ਸਮੱਗਰੀ ਵੱਲ ਜਾਓ

FASHN Virtual Try-On V1.6

ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟ ਕਰੋ

ਮਾਡਲ 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.com/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.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

ਇਹ ਬੇਨਤੀ: $0.075 75 API ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਇਸ ਪੰਨੇ ’ਤੇ ਚਲਾਓ

API ਕੁੰਜੀ ਲਵੋ
FASHN ਚਿੱਤਰ ਸੰਪਾਦਨ #try-on#fashion#clothing

ਨਵਾਂ v1.6 ਵਰਚੁਅਲ ਟਰਾਈ-ਆਨ, ਜੋ ਵੱਧ ਆਉਟਪੁੱਟ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਫੋਟੋ ਉੱਤੇ ਕੱਪੜੇ ਰੈਂਡਰ ਕਰਦਾ ਹੈ

FASHN · ਚਿੱਤਰ

ਤੁਹਾਡਾ ਪਹਿਲਾ ਨਤੀਜਾ ਇੱਥੇ ਹੋਵੇਗਾ

ਹੇਠਾਂ ਬੇਨਤੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਆਪਣੀ API ਕੁੰਜੀ ਨਾਲ ਚਲਾਓ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਾਡੇ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਕਾਪੀ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਜਾਂ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ 7 ਦਿਨ ਤੱਕ ਰੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਰਿਕਵੈਸਟ ਬਣਾਓ

ਕੰਟਰੋਲ ਮਾਡਲ ਸਕੀਮਾ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਬਦਲਾਅ ਕਰਦੇ ਹੀ ਕੋਡ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਅੱਪਡੇਟ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

•ਲੋੜੀਂਦਾ

URL ਜਾਂ base64 ਡਾਟਾ ਵਜੋਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਮਾਡਲ ਚਿੱਤਰ।

•ਲੋੜੀਂਦਾ

URL ਜਾਂ base64 ਡਾਟਾ ਵਜੋਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਕੱਪੜੇ ਦਾ ਚਿੱਤਰ।

ਡਿਫ਼ਾਲਟ 1

ਇੱਕ ਰਨ ਲਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਚੰਗਾ ਨਤੀਜਾ ਮਿਲਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਉੱਨਤ category · mode · garment_photo_type · moderation_level · output_format · seed · segmentation_free · enable_safety_checker
category ਡਿਫ਼ਾਲਟ auto

ਟਰਾਈ-ਆਨ ਕੱਪੜੇ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 'auto' ਆਪਣੇ ਆਪ ਪਛਾਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ।

mode ਡਿਫ਼ਾਲਟ balanced

ਗਤੀ–ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੰਤੁਲਨ ਲਈ ਕਾਰਜ ਮੋਡ: 'balanced' ਵਿਚਕਾਰਲਾ ਸੰਤੁਲਨ ਲੱਭਦਾ ਹੈ, 'quality' ਹੌਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ 'performance' ਸੰਭਾਵਿਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਘਾਟ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਚੱਲਦਾ ਹੈ।

garment_photo_type ਡਿਫ਼ਾਲਟ auto

ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਕੱਪੜੇ ਦੀ ਫ਼ੋਟੋ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ। Flat-lay ਸ਼ਾਟ ਅਤੇ ghost mannequin ਚਿੱਤਰ 'flat-lay' ਵਰਤਦੇ ਹਨ; ਮਾਡਲ ਵੱਲੋਂ ਪਹਿਨੇ ਕੱਪੜੇ ਦਿਖਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਫ਼ੋਟੋਆਂ 'model' ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ। 'auto' ਨਾਲ ਸਿਸਟਮ ਖੁਦ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪਛਾਣਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

moderation_level ਡਿਫ਼ਾਲਟ permissive

ਕੱਪੜੇ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਮਾਡਰੇਸ਼ਨ ਨੀਤੀ। 'none' ਨਾਲ ਫ਼ਿਲਟਰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਲਈ ਖਾਤਾ ਅਧਿਕਾਰ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਹ ਚੋਣ 'permissive' ਵਾਂਗ ਵਰਤਦੀ ਹੈ। 'permissive' ਹੇਠ ਰੋਕ ਸਿਰਫ਼ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮੱਗਰੀ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹੈ, ਜਦਕਿ 'conservative' ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੱਪੜੇ ਅਤੇ ਤੈਰਨ ਵਾਲੇ ਕੱਪੜੇ ਵੀ ਬਾਹਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

output_format ਡਿਫ਼ਾਲਟ png

ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਚੋਣ: ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ 'png' ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਸਿਰਜਣਾ ਲਈ 'jpeg'।

