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fashn-tryon-v1.6 详情页 Hero 图:左侧柔光留白,右侧半透明玻璃织物悬浮,虹彩光影,模型名刻于玻璃上。

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FASHN Tryon v1.6

fashn-tryon-v1.6

Modèle d'essayage virtuel : il suffit de fournir une photo de la personne et une image du vêtement pour générer le rendu porté par le mannequin, avec une sortie native en 864x1296, la prise en charge des images à plat et trois modes de qualité

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Présentation

fashn-tryon-v1.6 est un modèle d'image d'essayage virtuel destiné au e-commerce de vêtements et à la production de contenus visuels : il prend en entrée une photo de personne et une photo de vêtement produit, et produit une image composite du mannequin portant ce vêtement. Par rapport à la génération précédente, la résolution de sortie native passe à 864x1296, avec une restitution plus nette des détails tels que la texture des tissus, les motifs et les textes, et un rendu de l'éclairage plus naturel. Il convient aux développeurs et aux équipes e-commerce qui doivent produire en masse des visuels de porté pour les fiches produit, les supports marketing ou la validation de design.

Points clés

  • Sortie native en 864x1296 — environ 50 % de plus que la génération précédente ; la texture des tissus, les motifs et les détails textuels restent nets et exploitables à la taille d'une fiche produit.
  • Compatible avec les photos de mannequin et les photos à plat — garment_photo_type permet de spécifier model, flat-lay ou auto pour la détection automatique, afin de s'adapter à différentes conditions de prise de vue.
  • Trois niveaux de qualité au choix — performance, balanced et quality permettent d'arbitrer entre vitesse de génération et précision de rendu, pour des appels différenciés en environnement de production.
  • Résultats reproductibles grâce à une graine fixe — transmettre la même seed avec les mêmes entrées permet d'obtenir une sortie identique, ce qui facilite la reproduction des résultats et le diagnostic en production par lots.

Description des capacités

Synthèse d'essayage à partir d'une personne et d'un vêtement : il suffit de fournir deux URL, celle de la photo de la personne et celle du vêtement, pour obtenir un visuel de porté, en sortie png ou jpeg, directement intégrables au flux de fiches produit ou de supports.

Adaptation à la catégorie de vêtement et au format de prise de vue : category prend en charge tops, bottoms, one-pieces ainsi que auto pour la détection automatique ; garment_photo_type distingue les photos portées par un mannequin des photos à plat, ce qui réduit le travail de prétraitement.

Contrôle de la qualité de sortie : mode privilégie la vitesse ou la précision, moderation_level permet de filtrer les contenus explicites selon les exigences métier, et le niveau conservative bloque en outre les vêtements de type lingerie et maillots de bain.

Génération par lots reproductible : avec une seed fixe, les mêmes entrées reproduisent le même résultat, ce qui facilite le diagnostic et la relance des échantillons en échec dans une chaîne de production.

Cas d'usage

  • Production en masse de visuels de porté pour les équipes e-commerce — générer par lots des visuels de porté à partir de photos de produits à plat et de photos de mannequins, pour les images principales des fiches boutique et la présentation des modèles.
  • Validation visuelle lors de l'échantillonnage de design vestimentaire — associer rapidement des croquis de design ou des photos de prototypes à des photos de mannequins pour vérifier le rendu de la coupe et des motifs avant d'investir dans une séance photo réelle.
  • Production rapide de supports marketing multi-modèles — faire poser au même mannequin plusieurs modèles générés séparément, pour créer des supports à variantes multiples destinés aux pages d'événements, aux diffusions sur les réseaux sociaux, etc.
  • Transformation de photos produit à plat en présentation portée — convertir des visuels existants pris à plat ou sur cintre invisible en rendus portés par un mannequin, afin de valoriser le catalogue de photos produit existant.

Limites et conseils de choix

Ce modèle est conçu pour la présentation de vêtements en pied à une résolution fixe ; la taille de sortie n'est pas ajustable librement. Le mode quality offre une précision de rendu supérieure mais prend plus de temps ; pour les tâches par lots, il faut répartir les niveaux entre vitesse et qualité. Générer plusieurs résultats par requête est une pratique courante pour améliorer le taux d'exploitabilité, mais augmente d'autant la facturation. Le niveau de modération conservative bloque les vêtements de type lingerie et maillots de bain ; dans ce cas, il convient de choisir un niveau plus permissif. Si l'activité privilégie la stabilité de production sur le long terme plutôt que la précision, il faut évaluer l'opportunité d'utiliser une génération précédente plus mature.

  • Nouveau modèle Nouveau modèle fashn-tryon-v1.6 d'essayage virtuel

Questions fréquentes

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  • Qu'est-ce que FASHN Try-On v1.6 ?

    Il s'agit d'un modèle spécialisé d'essayage virtuel. Téléchargez une photo d'une personne et une image d'un vêtement : le modèle habille la personne avec le vêtement et produit une image d'essayage au format portrait ; aucun prompt n'est requis et aucune description textuelle n'est acceptée. La sortie est directement adaptée à une page de détail produit, à des supports pour les réseaux sociaux ou à un aperçu de campagne publicitaire.

  • Faut-il écrire un prompt ?

    Non. Il suffit de fournir une photo de personne et une image de vêtement ; le rendu de l'essayage est déterminé par ces deux images ainsi que par les paramètres facultatifs de catégorie, de mode et de type d'image de vêtement. N'ajoutez pas de champ prompt dans la requête, le backend le rejetterait comme champ inconnu.

  • Dois-je téléverser deux images en même temps ?

    Oui. La photo de la personne et l'image du vêtement sont toutes deux obligatoires ; si l'une d'elles manque, Playground et l'API bloquent avant la soumission. Le bouton d'exécution ne s'active qu'après le téléversement des deux images, et l'API renvoie une erreur de validation des paramètres.

  • Quelles catégories de vêtements sont prises en charge ?

    Sont pris en charge les hauts (tops), les bas (bottoms) et les pièces d'une seule pièce (one-pieces) ; vous pouvez également choisir la reconnaissance automatique. En cas de doute sur la catégorie, utilisez d'abord l'automatique ; si la reconnaissance est imprécise, spécifiez-la explicitement. Pour les catalogues de catégories mixtes, il est recommandé de soumettre les articles groupés par catégorie afin de réduire les biais liés à la reconnaissance automatique.

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