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Google Virtual Try-On

google-virtual-try-on

Laden Sie ein Ganzkörperfoto hoch, um eine Vorschau des Anprobierens der gewünschten Kleidung zu erzeugen. Basierend auf Diffusionstechnologie werden Stofffalten und Lichteffekte simuliert, um die Entscheidung beim Online-Kleiderkauf zu unterstützen.

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Einordnung und Kurzprofil

Google Virtual Try-On ist ein Bild-zu-Bild-Generierungsmodell: Es nimmt ein Personenphoto und ein Produktbild eines Kleidungsstücks entgegen und gibt ein Anprobe-Ergebnisbild aus, auf dem die Person dieses Kleidungsstück trägt. Es eignet sich für Anwendungen im Mode-E-Commerce, für Outfit-Empfehlungen und für Entscheidungshilfen beim Online-Kleiderkauf. Entwickler übergeben über die einheitliche Schnittstelle von HiAPI.ai einfach die URLs zweier Bilder und erhalten ein zusammengesetztes Bild, das sich für Produktdetailseiten, Anprobe-Vorschauen oder Outfit-Referenzen einsetzen lässt und es Nutzern erleichtert, die Wirkung am eigenen Körper einzuschätzen.

Zentrale Highlights

Zwei Bildeingaben, direktes Erzeugen der Tragewirkung – Es genügt, zwei Links bereitzustellen: ein Personenbild und ein Produktbild des Kleidungsstücks. Das Modell setzt daraus das Bild der Person in diesem Kleidungsstück zusammen, ohne zusätzliche Annotationen oder Masken.
Erhalt von Faltenwurf und Fall des Stoffes – Bei der Generierung werden Anliegen, Falten sowie Licht- und Schattenwirkung des Kleidungsstücks am Körper simuliert, sodass die Vorschau dem realen Trage-Eindruck näherkommt.
Einfache Schnittstelle, gut für Massenintegration – Sehr wenige Parameter, nur zwei Bildadressen erforderlich; dadurch leicht in bestehende Geschäftsprozesse wie Produktdetails oder Outfit-Empfehlungen einzubinden.

Funktionsbeschreibung

Zweibildgestützte Anprobe-Synthese: Nimmt zwei http(s)-Adressen entgegen – ein Personenphoto und ein Produktbild des Kleidungsstücks – und gibt ein Bild der Person in diesem Kleidungsstück aus; geeignet für bedarfsgerechte Anprobe-Vorschauen.

Detaillierte Wiedergabe des Kleidungsstücks: Das Ergebnis zeigt Fall, Falten sowie Licht- und Schattenwirkung des Kleidungsstücks am Körper, sodass Nutzern eine nahezu realistische Tragewirkung präsentiert werden kann.

Eine Ausgabe pro Anfrage: Jede Anfrage liefert fest ein Bild; der Anzahlparameter kann nur den Wert 1 annehmen, was die Abrechnung pro Anfrage und die Ergebnisverwaltung erleichtert.

Bildeingabe per Link: Als Eingabe werden ausschließlich http(s)-Bildadressen akzeptiert, kein Datei-Stream-Upload; dadurch lässt sich das Modell gut an bestehende Bildspeicher- und CDN-Systeme anbinden.

Anwendungsszenarien

Mode-E-Commerce: Anprobe-Vorschau auf der Produktdetailseite – Nutzer laden auf der Produktseite ein Ganzkörperphoto hoch, und es wird in Echtzeit ein Bild ihrer Person in diesem Produkt erzeugt, das ihnen hilft einzuschätzen, ob der Schnitt passt.
Outfit-Empfehlung: Tragebilder für empfohlene Artikel erzeugen – Empfohlene Kleidungsstücke werden mit dem Nutzerphoto kombiniert und als Anprobe-Bild erzeugt; dieses dient als visuelles Material für Outfit-Karten und erhöht die Wahrnehmbarkeit der Empfehlung.
Social Sharing: Speicherbare Outfit-Bilder erzeugen – Auf Basis der Anprobe-Ergebnisse werden Outfit-Referenzbilder erstellt, die Nutzer speichern oder teilen können, etwa für Styling-Austausch und Content-Verbreitung.

Einschränkungen und Auswahlhinweise

Es werden ausschließlich Anprobe-Effektbilder erzeugt; die Passgenauigkeit von Größen lässt sich nicht abbilden, und das Modell ersetzt weder die reale Material- noch die Schnitterfahrung. Nutzer müssen ein Ganzkörperphoto und ein klares Produktbild des Kleidungsstücks bereitstellen; die Eingabequalität beeinflusst das Ergebnis direkt. Fehlt das Personen- oder das Produktbild, ist das Modell nicht geeignet. Wer Größenempfehlungen, Tragebilder aus mehreren Blickwinkeln oder Anproben auf Video-Niveau benötigt, sollte ein anderes Modell mit entsprechenden Fähigkeiten wählen. Jede Anfrage liefert nur ein Bild.

