{"templateId":"api_docs","sharedDataIds":{"apiDocsStore":"api-docs-@l10n/ja/reference/ai_abs_filter.yaml","sidebar":"sidebar-@l10n/ja/reference/sidebars.yaml"},"props":{"definitionId":"@l10n/ja/reference/ai_abs_filter.yaml","settings":{"baseUrlPath":"/ja/reference/ai_abs_filter"},"disableAutoScroll":true,"seo":{"title":"AI 腹筋","description":"YouCam API documentation by Perfect Corp. Learn how to use Skin analysis API, Virtual try-on API, Image editing API, and Video generative AI APIs.","siteUrl":"https://docs.perfectcorp.com","keywords":"AI Skin Analysis, AI Clothes, AI Hairstyle, AI Outfits","image":"/assets/favicon.cd6fa4d833b2a573b3c6dae68386b293da205b203402cb0c97b80bd2acc07ea2.8351e24f.png"},"dynamicMarkdocComponents":[],"metadata":{"type":"openapi","title":"AI 腹筋","version":"","description":"# 概要\n\n**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。\n\n![](https://plugins-media.makeupar.com/smb/blog/post/2024-09-27/daf70f5e-a350-46a3-8b6c-f63bd60c6cf0.jpg)\n\n対応モード:\n\n- `Six-pack`: シックスパックを追加します。\n- `Vest-line`: 腹部中央の筋肉の輪郭を強調します。\n\n---\n\n## 統合ガイド\n\n**入力要件と処理基準:**\n\n- 全身または上半身の画像をアップロードします。\n- 補正モードを選択します: `Six-pack` または `Vest-line`。\n- 希望する腹筋補正の強度レベルを選択します。\n- 画像の長辺の最大解像度は **4096 px** を超えてはなりません。\n- 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。\n- 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。\n- 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）。\n- 対応ポーズ範囲: `−45° < yaw < 45°`。\n- 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。\n\n**ワークフロー:**\n\n1. 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。\n2. レスポンスから署名付きアップロード URL を取得します。\n3. 返された URL に実際の画像をアップロードします。\n4. 腹筋形状補正用の AI タスクを作成します。\n5. 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。\n6. 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。\n\n---\n\n**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**\n\n`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。\n\n```bash\ncurl --request POST \\\n  --url https://yce-api-01.makeupar.com/s2s/v2.0/file \\\n  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \\\n  --header 'content-type: application/json' \\\n  --data '{\n    \"files\": [\n      {\n        \"content_type\": \"image/jpg\",\n        \"file_name\": \"full_body_photo_01_3dbd1b6683.jpg\",\n        \"file_size\": 547541\n      }\n    ]\n  }'\n```\n\n**File API サンプルレスポンス:**\n\n```json\n{\n  \"status\": 200,\n  \"data\": {\n    \"files\": [\n      {\n        \"content_type\": \"image/jpg\",\n        \"file_name\": \"full_body_photo_01_3dbd1b6683.jpg\",\n        \"file_id\": \"SaGaqpDgKwFrVBgMpQMA3HY0LeqdT9/13W5TOD8/u/FfjK3xgCQ+hRt9MJXBFaud\",\n        \"requests\": [\n          {\n            \"method\": \"PUT\",\n            \"url\": \"https://yce-us.s3-accelerate.amazonaws.com/demo/ttl30/...signature...\",\n            \"headers\": {\n              \"Content-Length\": \"547541\",\n              \"Content-Type\": \"image/jpg\"\n            }\n          }\n        ]\n      }\n    ]\n  }\n}\n```\n\n---\n\n**ステップ 2 — File API レスポンスの詳細を取得する**\n\nレスポンスには以下が含まれます:\n\n| フィールド | 説明 |\n| --- | --- |\n| `file_id` | AI タスクの作成に使用される識別子。 |\n| `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。 |\n| `requests.method` | アップロードメソッド、通常は `PUT`。 |\n| `requests.headers` | アップロードリクエストに必要なヘッダー。 |\n\n---\n\n**ステップ 3 — 提供された URL に画像をアップロードする**\n\nFile 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。\n\n```bash\ncurl --location --request PUT 'https://yce-us.s3-accelerate.amazonaws.com/demo/ttl30/...signature...' \\\n  --header 'Content-Type: image/jpg' \\\n  --header 'Content-Length: 547541' \\\n  --data-binary @'./full_body_photo_01_3dbd1b6683.jpg'\n```\n\n---\n\n**ステップ 4 — AI タスクを作成する**\n\n`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。