{"templateId":"api_docs","sharedDataIds":{"apiDocsStore":"api-docs-@l10n/ja/reference/ai_fabric.yaml","sidebar":"sidebar-@l10n/ja/reference/sidebars.yaml"},"props":{"definitionId":"@l10n/ja/reference/ai_fabric.yaml","settings":{"baseUrlPath":"/ja/reference/ai_fabric"},"disableAutoScroll":true,"seo":{"title":"AI ファブリックチェンジ","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 ファブリックチェンジ","version":"","description":"# 概要\nAI ファブリック API では、画像の衣服領域にファブリックスタイルを適用します。\n新しいファブリックスタイルを追加します。\n\n---\n\n## 統合ガイド\n\n* AI ファブリック API 使用ガイド\n\n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。\n\n***\n\n   * 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\n\n**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。\n\n**画像要件:**\n\n*   高解像度の全身写真をアップロードしてください。\n*   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。\n*   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。\n\n**リクエスト例:**\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***\n\n   * ステップ 2. File API のレスポンスを取得する\n\nレスポンスには以下が含まれます:\n\n*   AI タスク作成用の `file_id`。\n*   実際の画像ファイルをアップロードするための `requests.url`。\n\n**レスポンス例:**\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 3. 指定された 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. 事前定義されたファブリックテンプレートを取得する\n\n**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:\n\n```bash\ncurl --request GET \\\n    --url 'https://yce-api-01.makeupar.com/s2s/v2.0/task/template/fabric?page_size=20&starting_token=73a3c9e69b89' \\\n    --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY'\n```\n\n***\n\n   * ステップ 5. AI タスクを作成する\n\n**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。\n\n**パラメータ:**\n\n*   ユーザー画像用: `src_file_id` または `src_file_url`。\n*   ファブリックスタイル用: `template_id`。\n\n**リクエスト例:**\n\n```bash\ncurl --request POST \\\n    --url https://yce-api-01.makeupar.com/s2s/v2.0/task/fabric \\\n    --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \\\n    --header 'content-type: application/json' \\\n    --data '{\n    \"template_id\":\"good_template_001\",\n    \"src_file_url\":\"https://example.com/selfie.jpg\"\n    }'\n```\n\n**レスポンス例:**\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 6. タスク結果をポーリングする\n\nタスク ID を使用して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/fabric/<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 7. 結果を取得する\n\n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:\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 キーエラーレスポンス:\n\n```json\n{\n  \"status\": 401,\n  \"error\": \"Unauthorized\",\n  \"error_code\": \"InvalidAccessToken\"\n}\n```\n\n---\n\n\nユースケース:\n![](https://bcw-media.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/strapi/assets/AI%20Fabric.png)\n\n![](https://plugins-media.makeupar.com/smb/blog/post/2024-05-07/b103976d-1b0e-4bed-aab4-9307308b84d7.jpg)\n\n![](https://bcw-media.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/strapi/assets/03%20ai%20clothes%20changer.jpg)\n\n撮影方法の提案:\n![撮影方法の提案](https://bcw-media.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/strapi/assets/AI-Cloth-Guideline.png \"撮影方法の提案\")\n\n---\n\n## ファイル仕様とエラー\n* サポートされる形式と寸法\n\n|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|\n|  ----  | ----  | ----  | ----  |\n|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|\n\n* エラーコード\n\n|エラーコード|説明|\n|  ----  | ----  |\n|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\n\n* 環境と依存関係\n\n| サンプルコード言語 / ツール | 推奨ランタイムバージョン |\n|---|---|\n| cURL | - bash >= 3.2</br>   - curl >= 7.58 (モダンな TLS/HTTP サポート)</br>   - jq >= 1.6 (堅牢な JSON パーシング) |\n| Node.js (JavaScript) | Node >= 18 (グローバル fetch 用) |\n| JavaScript | - Chrome / Edge >= 80</br>   - Firefox >= 74</br>   - Safari >= 13.1 |\n| 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 |\n| Python | Python >= 3.10 (f-strings 用)、requests >= 2.20.0 |\n| Java | Java 11+ (HttpClient 用)、Jackson Databind >= 2.12.0 |\n\n---\n\n## ユニット消費量\n\n| AI 機能 | 消費ユニット |\n|---|---|\n| ファブリックチェンジ V1.0 | 2 |\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_fabric","userData":{"isAuthenticated":false,"teams":["anonymous"]},"isPublic":true}