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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。

FASHN

FASHN Tryon v1.6

fashn-tryon-v1.6

Modelo de provador virtual: basta inserir uma imagem de pessoa e uma imagem de roupa para gerar o efeito da peça vestida na modelo, com saída nativa de 864x1296, suporte a entrada de imagens de peças dispostas na horizontal e três modos de qualidade

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Apresentação

O fashn-tryon-v1.6 é um modelo de imagem de provador virtual voltado para o e-commerce de vestuário e a produção de conteúdo visual: recebe uma foto de uma pessoa e uma imagem de uma peça de roupa como produto, e gera uma imagem composta da modelo vestindo essa roupa. Em relação à geração anterior, a resolução de saída nativa foi elevada para 864x1296, com reprodução mais nítida de detalhes como textura do tecido, estampas e textos, além de uma iluminação mais natural. É indicado para desenvolvedores e equipes de e-commerce que precisam gerar em lote imagens de como a peça fica vestida para páginas de detalhes do produto, materiais de marketing ou etapas de validação de design.

Destaques principais

  • Saída nativa em resolução 864x1296 — cerca de 50% superior à geração anterior, deixando texturas de tecido, estampas e detalhes de texto mais nítidos e utilizáveis no tamanho de página de detalhes.
  • Compatível com dois tipos de material de vestuário: fotos de modelo e fotos de peça planificada — por meio de garment_photo_type, é possível especificar model, flat-lay ou auto para identificação automática, adaptando-se a diferentes condições de captura.
  • Três níveis de qualidade para escolha conforme a necessidade — os níveis performance, balanced e quality alternam entre velocidade de geração e precisão de renderização, facilitando chamadas escalonadas em ambientes de produção.
  • Seed fixa para resultados reproduzíveis — informar o mesmo seed com as mesmas entradas produz uma saída consistente, facilitando a reprodução de resultados e a investigação de problemas em produção em lote.

Descrição das capacidades

Provador virtual por composição de imagens de pessoa e roupa: basta enviar duas URLs, uma da imagem da pessoa e outra da imagem da roupa, para obter a imagem de como a peça fica vestida, com saída em png ou jpeg, pronta para entrar no fluxo de imagens de produto ou de materiais.

Adaptação à categoria de roupa e ao formato de captura: category aceita tops, bottoms, one-pieces e auto para identificação automática, enquanto garment_photo_type distingue fotos da peça vestida em modelo de fotos planificadas, reduzindo o trabalho de pré-processamento.

Controle de qualidade da geração: mode permite priorizar velocidade ou precisão, e moderation_level possibilita bloquear conteúdo explícito conforme a exigência do negócio; o nível conservative também bloqueia roupas íntimas e de banho.

Geração em lote reproduzível: com seed fixa, as mesmas entradas reproduzem o resultado, facilitando a identificação de problemas e a reexecução de amostras com falha no pipeline de produção.

Cenários de aplicação

  • Produção em lote de imagens de peças de roupa vestidas para equipes de e-commerce — gerar em lote imagens de como a peça fica vestida a partir de fotos planificadas do produto e fotos de modelo, para uso como imagem principal e exibição de modelos na página de detalhes da loja.
  • Validação visual na fase de prototipagem de design de moda — gerar imagens rapidamente combinando esboços de design ou fotos de peças de amostra com fotos de modelo, confirmando o caimento e a apresentação da estampa antes de investir em fotos reais.
  • Geração rápida de materiais de marketing em vários modelos — gerar imagens separadamente de uma mesma modelo combinada com vários modelos de peça, para produção de materiais com múltiplas variantes em páginas de campanha, veiculação em redes sociais e outros usos.
  • Conversão de fotos planificadas de produto em exibição vestida por modelo — transformar materiais já existentes, fotografados planificados ou em cabide invisível, em imagens da peça vestida por modelo, reaproveitando o acervo de imagens de produto.

Limitações e recomendações de escolha

Este modelo é voltado para cenários de exibição de vestuário de corpo inteiro em resolução fixa, e o tamanho da saída não pode ser ajustado livremente. No modo quality, a precisão de renderização é maior, mas o tempo de processamento é mais longo; tarefas em lote precisam distribuir os níveis entre velocidade e efeito. Gerar vários resultados em uma única requisição é uma prática comum para aumentar a taxa de aproveitamento, mas aumenta proporcionalmente a cobrança. O nível de moderação conservative bloqueia roupas íntimas e de banho; nesses casos, deve-se escolher um nível mais permissivo. Se o negócio valorizar mais a estabilidade de produção em execuções prolongadas do que a precisão, é preciso avaliar se convém adotar a versão anterior, mais madura.

  • Novo modelo Novo modelo fashn-tryon-v1.6 de prova virtual

Perguntas frequentes

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  • O que é o FASHN Try-On v1.6?

    É um modelo dedicado de prova virtual de roupas. Envie uma foto de uma pessoa e uma imagem de uma peça de roupa, e o modelo veste a peça na pessoa, gerando uma imagem de prova virtual em formato vertical; não requer prompt nem aceita descrição textual. A saída é adequada para ser usada diretamente em páginas de detalhes de produtos, materiais para redes sociais ou pré-visualizações de anúncios.

  • É necessário escrever um prompt?

    Não é necessário. Ele recebe apenas a foto da pessoa e a imagem da roupa; o resultado do provador é determinado pelas duas imagens e pelos parâmetros opcionais de categoria, modo e tipo de imagem de roupa. Não inclua um campo prompt extra na requisição; o backend rejeitará campos desconhecidos.

  • É necessário enviar duas imagens ao mesmo tempo?

    Sim. A foto da pessoa e a imagem da roupa são obrigatórias; se faltar qualquer uma delas, o Playground e a API bloquearão antes do envio. O botão de execução só será ativado após o envio das duas imagens, e a API retornará um erro de validação de parâmetros.

  • Quais categorias de vestuário são suportadas?

    São suportadas partes de cima (tops), partes de baixo (bottoms) e peças inteiras (one-pieces), e também é possível escolher a identificação automática. Quando a categoria não for certa, use primeiro o automático; se a identificação não for precisa, especifique explicitamente. Para catálogos com categorias mistas, recomenda-se enviar agrupados por categoria, reduzindo o desvio causado pela identificação automática.

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