完全にユニークなAIファッションモデルを生成したり、試着に使用するカスタム参照画像をアップロードしたりできます。

モデル作成

Model Createを使用すると、シンプルで直感的なプロンプトや参照画像を使ってリアルなファッションモデルを生成したり、既存のモデル画像をワークスペースにアップロードしたりできます。

モデル名: model-create

ライフサイクル: stable

処理時間: 約10秒～30秒（顔/ポーズなどの高度な参照を使用すると増加します）

出力形式: 自動 (JPEGまたはPNG)

配信方法: URL

クレジット: モデルあたり1～5（1k: 1、2k: 3、4k: 5）

リクエスト

ファッションモデルを生成またはアップロードするには、設定をユニバーサルな/v1/runエンドポイントに送信します。

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

リクエスト例

curl -X POST https://fititon.app/api/v1/run \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
     -d '{
           "model_name": "model-create",
           "inputs": {
             "type": "generate",
             "name": "Summer Collection Model",
             "prompt": "Full body shot, woman wearing a white t-shirt and dark blue biker shorts, studio lighting",
             "gender": "female",
             "quality": "2k",
             "sampleCount": 1
           }
         }'

レスポンス

モデルの生成には最大30秒かかる場合があるため、/v1/runエンドポイントは非同期ジョブidとともに201 Createdステータスを即座に返します。最終結果を取得するには、GET /v1/status/{id}を使用してステータスAPIをポーリングする必要があります。または、ウェブフックを設定して通知を自動的に受け取ることもできます。当社のウェブフックディスパッチャーは厳格な15秒のタイムアウトを適用することにご注意ください。サーバーは15秒以内に2xxステータスコードでウェブフックを承認する必要があります。そうしないと、失敗と見なされ、後で再試行されます。

{
  "id": "123a87r9-4129-4bb3-be18-9c9fb5bd7fc1",
  "status": "starting",
  "created_at": "2026-07-18T17:30:00.000Z",
  "error": null,
  "output": null
}

statusが"succeeded"に変わると、outputフィールドには生成されたモデルを指すURLを含む配列が含まれます。

{
  "id": "123a87r9-4129-4bb3-be18-9c9fb5bd7fc1",
  "status": "succeeded",
  "created_at": "2026-07-18T17:30:00.000Z",
  "error": null,
  "output": [
    "https://cdn.fititon.app/users/123/results/model-123.png"
  ]
}

リクエストパラメータ

必須パラメータ

typeRequired'generate' | 'upload'

AIを介して新しいモデルを生成するか（generate）、既存の画像をアップロードするか（upload）を指定します。

nameRequiredstring

モデルの記述的な名前。これはスタジオでモデルを識別するために使用されます。

promptstring

生成に必須生成するモデルのテキスト記述。希望するファッションモデル、服装、ポーズ、背景シーンを記述します。

プロのヒント: faceModelIdのような参照を使用する場合、AIは参照のアイデンティティを優先しますが、設定、服装、身体的特徴を決定するためにプロンプトを使用します。faceModelIdが提供されている場合にのみオプションです。

imageBase64string

アップロードに必須 Base64エンコードされた画像文字列。typeがuploadに設定されている場合に必須です。

フォーマット要件 Base64文字列には、標準のデータURIプレフィックス（例：data:image/jpeg;base64,...またはdata:image/png;base64,...）を含める必要があります。生のエンコードされた文字列のみが提供された場合、アップロードは失敗します。

オプションの生成パラメータ

これらのパラメータは、typeがgenerateに設定されている場合に適用されます。

genderstring

モデルの性別。生成モデルが身体的属性を決定するのに役立ちます。

bodyTypestring

モデルの体型（例：「アスレチック」、「プラスサイズ」、「スリム」）。

clothingstring

生成中に適用する特定の服装の詳細。メインのpromptを補強します。

posestring

ポーズのテキスト記述（例：「ポケットに手を入れて立つ」、「歩く」）。

faceModelIdstring

世代を超えて特定のアイデンティティを固定するための既存の顔モデルのUUID。出力は、参照顔を保持しながらターゲットプロンプトに適応します。

注意：顔の参照を提供すると、AIがアイデンティティを調整するため、合計処理時間に数秒追加されます。

poseModelIdstring

既存のポーズモデルのUUID。生成が身体のポーズと姿勢について参照に厳密に一致するように強制します。

注意：ポーズの参照を提供すると、処理時間が増加します。

poseImageBase64string

保存されたposeModelIdの代わりに、アドホックなポーズ参照として使用するBase64エンコードされた画像文字列。

quality'1k' | '2k' | '4k'

出力解像度ティア。1kは約1メガピクセル、2kは約4メガピクセル、4kは約16メガピクセルの出力を生成します。高解像度ほど多くのクレジットを消費します。 デフォルト: 1k

aspectRatiostring

生成される画像の幅と高さの比率を定義します。

Supported values: '1:1', '3:4', '4:3', '9:16', '16:9', '2:3', '3:2', '4:5', '5:4', '21:9'.

デフォルト: 3:4

sampleCountinteger

リクエストごとに生成する画像バリエーションの数。追加の画像はより多くのクレジットを消費し、処理時間を線形に増加させます。 デフォルト: 1

ランタイムエラー

この機能のランタイムエラーは、エラー処理に記載されている共通のセットを使用します。処理中にエラーが発生した場合、statusは"error"に更新され、errorフィールドには具体的な失敗理由が含まれます。

クレジットコスト

開発者APIリクエストの場合、コストは選択された出力qualityティアによって異なります。

品質ティア	モデルあたりのクレジット
1k (デフォルト)	1
2k	3
4k	5