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FASHN Virtual Try-On V1.6

इंटीग्रेट करें

मॉडल id fashn/tryon/v1.6
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/fashn/tryon/v1.6?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model_image": "example",
    "garment_image": "example"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

यह अनुरोध: $0.075 75 API क्रेडिट · ≈ ₽7.85 इसे इस पेज पर चलाएँ

API कुंजी प्राप्त करें
FASHN इमेज एडिटिंग #try-on#fashion#clothing

नया v1.6 वर्चुअल ट्राय-ऑन, जो अधिक उच्च आउटपुट रिज़ॉल्यूशन पर मॉडल की फ़ोटो में परिधान रेंडर करता है

FASHN · इमेज

आपका पहला परिणाम यहाँ आएगा

नीचे एक अनुरोध बनाएँ और उसे अपनी API कुंजी से चलाएँ। आउटपुट हमारे स्टोरेज में कॉपी किए जाते हैं और हमेशा के लिए या 7 दिन तक मुफ़्त में रखे जाते हैं।

अनुरोध बनाएँ

कंट्रोल मॉडल स्कीमा से जनरेट होते हैं। इन्हें बदलने पर कोड और कीमत अपडेट होती है।

•आवश्यक

URL या base64 data के रूप में दी गई मॉडल इमेज।

•आवश्यक

URL या base64 data के रूप में दी गई garment इमेज।

डिफ़ॉल्ट 1

एक run में इमेज की संख्या, जिससे कई प्रयास एक साथ करके निर्माण की randomness के बावजूद अच्छे परिणाम की संभावना बढ़ाई जा सके।

उन्नत category · mode · garment_photo_type · moderation_level · output_format · seed · segmentation_free · enable_safety_checker
category डिफ़ॉल्ट auto

Try-on garment category, जिसमें 'auto' इसे स्वचालित रूप से पहचानने का प्रयास करने का अनुरोध करता है।

mode डिफ़ॉल्ट balanced

Speed–quality tradeoff के लिए operating mode: 'balanced' बीच का संतुलन चुनता है, 'quality' धीमी processing के साथ बेहतर परिणाम देता है, और 'performance' संभावित गुणवत्ता-हानि के साथ तेज़ चलता है।

garment_photo_type डिफ़ॉल्ट auto

आंतरिक पैरामीटर के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए परिधान की फ़ोटो की श्रेणी। समतल सतह पर रखे कपड़ों की फ़ोटो और अदृश्य पुतले वाली इमेज के लिए 'flat-lay' का उपयोग करें; किसी व्यक्ति को कपड़े पहने दिखाने वाली फ़ोटो के लिए 'model' का उपयोग करें। 'auto' के साथ, सिस्टम स्वयं श्रेणी पहचानने का प्रयास करता है।

moderation_level डिफ़ॉल्ट permissive

Garment-image moderation policy। 'none' के साथ filters अक्षम करने के लिए account authorization आवश्यक है; इसके बिना यह चयन 'permissive' की तरह व्यवहार करता है। 'permissive' के अंतर्गत blocking केवल explicit content तक सीमित है, जबकि 'conservative' underwear और swimwear को भी बाहर रखता है।

output_format डिफ़ॉल्ट png

इमेज format का विकल्प: अधिकतम गुणवत्ता के लिए 'png' और तेज़ निर्माण के लिए 'jpeg'।

दोहराने योग्य निर्माण के लिए सीड: यह यादृच्छिकता को स्थिर करता है, ताकि समान इनपुट से समान परिणाम मिल सके, जबकि सीड बदलने पर अलग परिणाम मिलता है।

POST /run/fashn/tryon/v1.6?wait=20 कोटेशन → $0.075
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/fashn/tryon/v1.6?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model_image": "example",
    "garment_image": "example"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

यह अनुरोध चलाएँ

आपकी key इसी ब्राउज़र में रहती है: इसे केवल Doitong API को भेजा जाता है और केवल तभी (localStorage) में सेव किया जाता है जब आप Remember चुनते हैं। API कुंजी प्राप्त करें

FASHN Virtual Try-On V1.6 के बारे में

`garment_image` के कपड़े को `model_image` में मौजूद व्यक्ति पर पहनाता है; दोनों URL या base64 हो सकते हैं। `category` tops, bottoms, one-pieces या auto स्वीकार करता है, और `garment_photo_type` मॉडल, flat-lay या auto स्वीकार करता है। `mode` performance, balanced या quality होता है, और `num_samples` png या jpeg में 1 से 4 परिणाम देता है।