Neuigkeiten

Changelog ansehen →

Preisänderung Preisanpassung für google-virtual-try-on Oct 31, 2026
Parameteränderung google-virtual-try-on: num_images ist fest auf 1 gesetzt Oct 21, 2026
Neues Modell Neues Modell: google-virtual-try-on (Google virtuelle Anprobe, POST /v1/tasks). Übergeben Sie per… Oct 16, 2026

Häufige Fragen

Alle Fragen ansehen →

Welche Eingaben benötigt Google Virtual Try-On?

Ein Foto einer Person und ein Bild eines Kleidungsstücks, beide sind erforderlich, ein Prompt wird nicht benötigt.
Welche Art von Personenphotos funktioniert am besten?

Fotos mit einer einzelnen Person, bei denen die Hauptkörperpartien klar erkennbar sind und keine großen Verdeckungen vorhanden sind, funktionieren am besten; eine stehende Pose von vorne oder leicht seitlich ist am stabilsten.
Welche Anforderungen gelten für Bekleidungsbilder?

Flach liegend oder hängend fotografiert ist beides möglich; ein besseres Ergebnis erzielen Sie, wenn die Kleidung vollständig ist, der Hintergrund sauber ist und keine anderen Personen im Bild sind.
Wie viele Bilder können auf einmal generiert werden?

Pro Anfrage 1 Bild, num_images ist fest auf 1 gesetzt. Wenn Sie mehrere Alternativen möchten, können Sie dieselben Eingaben mehrmals absenden; die Ergebnisdetails unterscheiden sich dann leicht.

Generierungsaufgabe erstellen

POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks

Header

AuthorizationstringPflicht

Account-API-Schlüssel. Bei jeder Anfrage erforderlich. Beispiel: Bearer YOUR_HIAPI_API_KEY. API-Schlüssel holen

Content-TypestringOptional

Der Anfragekörper wird immer als JSON geparst; beim Senden ist nur application/json (optional mit charset) zulässig — andere Werte liefern 415. Beispiel: application/json.

Idempotency-KeystringOptional

Idempotenz-Schlüssel, bis 255 Bytes. Wiederholungen mit demselben Schlüssel desselben Kontos erstellen die Aufgabe nur einmal; Replays liefern die ursprüngliche taskId.

Idempotenz-Schlüssel

Bei Netzwerk-Timeouts oder Client-Wiederholungen erstellt derselbe Schlüssel die Aufgabe nur einmal — keine doppelte Abbuchung (Geltungsbereich = das Konto des API-Schlüssels). Empfohlen: geschäftsseitig eindeutige Kennung (z. B. "order-42"); Replays liefern die ursprüngliche taskId, Schlüssel laufen 24 Stunden nach der ersten Anfrage ab. Die vollständige Szenariomatrix steht in der Übersicht der Unified Async API.

Body

modelstringPflicht

Aktueller Festwert: google-virtual-try-on

routestringOptional

Aktueller Festwert: default

inputobjectPflicht

Geschäftsparameter für google-virtual-try-on und Route default — siehe Parametertabelle unten.

num_imagesintegerOptionalStandard: 1min 1max 1

Anzahl der pro Anfrage generierten Bilder, muss 1 sein, Standard 1.

person_image_urlstringPflichtminLength 1pattern ^https?://

http(s)-URL eines Fotos der Modellperson, die als Träger für die anzuprobierende Kleidung dient.

product_image_urlstringPflichtminLength 1pattern ^https?://

http(s)-URL des Produktbilds des anzuprobierenden Kleidungsstücks; das Anprobierergebnis wird auf Basis dieser Kleidung generiert.

callbackobjectOptional

Konfiguration der Endzustands-Benachrichtigung. Ohne Angabe wird kein Callback gesendet — selbst abfragen.

Callbacks (Webhook)

Beim Erstellen callback.url angeben, dann POSTet HiAPI im Endzustand an Ihren Service — kein Polling nötig. Der Callback-Body entspricht der Aufgaben-Detailstruktur; Signaturprüfung, Wiederholungen und Idempotenz sind in der Übersicht der Unified Async API beschrieben.

urlstringPflicht

Pflicht, wenn callback angegeben ist. Nach dem Endzustand wird an diese URL gepostet; muss eine gültige http(s)-URL sein.

whenstringOptionalStandard: "final"

Derzeit wird nur final unterstützt — Benachrichtigung bei success und fail.

