تبديل الملابس على عارضات أزياء بالذكاء الاصطناعي بسلاسة باستخدام مراجع الصور.

التجربة الافتراضية (تجربة الصورة)

تتيح لك نقطة نهاية التجربة الافتراضية تركيب قطعة ملابس على شخص بسلاسة باستخدام مرجع صورة.

اسم النموذج: tryon

دورة الحياة: مستقرة

وقت المعالجة: ~15-30 ثانية

تنسيق الإخراج: تلقائي (JPEG أو PNG)

طرق التسليم: URL (عبر الاستقصاء)

الاعتمادات: 1 × sampleCount

الطلب

أرسل إعدادات التجربة الافتراضية الخاصة بك إلى نقطة النهاية الشاملة /v1/run باستخدام حمولة JSON.

POSThttps://fititon.app/api/v1/run

أمثلة الطلبات

curl -X POST https://fititon.app/api/v1/run \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
     -d '{
           "model_name": "tryon",
           "inputs": {
             "personImage": "https://example.com/person.jpg",
             "garmentImage": "https://example.com/garment.jpg",
             "accuracy": "high",
             "sampleCount": 1
           }
         }'

الاستجابة

يتم إنشاء التجربة الافتراضية بشكل غير متزامن في الخلفية. سيعيد طلبك فورًا حالة 200 OK مع كائن تتبع.

{
  "id": "123a87r9-4129-4bb3-be18-9c9fb5bd7fc1",
  "status": "starting",
  "created_at": "2026-07-17T11:00:00Z",
  "error": null,
  "output": null
}

الاستقصاء عن النتائج يجب عليك استخدام id المُعاد للاستقصاء عن نقطة نهاية الحالة (GET https://fititon.app/api/v1/status/{id}) لاسترداد عناوين URL للصور التي تم إنشاؤها. راجع دليل إعداد واجهة برمجة التطبيقات للحصول على تعليمات مفصلة.

معلمات الطلب

المعلمات المطلوبة

personImageRequiredstring

الصورة الأساسية للعارضة التي تريد إلباسها. يمكن أن تكون عنوان URL متاحًا للعامة أو سلسلة صور مشفرة بـ Base64. التنسيقات المدعومة: JPEG، PNG، WEBP. الحجم الأقصى: 25 ميجابايت.

نصيحة احترافية: الوضعيات الأمامية التي تظهر فيها الذراعين تنتج أكثر التنسيقات واقعية. قم بإزالة الحقائب أو الأوشحة أو السترات التي تغطي الجسم قبل التصوير.

متطلب التنسيق عند إرسال سلسلة Base64، يجب أن تتضمن بادئة URI للبيانات القياسية (مثل data:image/jpeg;base64,...). تقبل نقطة نهاية /v1/run حمولات JSON فقط، لذا فإن تحميلات multipart/form-data غير مدعومة.

garmentImageRequiredstring

صورة قطعة الملابس المراد تجربتها. يمكن أن تكون عنوان URL متاحًا للعامة أو سلسلة صور مشفرة بـ Base64.

نصيحة احترافية: صور الملابس المسطحة على خلفيات بيضاء تعمل بشكل أفضل بكثير من اللقطات المعلقة أو الملابس المجعدة.

المعلمات الاختيارية

accuracy'standard' | 'high' | 'hyper'

تحدد دقة التجربة الافتراضية. تزيد الدقة العالية من دقة الإنشاء ولكن قد تستغرق وقتًا أطول قليلاً. الافتراضي: standard

sampleCountinteger

عدد اختلافات الصور المراد إنشاؤها لكل طلب. يجب أن يكون بين 1 و 4. تستهلك الصور الإضافية المزيد من الاعتمادات وتزيد من وقت المعالجة خطيًا. الافتراضي: 1

أخطاء وقت التشغيل

تستخدم أخطاء وقت التشغيل لهذه الميزة المجموعة المشتركة الموثقة في معالجة الأخطاء. إذا حدث خطأ أثناء المعالجة، فسيتم تحديث status إلى "error" وسيحتوي حقل error على سبب الفشل المحدد.

تكلفة الاعتمادات

بالنسبة لطلبات واجهة برمجة تطبيقات المطورين، تعمل نقطة نهاية التجربة الافتراضية بسعر ثابت قدره اعتماد واحد لكل صورة تم إنشاؤها، بغض النظر عن مستوى quality المطلوب.

الصيغة: Cost = 1 × sampleCount

المعلمة	الاعتمادات لكل صورة
سعر ثابت	1

تجربة افتراضية