人物の処理に対応しています。画像内に複数の人物が写っている場合、API は可視肩面積が最も大きい人物を自動的に選択します。

**ワークフロー:**

1. File API を使用してファイルメタデータをアップロードします。
2. レスポンスから署名付きアップロード URL を取得します。
3. 返された URL に実際の画像をアップロードします。
4. 腹筋形状補正用の AI タスクを作成します。
5. Webhook を設定するか、完了するまでタスクステータスをポーリングします。
6. 処理が成功したら、生成された結果画像をダウンロードします。

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**ステップ 1 — File API を使用してファイルメタデータをアップロードする**

`POST /s2s/v2.0/file` を使用してファイルレコードを作成し、ソース画像のアップロード詳細を受け取ります。

```bash
curl --request POST \
  --url https://yce-api-01.makeupar.com/s2s/v2.0/file \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --header 'content-type: application/json' \
  --data '{
    "files": [
      {
        "content_type": "image/jpg",
        "file_name": "full_body_photo_01_3dbd1b6683.jpg",
        "file_size": 547541
      }
    ]
  }'
```

**File API サンプルレスポンス:**

```json
{
  "status": 200,
  "data": {
    "files": [
      {
        "content_type": "image/jpg",
        "file_name": "full_body_photo_01_3dbd1b6683.jpg",
        "file_id": "SaGaqpDgKwFrVBgMpQMA3HY0LeqdT9/13W5TOD8/u/FfjK3xgCQ+hRt9MJXBFaud",
        "requests": [
          {
            "method": "PUT",
            "url": "https://yce-us.s3-accelerate.amazonaws.com/demo/ttl30/...signature...",
            "headers": {
              "Content-Length": "547541",
              "Content-Type": "image/jpg"
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }
}
```

---

**ステップ 2 — File API レスポンスの詳細を取得する**

レスポンスには以下が含まれます:

| フィールド | 説明 |
| --- | --- |
| `file_id` | AI タスクの作成に使用される識別子。 |
| `requests.url` | 実際の画像ファイルをアップロードするための署名付き URL。 |
| `requests.method` | アップロードメソッド、通常は `PUT`。 |
| `requests.headers` | アップロードリクエストに必要なヘッダー。 |

---

**ステップ 3 — 提供された URL に画像をアップロードする**

File API レスポンスの `requests.url` を使用して、ソース画像をアップロードします。

```bash
curl --location --request PUT 'https://yce-us.s3-accelerate.amazonaws.com/demo/ttl30/...signature...' \
  --header 'Content-Type: image/jpg' \
  --header 'Content-Length: 547541' \
  --data-binary @'./full_body_photo_01_3dbd1b6683.jpg'
```

---

**ステップ 4 — AI タスクを作成する**

`POST /s2s/v2.0/task/abs-shape` を使用して、腹筋補正タスクを作成します。

| パラメータ | 説明 | 例 |
| --- | --- | --- |
| `src_file_id` | File API アップロードフローから返されるファイル ID。アップロードファイルワークフローを使用する場合に必須。 | `"SaGaqpDgKwFrVBgMpQMA3HY0LeqdT9/13W5TOD8/u/FfjK3xgCQ+hRt9MJXBFaud"` |
| `src_file_url` | ソース画像の直接 URL。`src_file_id` の代替として使用します。 | `"https://example.com/selfie.jpg"` |
| `mode` | 補正モード。対応値は `Six-pack` と `Vest-line` です。 | `"Six-pack"` |
| `intensity` | 腹筋補正の強度レベル。 | `1` |

**リクエスト例:**

```javascript
const resp = await fetch(
  'https://yce-api-01.makeupar.com/s2s/v2.0/task/abs-shape',
  {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      Authorization: 'Bearer <YOUR_TOKEN_HERE>'
    },
    body: JSON.stringify({
      src_file_url: 'https://example.com/selfie.jpg',
      mode: 'Six-pack',
      intensity: 1
    })
  }
);

const data = await resp.json();
console.log(data);
```

**AI タスク API レスポンス:**

```json
{
  "status": 200,
  "data": {
    "task_id": "SaGaqpDgKwFrVBgMpQMA3HY0LeqdT9_13W5TOD8_u_GPi6NqQ3dhlmN-6ntFwhzT"
  }
}
```

---

**ステップ 5 — Webhook の設定またはタスク結果のポーリング**

設定および検証の詳細については、[Webhook 統合ガイド](../develop/webhook.md) を参照してください。

ポーリングの場合は、返された `task_id` を使用してタスクステータスを確認します。

```bash
curl --request GET \
  --url https://yce-api-01.makeupar.com/s2s/v2.0/task/abs-shape/<YOUR_TASK_ID> \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --header 'content-type: application/json'
```