Optionen:final

storagestringOptionalStandard: "temp"

Speicherstufe für Artefakte: temp (Standard, ca. 7 Tage) oder persistent (langfristig, nach Größe abgerechnet). Bei unzureichendem Guthaben oder Überschreitung des Speicherlimits erfolgt ein stiller Downgrade auf temp; die wirksame Stufe steht in der Aufgaben-Detailantwort.

Optionen:temppersistent

Anfragebeispiele

# Asynchrone Aufgabe senden; gibt sofort eine taskId zurück (wartet nicht auf die Generierung)
curl -X POST "https://api.hiapi.ai/v1/tasks" \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "google-virtual-try-on",
  "input": {
    "num_images": 1,
    "person_image_url": "…",
    "product_image_url": "…"
  }
}'

const res = await fetch("https://api.hiapi.ai/v1/tasks", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.HIAPI_API_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "google-virtual-try-on",
    input: {
      "num_images": 1,
      "person_image_url": "…",
      "product_image_url": "…"
    }
  }),
});
const task = await res.json();
// { code: 200, message: "success", data: { taskId } }

import os, requests

res = requests.post(
    "https://api.hiapi.ai/v1/tasks",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['HIAPI_API_KEY']}"},
    json={
        "model": "google-virtual-try-on",
        "input": {
          "num_images": 1,
          "person_image_url": "…",
          "product_image_url": "…"
        }
    },
)
print(res.json())  # { code, message, data: { taskId } }

200 OK

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "taskId": "tk-hiapi-01HZTQ8BX2N3GM3YFK4Z9D7VQR"
  }
}

400 Bad Request

{
  "code": 400,
  "message": "invalid request",
  "data": null,
  "error_code": "INVALID_REQUEST"
}

Aufgabendetails abrufen

GET https://api.hiapi.ai/v1/tasks/:id

Antwortfelder

taskIdstringPflicht

Aufgaben-ID, stets mit Präfix tk-hiapi-.

modelstringPflicht

Aufgelöster vollständiger Modellname. Mit route-Parameter eingereichte Aufgaben geben base@route zurück (z. B. gpt-image-2/text-to-image@ext); sonst identisch mit dem übermittelten Namen.

routestringOptional

Erscheint nur bei explizitem route-Parameter; gibt den übermittelten Wert zurück.

statusstringPflicht

Aufgabenstatus.

Statuswerte

queued Eingereiht, noch nicht gestartet. handling In Verarbeitung. archiving Verarbeitung abgeschlossen, Artefakte werden vorbereitet. success Endzustand: abgeschlossen, Artefakte verfügbar (output wird zurückgegeben). fail Endzustand: fehlgeschlagen (error wird zurückgegeben). Nach dem Senden den status prüfen: success und fail sind Endzustände, alles andere nicht. Alle 1–3 Sekunden bis zum Endzustand pollen. Nach Erfolg Artefakte aus output[].url laden und vor expireAt übertragen; für Langzeitaufbewahrung storage: "persistent" beim Erstellen angeben.

creatednumberPflicht

Zeitpunkt der Aufgabenerstellung (Unix-Sekunden).

completednumberPflicht

Unix-Sekunden des Endzustands; vor Abschluss stets 0.

outputarrayOptional

Nur bei status == success. Artefaktliste — immer ein Array; eine Aufgabe kann mehrere Typen gleichzeitig liefern (z. B. video + first_frame).

Array [ object ]

Array-Elemente

urlstringPflicht

Artefakt-URL, direkt herunterladbar.

typestringPflicht

Aktuell mögliche Werte: video, image, audio, first_frame, last_frame, thumbnail; später können weitere folgen.

expireAtnumberPflicht

Unix-Sekunden, bis wann das Artefakt verfügbar ist; vorher herunterladen oder übertragen.

errorobjectOptional

Nur bei status == fail.

codestringPflicht

Business-Fehlercode.

messagestringPflicht

Fehlerbeschreibung.

Antwortbeispiele

Erfolg

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "taskId": "tk-hiapi-01HZTQ8BX2N3GM3YFK4Z9D7VQR",
    "model": "happyhorse-1-0",
    "status": "success",
    "created": 1777282033,
    "completed": 1777282099,
    "output": [
      {
        "url": "https://cdn.hiapi.ai/tasks/.../video.mp4",
        "type": "video",
        "expireAt": 1777886899
      }
    ]
  }
}

In Bearbeitung (nicht final)

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "taskId": "tk-hiapi-...",
    "model": "happyhorse-1-0",
    "status": "archiving",
    "created": 1777282033,
    "completed": 0
  }
}

Fehlgeschlagen

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "taskId": "tk-hiapi-...",
    "model": "happyhorse-1-0",
    "status": "fail",
    "created": 1777282033,
    "completed": 1777282099,
    "error": {
      "code": "TASK_FAILED",
      "message": "task failed"
    }
  }
}