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muapi-fashion-try-on

muapi-fashion-try-on

github.com/samuraigptクリエイティブ・メディア25663 回インストール4 週間前に更新
リポジトリ

muapi-fashion-try-on について

muapi-fashion-try-onは、人物写真と衣服の画像からバーチャル試着画像を作る、LLMが進行を制御するレシピです。生成画像を確認した後、muapiのコマンドラインでファッション動画も作成できます。

主な機能

  1. 012枚の参照画像から試着画像を生成
  2. 02オプションのファッション動画生成
  3. 03動画作成前の試着画像確認
  4. 04出力アスペクト比の案内

活用シーン

  1. 01人物に服を着せた仕上がりの確認
  2. 02短いモデルファッション動画の作成
  3. 03提供写真を使った衣服ビジュアルの生成

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/samuraigpt/generative-media-skills --skill muapi-fashion-try-on

インストール後、Claude Code で/muapi-fashion-try-onを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

ファッション試着

人物の写真と衣服を組み合わせてさまざまな服を仮想試着し、必要に応じてプロのファッションモデル動画を生成します。

入力

名前種類必須デフォルト説明
person_imageimage_urlはい—服を試着する人物またはモデルの写真です。
clothing_imageimage_urlはい—試着する衣服の写真です。

手順

フェーズ A — バーチャル試着

{{person_image}} または {{clothing_image}} が指定されていない場合は、ユーザーにアップロードを依頼します。

両方の画像が揃ったら、試着を実行する 1 つのステップでプランを送信します。

  1. ファッション試着 — muapi image edit(model=qwen-image-edit-2511):
    • 参照画像:{{person_image}} と {{clothing_image}} の両方を使用します。
    • プロンプト:A high-quality fashion photograph of the person from the first reference image wearing the exact clothing item from the second reference image. The fit should be natural and realistic, maintaining the person's pose and the clothing's texture and patterns. Soft studio lighting, neutral background, professional fashion photography style.
    • アスペクト比:1:1 または 4:5

生成されたファッション写真をユーザーに提示し、承認を求めます。

フェーズ B — ファッション動画の生成(任意)

画像の生成後、モデルが衣服を着用したプロのファッション動画を作成するかどうか、ユーザーに尋ねます。

希望された場合は、1 つのステップでプランを送信します。

  1. ファッション動画の生成 — muapi video from-image(model=seedance-v1.5-pro-i2v-fast):
    • 参照画像:フェーズ A で生成した試着画像です。
    • プロンプト:Shot type of Three-Quarter Length Shot. [Push in] as model gracefully places hand on hip, shifts weight to one side, tilts head slightly with soft smile, and gently adjusts hair with fingertips, creating elegant movement and confidence.
    • アスペクト比:9:16 または 4:5

生成後、完成したファッション動画を提示します。

トリガーキーワード

fashion try on、virtual fitting room、try on clothes、model fashion、clothing preview


実行エージェント向けの注意事項

  • このレシピは LLM によってオーケストレーションされます。各フェーズを読み、ユーザーから不足している入力を収集してから、muapi CLI コマンドを呼び出してください。MUAPI_API_KEY が設定されていない場合は、まず muapi auth configure を使用してください。
  • まだ CLI エイリアスがないモデル ID については、curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/<endpoint> -H "x-api-key: $MUAPI_API_KEY" -H 'content-type: application/json' -d '{...}' で未加工のエンドポイントにフォールバックし、muapi predict wait <request_id> でポーリングしてください。
  • 各呼び出しの前に、{{input_name}} プレースホルダーをユーザーの実際の入力に置き換えてください。

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