参照画像や記述的なテキストプロンプトを使用して、ファッションモデルを正確なポーズに再配置します。

ポーズ制御

ポーズ制御エンドポイントを使用すると、既存のモデル画像から、モデルが異なる身体ポーズをとる新しいバリエーションを生成できます。AIはモデルの顔の特徴、服装、背景を細心の注意を払って保持します。

モデル名: pose-control

ライフサイクル: stable

処理時間: ~15秒–30秒

出力形式: 自動 (JPEGまたはPNG)

配信方法: URL

クレジット: 生成されるポーズごとに1～5 (1k: 1, 2k: 3, 4k: 5)

リクエスト

モデル画像と希望するポーズのリストを、共通の/v1/runエンドポイントに送信してください。

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

リクエスト例

参照画像（テンプレート）またはテキスト記述（カスタム）を使用してモデルのポーズを変更できます。

curl -X POST https://fititon.app/api/v1/run \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
     -d '{
           "model_name": "pose-control",
           "inputs": {
             "modelImage": "https://example.com/model-standing.jpg",
             "quality": "2k",
             "poses": [
               {
                 "type": "template",
                 "cdnUrl": "https://example.com/pose-reference.jpg",
                 "title": "Hands on hips"
               },
               {
                 "type": "custom",
                 "text": "Sitting on a chair with legs crossed"
               }
             ]
           }
         }'

レスポンス

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。そうでない場合、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画像を指すURLの配列が含まれます。画像は、最初のリクエストで提供されたposes配列とまったく同じ順序で返されます。

{
  "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/fititon-pose-123-0.png",
    "https://cdn.fititon.app/users/123/results/fititon-pose-123-1.png"
  ]
}

リクエストパラメータ

必須パラメータ

modelImageRequiredstring

ポーズを変更したい人物のソース画像です。公開されているURLまたはBase64エンコードされた画像文字列を指定できます。

プロのヒント: 頭からつま先までの全身写真が最良の結果をもたらします。AIが全身を適切に再ポーズするには、全身を見る必要があります。ぴったりとした服は、かさばる服や重ね着よりも体の構造をよく示します。シンプルでごちゃごちゃしていない背景は、AIが体の形にきれいに集中できるようにします。

フォーマット要件 Base64文字列を送信する場合、標準のデータURIプレフィックス（例: data:image/jpeg;base64,...）を含める必要があります。

posesRequiredarray of objects

生成したいポーズを定義する配列です。同じリクエスト内でテンプレートポーズとカスタムポーズを組み合わせて使用できます。

テンプレートポーズ: 画像を構造的な参照として使用します。参照ポーズとして使用する任意の有効な画像URLを提供することも、以下にリストされている公式にサポートされているテンプレートのいずれかを使用することもできます。
- type (文字列): "template"である必要があります。
- cdnUrl (文字列): 希望するポーズを示す参照画像のURL。
- title (文字列、オプション): 説明的なラベル。
カスタムポーズ: テキストプロンプトを使用してポーズを定義します。
- type (文字列): "custom"である必要があります。
- text (文字列): 新しいポーズを記述するテキスト（例: "腕を組んで立っている"）。

公式ポーズテンプレート

cdnUrlを介して独自の参照画像を提供することもできますが、当社では高度に最適化されたポーズテンプレートの厳選されたディレクトリを提供しています。以下のいずれかのURLをクリックして、ポーズをプレビューしてください。

Female Poses

Title	Template URL (`cdnUrl`)

Male Poses

Title	Template URL (`cdnUrl`)

オプションパラメータ

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

出力解像度ティア。 デフォルト: 1k

ratiostring

生成される画像の幅と高さの比率を定義します。空の場合、システムは元の画像の縦横比をデフォルトとします。

サポートされている値: '1:1', '3:4', '4:3', '9:16', '16:9', '2:3', '3:2', '4:5', '5:4', '21:9'。

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フィールドには特定の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、コストはリクエストされたポーズの数に比例して増加し、選択された出力qualityティアによって異なります。

計算式: Cost = QualityCredits × NumberOfPoses

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

例: 1k品質で3つのポーズの配列をリクエストすると、合計3クレジットかかります。同じ3つのポーズを4k品質でリクエストすると、合計15クレジットかかります。