AI 腹筋

概要

AI 腹筋 API で、写真に腹筋の輪郭を追加します。全身または上半身の画像をアップロードし、補正モードと強度レベルを設定します。

対応モード:

Six-pack: シックスパックを追加します。
Vest-line: 腹部中央の筋肉の輪郭を強調します。

統合ガイド

入力要件と処理基準:

全身または上半身の画像をアップロードします。
補正モードを選択します: Six-pack または Vest-line。
希望する腹筋補正の強度レベルを選択します。
画像の長辺の最大解像度は 4096 px を超えてはなりません。
ソースファイルサイズは 10 MB 未満である必要があります。
両肩が確認できる、検出可能な人物が少なくとも 1 人必要です。
腹部が確認できる必要があります（衣服を着用している場合も、着用していない場合も可）。
対応ポーズ範囲: −45° < yaw < 45°。
単一人物の処理に対応しています。画像内に複数の人物が写っている場合、API は可視肩面積が最も大きい人物を自動的に選択します。

ワークフロー:

File API を使用してファイルメタデータをアップロードします。
レスポンスから署名付きアップロード URL を取得します。
返された URL に実際の画像をアップロードします。
腹筋形状補正用の AI タスクを作成します。
Webhook を設定するか、完了するまでタスクステータスをポーリングします。
処理が成功したら、生成された結果画像をダウンロードします。

ステップ 1 — File API を使用してファイルメタデータをアップロードする

POST /s2s/v2.0/file を使用してファイルレコードを作成し、ソース画像のアップロード詳細を受け取ります。

curl --request POST \
  --url https://yce-api-01.makeupar.com/s2s/v2.0/file \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --header 'content-type: application/json' \
  --data '{
    "files": [
      {
        "content_type": "image/jpg",
        "file_name": "full_body_photo_01_3dbd1b6683.jpg",
        "file_size": 547541
      }
    ]
  }'

File API サンプルレスポンス:

{
  "status": 200,
  "data": {
    "files": [
      {
        "content_type": "image/jpg",
        "file_name": "full_body_photo_01_3dbd1b6683.jpg",
        "file_id": "SaGaqpDgKwFrVBgMpQMA3HY0LeqdT9/13W5TOD8/u/FfjK3xgCQ+hRt9MJXBFaud",
        "requests": [
          {
            "method": "PUT",
            "url": "https://yce-us.s3-accelerate.amazonaws.com/demo/ttl30/...signature...",
            "headers": {
              "Content-Length": "547541",
              "Content-Type": "image/jpg"
            }
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

ステップ 2 — File API レスポンスの詳細を取得する

レスポンスには以下が含まれます:

フィールド	説明
`file_id`	AI タスクの作成に使用される識別子。
`requests.url`	実際の画像ファイルをアップロードするための署名付き URL。
`requests.method`	アップロードメソッド、通常は `PUT`。
`requests.headers`	アップロードリクエストに必要なヘッダー。

ステップ 3 — 提供された URL に画像をアップロードする

File API レスポンスの requests.url を使用して、ソース画像をアップロードします。

curl --location --request PUT 'https://yce-us.s3-accelerate.amazonaws.com/demo/ttl30/...signature...' \
  --header 'Content-Type: image/jpg' \
  --header 'Content-Length: 547541' \
  --data-binary @'./full_body_photo_01_3dbd1b6683.jpg'

ステップ 4 — AI タスクを作成する

POST /s2s/v2.0/task/abs-shape を使用して、腹筋補正タスクを作成します。

パラメータ	説明	例
`src_file_id`	File API アップロードフローから返されるファイル ID。アップロードファイルワークフローを使用する場合に必須。	`"SaGaqpDgKwFrVBgMpQMA3HY0LeqdT9/13W5TOD8/u/FfjK3xgCQ+hRt9MJXBFaud"`
`src_file_url`	ソース画像の直接 URL。`src_file_id` の代替として使用します。	`"https://example.com/selfie.jpg"`
`mode`	補正モード。対応値は `Six-pack` と `Vest-line` です。	`"Six-pack"`
`intensity`	腹筋補正の強度レベル。	`1`