---

**ステップ 6 — 結果画像の取得**

処理が成功すると、レスポンスに `data.results.url` にダウンロード URL が含まれます。

```json
{
  "status": 200,
  "data": {
    "error": null,
    "results": {
      "url": "https://yce-us.s3-accelerate.amazonaws.com/demo/ttl30/...signature..."
    },
    "task_status": "success"
  }
}
```

**無効な API キーのレスポンス:**

アクセストークンが無効な場合、API は `401` レスポンスを返します。

```json
{
  "status": 401,
  "error": "Unauthorized",
  "error_code": "InvalidAccessToken"
}
```

ユースケース:
![](https://plugins-media.makeupar.com/smb/blog/post/2025-08-21/307f87b4-d31c-481c-86f1-478c93265a95.jpg)

![](https://plugins-media.makeupar.com/smb/blog/post/2025-08-21/8ab8eca4-b825-4692-aef0-6ffd6176e272.jpg)

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## ファイル仕様とエラー

**ファイル仕様:**

| 仕様 | 要件 |
| --- | --- |
| 画像タイプ | 全身または上半身の画像。 |
| ソース被写体 | 両肩と腹部が確認できる、検出可能な人物 1 人。 |
| ポーズ要件 | 対応ポーズ範囲は `−45° < yaw < 45°` です。 |
| 複数人物の処理 | 複数の人物が検出された場合、API は可視肩面積が最も大きい人物を自動的に選択します。 |
| 長辺の最大解像度 | 長辺は **4096 px** を超えてはなりません。 |
| ファイルサイズ制限 | **10 MB** 未満である必要があります。 |
| 対応フォーマット | `jpg`, `png`。 |

**エラーコード:**

| エラーコード | 説明 |
| --- | --- |
| `exceed_max_filesize` | ソース画像が最大許容寸法またはファイルサイズを超えています。長辺は 4096 px を超えてはならず、ファイルサイズは 10 MB 未満を維持する必要があります。 |
| `error_pose` | 人物検出の欠如、肩の可視性の問題、腹部の可視性の問題、腰部領域の検出失敗、股関節キーポイントの検出失敗、または非対応のポーズ範囲により、ポーズ検出が失敗しました。 |
| `error_nsfw_content_detected` | ソース画像または生成された結果画像に潜在的な NSFW コンテンツが検出されました。 |
| `invalid_parameter` | ソースキー、宛先キー、アクション、モード値、強度レベル、またはタスク設定に対して無効なパラメータが提供されました。 |
| `error_download_image` | ソース画像を正常にダウンロードできませんでした。 |
| `error_decode_image` | ソース画像を正常にデコードできませんでした。 |

**環境と依存関係:**

| ツール / 言語 | 推奨ランタイムバージョン |
| --- | --- |
| cURL | Bash ≥ 3.2; curl ≥ 7.58 (モダンな TLS/HTTP 対応); jq ≥ 1.6 (堅牢な JSON 解析用)。 |
| Node.js | グローバル `fetch` 対応のため Node ≥ 18。 |
| JavaScript ブラウザ対応 | Chrome / Edge ≥ 80, Firefox ≥ 74, Safari ≥ 13.1。 |
| PHP | モダンな TLS 互換性のため PHP ≥ 7.4; ext-curl を推奨、または OpenSSL と JSON 対応で `allow_url_fopen=On`。 |
| Python | f-strings のため Python ≥ 3.10; requests ≥ 2.20.0。 |
| Java | HttpClient のため Java 11+; Jackson Databind ≥ 2.12.0。 |

---

## ユニット消費

| AI 機能 | 消費ユニット |
|---|---|
| AI 腹筋 V1.0 | 1 |

---


License: Privacy policy

## Servers

```
https://yce-api-01.makeupar.com
```

## Security

### BearerAuthenticationV2

[object Object]

Type: http
Scheme: bearer

## Download OpenAPI description

 - [AI 腹筋](https://docs.perfectcorp.com/_bundle/@l10n/ja/reference/ai_abs_filter.yaml)

## V1.0

 - [POST /s2s/v2.0/task/abs-shape](https://docs.perfectcorp.com/ja/reference/ai_abs_filter/v1.0/paths/~1s2s~1v2.0~1task~1abs-shape/post.md): AI タスクは非同期です。機能ごとに Webhook がサポートされている場合は、Webhook による完了処理を優先します。Webhook エンドポイントを設定し、Webhook 署名を検証したうえで、`success` または `error` の通知が来たら、受け取った `task_id` を使ってタスクの結果を照会します。設定と検証の詳細は [Webhook 統合ガイド](../develo
 - [GET /s2s/v2.0/task/abs-shape/{task_id}](https://docs.perfectcorp.com/ja/reference/ai_abs_filter/v1.0/paths/~1s2s~1v2.0~1task~1abs-shape~1%7Btask_id%7D/get.md)