ブレスレットバーチャル試着
本ガイドでは以下内容を説明します:
- エンドポイント:
/s2s/v2.0/task/2d-vto/bracelet - 認証: すべてのリクエストに
Authorization: Bearer YOUR_API_KEYが必要です - ワークフロー:
- 手首の画像を準備する: 画像をアップロードするか、手首の有効な画像 URL を提供します
- ブレスレットの画像を準備する: 画像をアップロードするか、ブレスレット製品の有効な画像 URL を提供します
- AI タスクを発行しタスク ID を取得する: レスポンスから
task_idを取得します。 - ステータスをポーリングする（
GET）:task_idを使用してタスクのステータスを確認します。task_statusが"success"または"error"になるまでポーリングを続行してください。
- API プレイグラウンド
API プレイグラウンドで API を対話的にテストします:
- 認証
- リクエストヘッダーに Bearer Token を使用して API キーを含めます:
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
API キーの確認場所: https://yce.makeupar.com/api-console/en/api-keys/.
- 画像のアップロード
ファイルをサーバーに直接アップロードするか、VTO タスクペイロードに有効な画像 URL を提供できます。
- アップロードエンドポイント
POST /s2s/v2.0/fileすでにパブリックな画像 URL を持っている場合は、このステップをスキップできます。
File API のレスポンスで提供された URL にファイルを直接アップロードし、その後 File API が返した対応する src_file_id を使用して AI タスクを呼び出すことができます。または VTO タスクペイロードに有効な画像 URL を src_file_url として提供します。src_file_id または src_file_url がバーチャル試着の対象となります。
また、src_file_id または src_file_url に適用するブレスレット製品画像を参照として ref_file_ids または ref_file_urls で提供する必要があります。
AI エンジンでは、ブレスレット製品画像の自動背景透過に対応しています。ただし、手（srcmsk_file_id または srcmsk_file_url）またはブレスレット製品（refmsk_file_ids または refmsk_file_urls）のオクルージョンマスク画像ファイルを提供してセグメンテーションを微調整できます。
- ブレスレット VTO タスクの作成と結果のポーリング
画像とテンプレート ID が揃ったら、タスクを作成します。API はリクエストを非同期で処理します。ステータスが success または error に達するまでタスクステータスをポーリングする必要があります。
- タスク作成エンドポイント
POST /s2s/v2.0/task/2d-vto/bracelet- ポーリングエンドポイント
GET /s2s/v2.0/task/2d-vto/bracelet/{task_id}- ブレスレットバーチャル試着の仕様
サポートされるブレスレットビュー ブレスレット画像は四分之三前面ビュー（約 45 度）で提供する必要があります。
サポートされる手首ビュー 手首の裏側が完全に、5 つの指がすべて明確に見え、オクルージョン（遮蔽）がない状態である必要があります。
bracelet_wearing_location: float (−0.3 to 1.0) 手首に沿った位置を示します: −0.3 は主要な手首関節に近いことを示します 1.0 は主要な手首関節から遠いことを示します デフォルト値: null（エンジンのデフォルトを使用）
bracelet_shadow_intensity: float (0.0 to 1.0) 影の強さを制御します: 0.0 は影なしを示します 1.0 は最大限の影を示します デフォルト値: 0.15
bracelet_ambient_light_intensity: float (0.0 to 1.0) ライティングがターゲットの手画像を参照する度合いを定義します: 0.0 は手画像のライティングを無視します 1.0 は手画像のライティングと影のレンダリングに完全に一致させます デフォルト値: 1.0
ブレスレットアンカーポイント: ピクセル座標の 2 点の配列（任意） ブレスレットが手首に接する内側のエッジをマークし、左と右の点を指定します。 このパラメータを提供しない場合、AI エンジンがアンカーポイントを自動的に検出します。 
- サポートされる形式と寸法
| AI 機能 | サポートされる寸法 | サポートされるファイルサイズ | サポートされる形式 |
|---|---|---|---|
| ブレスレットバーチャル試着 | 長辺 <= 4096 | < 10MB | jpg/jpeg/png |
- エラーコード
| エラーコード | 説明 |
|---|---|
| RUNTIME_ERROR | ブレスレットランタイムで予期しないエラーが発生しました |
| PHOTO_DETECTION_FAIL | ユーザー写真が正しく処理できませんでした（例: 手が検出されなかった） |
| OBJECT_DETECTION_FAIL | オブジェクト写真が正しく処理できませんでした（例: 製品が検出されなかった） |
| PHOTO_CHECK_INVALID | ユーザー写真のポーズまたはサイズが無効です |
| INPUT_ERROR | 入力ファイルの形式が正しくありません |
| INPUT_MAIN_IMAGE_EMPTY | ユーザー画像が必要です |
- 環境と依存関係
| サンプルコードの言語/ツール | 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 サポート） - jq >= 1.6（堅牢な JSON パーシング） |
| Node.js (JavaScript) | Node >= 18（グローバル fetch のため） |
| JavaScript | - Chrome / Edge >= 80 - Firefox >= 74 - Safari >= 13.1 |
| PHP | PHP >= 7.4（モダンな TLS/互換性のため）、ext-curl（推奨）または allow_url_fopen=On + ext-openssl, ext-json |
| Python | Python >= 3.10（f-strings のため）、requests >= 2.20.0 |
| Java | Java 11+（HttpClient のため）、Jackson Databind >= 2.12.0 |