AI ファブリックチェンジ
- AI ファブリック API 使用ガイド
このガイドでは、画像のアップロード、事前定義されたファブリックスタイルの取得、および AI ファブリック API を使用したバーチャル試着タスクの作成方法について説明します。
- ステップ 1. ファイル API を使用してファイルをアップロードする
File API (/s2s/v2.0/file) を使用して、対象ユーザーの画像をアップロードします。
画像要件:
- 高解像度の全身写真をアップロードしてください。
- 写真に全身がはっきりと映っていることを確認してください。
- 複数の人物や気が散るオブジェクトがある背景は避けてください。
リクエスト例:
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
}
]
}'- ステップ 2. File API のレスポンスを取得する
レスポンスには以下が含まれます:
- AI タスク作成用の
file_id。 - 実際の画像ファイルをアップロードするための
requests.url。
レスポンス例:
{
"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 3. 指定された URL に画像をアップロードする
File API レスポンスの requests.url を使用して画像をアップロードします:
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. 事前定義されたファブリックテンプレートを取得する
Template API (/s2s/v2.0/task/template/fabric) を使用して、事前定義されたファブリックテンプレートのリストを取得します:
curl --request GET \
--url 'https://yce-api-01.makeupar.com/s2s/v2.0/task/template/fabric?page_size=20&starting_token=73a3c9e69b89' \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'- ステップ 5. AI タスクを作成する
AI Task API (/s2s/v2.0/task/fabric) を使用して、バーチャル試着タスクを作成します。
パラメータ:
- ユーザー画像用:
src_file_idまたはsrc_file_url。 - ファブリックスタイル用:
template_id。
リクエスト例:
curl --request POST \
--url https://yce-api-01.makeupar.com/s2s/v2.0/task/fabric \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
--header 'content-type: application/json' \
--data '{
"template_id":"good_template_001",
"src_file_url":"https://example.com/selfie.jpg"
}'レスポンス例:
{
"status": 200,
"data": {
"task_id": "SaGaqpDgKwFrVBgMpQMA3HY0LeqdT9_13W5TOD8_u_GPi6NqQ3dhlmN-6ntFwhzT"
}
}- ステップ 6. タスク結果をポーリングする
タスク ID を使用してステータスを確認します:
curl --request GET \
--url https://yce-api-01.makeupar.com/s2s/v2.0/task/fabric/<YOUR_TASK_ID> \
--header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
--header 'content-type: application/json'- ステップ 7. 結果を取得する
成功したレスポンスには、結果画像のダウンロード URL が含まれます:
{
"status": 200,
"data": {
"error": null,
"results": {
"url": "https://yce-us.s3-accelerate.amazonaws.com/demo/ttl30/...signature..."
},
"task_status": "success"
}
}無効な API キーエラーレスポンス:
{
"status": 401,
"error": "Unauthorized",
"error_code": "InvalidAccessToken"
}ユースケース: 
撮影方法の提案: 
- 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 |
|---|---|---|---|
| AI ファブリック | 長辺 <= 4096、単一の人物のみ、腹部、顔、肩がすべて見えている必要があります。顔が遮られてはいけません。体は直立し、正面を向いており、座るやしゃがむなどのポーズは避けてください。 | < 10MB | jpg/jpeg |
- エラーコード
| エラーコード | 説明 |
|---|---|
| error_apply_region_not_detected | 入力画像内の衣服領域が小さすぎるか、検出されませんでした |
- 環境と依存関係
| サンプルコード言語 / 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 用) |
| JavaScript | - Chrome / Edge >= 80 - Firefox >= 74 - Safari >= 13.1 |
| PHP | PHP >= 7.4 (モダンな TLS/互換性用)、ext-curl (推奨) または allow_url_fopen=On + ext-openssl、ext-json |
| Python | Python >= 3.10 (f-strings 用)、requests >= 2.20.0 |
| Java | Java 11+ (HttpClient 用)、Jackson Databind >= 2.12.0 |
OpenAPI記述をダウンロード
言語
サーバー
https://yce-api-01.makeupar.com