リクエスト例:

const resp = await fetch(
  'https://yce-api-01.makeupar.com/s2s/v2.0/task/abs-shape',
  {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      Authorization: 'Bearer <YOUR_TOKEN_HERE>'
    },
    body: JSON.stringify({
      src_file_url: 'https://example.com/selfie.jpg',
      mode: 'Six-pack',
      intensity: 1
    })
  }
);

const data = await resp.json();
console.log(data);

AI タスク API レスポンス:

{
  "status": 200,
  "data": {
    "task_id": "SaGaqpDgKwFrVBgMpQMA3HY0LeqdT9_13W5TOD8_u_GPi6NqQ3dhlmN-6ntFwhzT"
  }
}

ステップ 5 — Webhook の設定またはタスク結果のポーリング

設定および検証の詳細については、Webhook 統合ガイドを参照してください。

ポーリングの場合は、返された task_id を使用してタスクステータスを確認します。

curl --request GET \
  --url https://yce-api-01.makeupar.com/s2s/v2.0/task/abs-shape/<YOUR_TASK_ID> \
  --header 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' \
  --header 'content-type: application/json'

ステップ 6 — 結果画像の取得

処理が成功すると、レスポンスに data.results.url にダウンロード URL が含まれます。

{
  "status": 200,
  "data": {
    "error": null,
    "results": {
      "url": "https://yce-us.s3-accelerate.amazonaws.com/demo/ttl30/...signature..."
    },
    "task_status": "success"
  }
}

無効な API キーのレスポンス:

アクセストークンが無効な場合、API は 401 レスポンスを返します。

{
  "status": 401,
  "error": "Unauthorized",
  "error_code": "InvalidAccessToken"
}

ユースケース:

ファイル仕様とエラー

ファイル仕様:

仕様	要件
画像タイプ	全身または上半身の画像。
ソース被写体	両肩と腹部が確認できる、検出可能な人物 1 人。
ポーズ要件	対応ポーズ範囲は `−45° < yaw < 45°` です。
複数人物の処理	複数の人物が検出された場合、API は可視肩面積が最も大きい人物を自動的に選択します。
長辺の最大解像度	長辺は 4096 px を超えてはなりません。
ファイルサイズ制限	10 MB 未満である必要があります。
対応フォーマット	`jpg`, `png`。

エラーコード:

エラーコード	説明
`exceed_max_filesize`	ソース画像が最大許容寸法またはファイルサイズを超えています。長辺は 4096 px を超えてはならず、ファイルサイズは 10 MB 未満を維持する必要があります。
`error_pose`	人物検出の欠如、肩の可視性の問題、腹部の可視性の問題、腰部領域の検出失敗、股関節キーポイントの検出失敗、または非対応のポーズ範囲により、ポーズ検出が失敗しました。
`error_nsfw_content_detected`	ソース画像または生成された結果画像に潜在的な NSFW コンテンツが検出されました。
`invalid_parameter`	ソースキー、宛先キー、アクション、モード値、強度レベル、またはタスク設定に対して無効なパラメータが提供されました。
`error_download_image`	ソース画像を正常にダウンロードできませんでした。
`error_decode_image`	ソース画像を正常にデコードできませんでした。

環境と依存関係:

ツール / 言語	推奨ランタイムバージョン
cURL	Bash ≥ 3.2; curl ≥ 7.58 (モダンな TLS/HTTP 対応); jq ≥ 1.6 (堅牢な JSON 解析用)。
Node.js	グローバル `fetch` 対応のため Node ≥ 18。
JavaScript ブラウザ対応	Chrome / Edge ≥ 80, Firefox ≥ 74, Safari ≥ 13.1。
PHP	モダンな TLS 互換性のため PHP ≥ 7.4; ext-curl を推奨、または OpenSSL と JSON 対応で `allow_url_fopen=On`。
Python	f-strings のため Python ≥ 3.10; requests ≥ 2.20.0。
Java	HttpClient のため Java 11+; Jackson Databind ≥ 2.12.0。

ユニット消費

AI 機能	消費ユニット
AI 腹筋 V1.0	1

OpenAPI記述をダウンロード

ai_abs_filter.json

ai_abs_filter.yaml

概要

メール

YouCamOnlineEditor_API@perfectcorp.com

ライセンス

利用規約

言語

サーバー

https://yce-api-01.makeupar.com