पैरामीटर

नामप्रकार डिफ़ॉल्टअनुमत विवरण
model_imageआवश्यक
प्रकारstring
URL या base64 data के रूप में दी गई मॉडल इमेज।
garment_imageआवश्यक
प्रकारstring
URL या base64 data के रूप में दी गई garment इमेज।
categoryवैकल्पिक
प्रकारenum
डिफ़ॉल्टauto
topsbottomsone-piecesauto
Try-on garment category, जिसमें 'auto' इसे स्वचालित रूप से पहचानने का प्रयास करने का अनुरोध करता है।
modeवैकल्पिक
प्रकारenum
डिफ़ॉल्टbalanced
performancebalancedquality
Speed–quality tradeoff के लिए operating mode: 'balanced' बीच का संतुलन चुनता है, 'quality' धीमी processing के साथ बेहतर परिणाम देता है, और 'performance' संभावित गुणवत्ता-हानि के साथ तेज़ चलता है।
garment_photo_typeवैकल्पिक
प्रकारenum
डिफ़ॉल्टauto
automodelflat-lay
आंतरिक पैरामीटर के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए परिधान की फ़ोटो की श्रेणी। समतल सतह पर रखे कपड़ों की फ़ोटो और अदृश्य पुतले वाली इमेज के लिए 'flat-lay' का उपयोग करें; किसी व्यक्ति को कपड़े पहने दिखाने वाली फ़ोटो के लिए 'model' का उपयोग करें। 'auto' के साथ, सिस्टम स्वयं श्रेणी पहचानने का प्रयास करता है।
moderation_levelवैकल्पिक
प्रकारenum
डिफ़ॉल्टpermissive
nonepermissiveconservative
Garment-image moderation policy। 'none' के साथ filters अक्षम करने के लिए account authorization आवश्यक है; इसके बिना यह चयन 'permissive' की तरह व्यवहार करता है। 'permissive' के अंतर्गत blocking केवल explicit content तक सीमित है, जबकि 'conservative' underwear और swimwear को भी बाहर रखता है।
seedवैकल्पिक
प्रकारinteger | null
दोहराने योग्य निर्माण के लिए सीड: यह यादृच्छिकता को स्थिर करता है, ताकि समान इनपुट से समान परिणाम मिल सके, जबकि सीड बदलने पर अलग परिणाम मिलता है।
num_samplesवैकल्पिक
प्रकारinteger
डिफ़ॉल्ट1
1 – 4
एक run में इमेज की संख्या, जिससे कई प्रयास एक साथ करके निर्माण की randomness के बावजूद अच्छे परिणाम की संभावना बढ़ाई जा सके।
segmentation_freeवैकल्पिक
प्रकारboolean
डिफ़ॉल्टtrue
मॉडल इमेज के लिए human parsing अक्षम करें।
output_formatवैकल्पिक
प्रकारenum
डिफ़ॉल्टpng
pngjpeg
इमेज format का विकल्प: अधिकतम गुणवत्ता के लिए 'png' और तेज़ निर्माण के लिए 'jpeg'।
enable_safety_checkerवैकल्पिक
प्रकारboolean
डिफ़ॉल्टtrue
यदि कॉलर अधिकृत है, तो false सेट करके स्क्रीनिंग में ढील दी जा सकती है।
आवश्यक

आउटपुट

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "fashn/tryon/v1.6",
  "status": "succeeded",
  "created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
  "started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
  "completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
  "queue_position": null,
  "cost": {
    "credits": 75,
    "usd": "0.075",
    "charged": 75,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "model_image": "example",
    "garment_image": "example"
  },
  "output": {
    "images": [
      {
        "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
        "content_type": "image/jpeg",
        "file_name": "0-output.jpeg",
        "file_size": 1843200
      }
    ]
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "image",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "width": 1024,
      "height": 768,
      "stored": true
    }
  ],
  "error": null,
  "metrics": {
    "inference_seconds": 6.8
  },
  "urls": {
    "self": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
आपकी फ़ाइलें, आपकी पसंदहर outputs[].url हमारे स्टोरेज में एक कॉपी है: हमेशा के लिए (प्रति GB-माह भुगतान) या 7 दिन तक मुफ़्त में, आपके अकाउंट की सेटिंग या ?storage= के अनुसार।
हर मॉडल पर एक जैसा आकारइमेज, वीडियो और ऑडियो सभी के लिए type, url, content_type, width, height और duration। output मॉडल का अपना परिणाम ऑब्जेक्ट है।
आउटपुट के फ़ील्ड
images
array of object {url, content_type, file_name, file_size}

और मॉडल: इमेज एडिटिंग

AI एजेंट के लिए: इस पेज का Markdown यहाँ है https://doitong.com/hi/developers/models/fashn/tryon/v1.6.md. सभी मॉडल और गाइड: https://doitong.com/developers/llms.txt