\n\n| パラメータ | 説明 | 例 |\n| --- | --- | --- |\n| `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\"` |\n| `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\"` |\n| `mode` | 補正モード。対応値は `Six-pack` と `Vest-line` です。 | `\"Six-pack\"` |\n| `intensity` | 腹筋補正の強度レベル。 | `1` |\n\n**リクエスト例:**\n\n```javascript\nconst resp = await fetch(\n  'https://yce-api-01.makeupar.com/s2s/v2.0/task/abs-shape',\n  {\n    method: 'POST',\n    headers: {\n      'Content-Type': 'application/json',\n      Authorization: 'Bearer <YOUR_TOKEN_HERE>'\n    },\n    body: JSON.stringify({\n      src_file_url: 'https://example.com/selfie.jpg',\n      mode: 'Six-pack',\n      intensity: 1\n    })\n  }\n);\n\nconst data = await resp.json();\nconsole.log(data);\n```\n\n**AI タスク API レスポンス:**\n\n```json\n{\n  \"status\": 200,\n  \"data\": {\n    \"task_id\": \"SaGaqpDgKwFrVBgMpQMA3HY0LeqdT9_13W5TOD8_u_GPi6NqQ3dhlmN-6ntFwhzT\"\n  }\n}\n```\n\n---\n\n**ステップ 5 — Webhook の設定またはタスク結果のポーリング**\n\n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。\n\n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。\n\n```bash\ncurl --request GET \\\n  --url https://yce-api-01.makeupar.com/s2s/v2.0/task/abs-shape/<YOUR_TASK_ID> \\\n  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \\\n  --header 'content-type: application/json'\n```\n\n---\n\n**ステップ 6 — 結果画像の取得**\n\n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。\n\n```json\n{\n  \"status\": 200,\n  \"data\": {\n    \"error\": null,\n    \"results\": {\n      \"url\": \"https://yce-us.s3-accelerate.amazonaws.com/demo/ttl30/...signature...\"\n    },\n    \"task_status\": \"success\"\n  }\n}\n```\n\n**無効な API キーのレスポンス:**\n\n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。\n\n```json\n{\n  \"status\": 401,\n  \"error\": \"Unauthorized\",\n  \"error_code\": \"InvalidAccessToken\"\n}\n```\n\nユースケース:\n![](https://plugins-media.makeupar.com/smb/blog/post/2025-08-21/307f87b4-d31c-481c-86f1-478c93265a95.jpg)\n\n![](https://plugins-media.makeupar.com/smb/blog/post/2025-08-21/8ab8eca4-b825-4692-aef0-6ffd6176e272.jpg)\n\n---\n\n## ファイル仕様とエラー\n\n**ファイル仕様:**\n\n| 仕様 | 要件 |\n| --- | --- |\n| 画像タイプ | 全身または上半身の画像。 |\n| 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。 |\n| ポーズ要件 | 対応ポーズ範囲は `−45° < yaw < 45°` です。 |\n| 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。 |\n| 長辺の最大解像度 | 長辺は **4096 px** を超えてはなりません。 |\n| ファイルサイズ制限 | **10 MB** 未満である必要があります。 |\n| 対応フォーマット | `jpg`, `png`。 |\n\n**エラーコード:**\n\n| エラーコード | 説明 |\n| --- | --- |\n| `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。 |\n| `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。 |\n| `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。 |\n| `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。 |\n| `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。 |\n| `error_decode_image` | ソース画像を正常にデコードできませんでした。 |\n\n**環境と依存関係:**\n\n| ツール / 言語 | 推奨ランタイムバージョン |\n| --- | --- |\n| 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)。 |\n| Node.js | グローバル `fetch` 対応のため Node ≥ 18。 |\n| JavaScript ブラウザ対応 | Chrome / Edge ≥ 80, Firefox ≥ 74, Safari ≥ 13.1。 |\n| 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`。 |\n| Python | f-strings のため Python ≥ 3.10; requests ≥ 2.20.0。 |\n| Java | HttpClient のため Java 11+; Jackson Databind ≥ 2.12.0。 |\n\n---\n\n## ユニット消費\n\n| AI 機能 | 消費ユニット |\n|---|---|\n| AI 腹筋 V1.0 | 1 |\n\n---\n"},"compilationErrors":[],"markdown":{"partials":{},"variables":{"rbac":{"teams":["anonymous"]},"user":{},"remoteAddr":{"hostname":"docs.perfectcorp.com","port":4000,"ipAddress":"216.73.216.56"},"lang":"ja","env":{"PUBLIC_REDOCLY_BRANCH_NAME":"master"}}},"pagePropGetterError":{"message":"","name":""}},"slug":"/ja/reference/ai_abs_filter","userData":{"isAuthenticated":false,"teams":["anonymous"]},"isPublic":true}