muapi-ugc-lifestyle-try-on

UGC ライフスタイル試着

商品を着用または使用している人物の、UGC（ユーザー生成コンテンツ）風ライフスタイル写真を生成します。自然体で親しみやすく、SNSに馴染む画像です。

入力

名前	タイプ	必須	デフォルト	説明
product_name	text	はい	—	紹介する商品です（例：「白のオーバーサイズパーカー」「ブルーライトカットメガネ」「レザーのクロスボディバッグ」）。
product_image	image_url	はい	—	試着の参照に使用する商品画像または写真のURLです。
model_description	text	いいえ	woman, 25-30 years old, natural look, diverse	モデルの説明です（例：「男性、アスリート体型、20代」「女性、ふくよか、30代、温かみのある肌の色」）。
setting	text	いいえ	casual lifestyle, natural lighting	シーンと雰囲気です（例：「都会のストリートスタイル」「居心地のよい自宅での朝のルーティン」「ジムでのワークアウト」「コーヒーショップ」）。
platform	text	いいえ	instagram	対象プラットフォームです — "instagram"、"tiktok"、"pinterest"、"amazon"。

手順

次の2つのステップでプランを送信します。

ステップ 1 — 服／商品の試着

1. 試着画像の生成 — 商品が着用可能な衣類の場合は muapi image edit（model=ai-dress-change）、それ以外の場合は muapi image edit（model=flux-kontext-pro-i2i）を使用します。
   • ai-dress-change を使用する衣類／着用アイテムの場合：
     • 商品：{{product_image}}
     • プロンプト：{{model_description}} の人物が、{{setting}} の環境で商品を自然に着用している。自然体で親しみやすいUGC風の写真、何気ないポーズ、自然な表情。
   • flux-kontext-pro-i2i を使用するアクセサリー／衣類以外の場合：
     • プロンプト：{{model_description}} の人物が、{{setting}} で {{product_name}} を使用または着用している。参照画像の商品がはっきり見え、際立っている。自然体で親しみやすく、リアルな雰囲気のUGC風ライフスタイル写真。
   • アスペクト比：Instagram は 4:5、TikTok は 9:16、Pinterest は 2:3

ステップ 2 — UGC ライフスタイルのバリエーション

2. ライフスタイルの背景を加えたショット — ステップ 1 の出力を使用して、muapi image edit（model=gpt4o-edit）を実行します。
   • プロンプト：この画像を自然なUGCコンテンツのように仕上げます — {{setting}} に合ったリアルな環境を加え、自然で作り込んでいない印象になるよう照明を調整し、控えめなフィルム粒子を加え、スナップ写真風のスタイルにします。商品 {{product_name}} は、はっきりと見え、明るく照らされた状態に保ちます。

生成後：

• 試着画像とライフスタイルのバリエーションの両方を提示します
• ポーズや設定を変えた3枚のカルーセルセットを生成することを提案します
• kling-v3.0-pro-image-to-video を使って、短いUGC風動画を追加することを提案します

注意事項

• UGCは「偶然撮影された」ように見えると効果が高まります — 過度に洗練された構図や左右対称の構図は避けてください。
• TikTok／Reels の場合は、最もよい静止画を動画にすることを提案してください。
• Amazon の場合は、白背景のバリエーションについて amazon-product-listing スキルを参照してください。

トリガーキーワード

ugc、try on、lifestyle photo、model wearing、outfit photo、wear product、user generated、ugc content、lifestyle try on

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実行エージェント向けの注意事項

• このレシピはLLMがオーケストレーションします。各フェーズを読み、不足している入力があればユーザーに確認してから、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。
• CLI のエイリアスがまだないモデル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 '{...}' で生のエンドポイントを呼び出し、muapi predict wait <request_id> でポーリングしてください。
• 各呼び出しを実行する前に、{{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。