ਦੁਹਰਾਈ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੀ ਸਿਰਜਣਾ ਲਈ ਸੀਡ: ਇਹ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਇਨਪੁੱਟ ਇੱਕੋ ਨਤੀਜਾ ਦੇ ਸਕਣ, ਜਦਕਿ ਬਦਲਿਆ ਹੋਇਆ ਸੀਡ ਵੱਖਰਾ ਨਤੀਜਾ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ।

POST /run/fashn/tryon/v1.6?wait=20 ਕੋਟ → $0.075
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/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.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

ਇਹ ਬੇਨਤੀ ਚਲਾਓ

ਤੁਹਾਡੀ key ਇਸ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ: ਇਹ ਸਿਰਫ਼ Doitong API ਨੂੰ ਭੇਜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਤਾਂ ਹੀ (localStorage) ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ Remember ਚੁਣੋ। API ਕੁੰਜੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ

FASHN Virtual Try-On V1.6 ਬਾਰੇ

`garment_image` ਦੇ ਕੱਪੜੇ ਨੂੰ `model_image` ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੇ ਵਿਅਕਤੀ ਉੱਤੇ ਪਹਿਨਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਦੋਵੇਂ URL ਜਾਂ base64 ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। `category` tops, bottoms, one-pieces ਜਾਂ auto ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ `garment_photo_type` ਮਾਡਲ, flat-lay ਜਾਂ auto ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। `mode` performance, balanced ਜਾਂ quality ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ `num_samples` png ਜਾਂ jpeg ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ 4 ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਪੈਰਾਮੀਟਰ

ਨਾਮਕਿਸਮ ਡਿਫ਼ਾਲਟਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਵੇਰਵਾ
model_imageਲੋੜੀਂਦਾ
ਕਿਸਮstring
URL ਜਾਂ base64 ਡਾਟਾ ਵਜੋਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਮਾਡਲ ਚਿੱਤਰ।
garment_imageਲੋੜੀਂਦਾ
ਕਿਸਮstring
URL ਜਾਂ base64 ਡਾਟਾ ਵਜੋਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਕੱਪੜੇ ਦਾ ਚਿੱਤਰ।
categoryਵਿਕਲਪਿਕ
ਕਿਸਮenum
ਡਿਫ਼ਾਲਟauto
topsbottomsone-piecesauto
ਟਰਾਈ-ਆਨ ਕੱਪੜੇ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 'auto' ਆਪਣੇ ਆਪ ਪਛਾਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ।
modeਵਿਕਲਪਿਕ
ਕਿਸਮenum
ਡਿਫ਼ਾਲਟbalanced
performancebalancedquality
ਗਤੀ–ਗੁਣਵੱਤਾ ਸੰਤੁਲਨ ਲਈ ਕਾਰਜ ਮੋਡ: 'balanced' ਵਿਚਕਾਰਲਾ ਸੰਤੁਲਨ ਲੱਭਦਾ ਹੈ, 'quality' ਹੌਲੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ 'performance' ਸੰਭਾਵਿਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਘਾਟ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਚੱਲਦਾ ਹੈ।
garment_photo_typeਵਿਕਲਪਿਕ
ਕਿਸਮenum
ਡਿਫ਼ਾਲਟauto
automodelflat-lay
ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਕੱਪੜੇ ਦੀ ਫ਼ੋਟੋ ਦੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ। Flat-lay ਸ਼ਾਟ ਅਤੇ ghost mannequin ਚਿੱਤਰ 'flat-lay' ਵਰਤਦੇ ਹਨ; ਮਾਡਲ ਵੱਲੋਂ ਪਹਿਨੇ ਕੱਪੜੇ ਦਿਖਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਫ਼ੋਟੋਆਂ 'model' ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ। 'auto' ਨਾਲ ਸਿਸਟਮ ਖੁਦ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪਛਾਣਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
moderation_levelਵਿਕਲਪਿਕ
ਕਿਸਮenum
ਡਿਫ਼ਾਲਟpermissive
nonepermissiveconservative
ਕੱਪੜੇ ਦੇ ਚਿੱਤਰ ਦੀ ਮਾਡਰੇਸ਼ਨ ਨੀਤੀ। 'none' ਨਾਲ ਫ਼ਿਲਟਰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਲਈ ਖਾਤਾ ਅਧਿਕਾਰ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਹ ਚੋਣ 'permissive' ਵਾਂਗ ਵਰਤਦੀ ਹੈ। 'permissive' ਹੇਠ ਰੋਕ ਸਿਰਫ਼ ਸਪਸ਼ਟ ਸਮੱਗਰੀ ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਹੈ, ਜਦਕਿ 'conservative' ਅੰਦਰੂਨੀ ਕੱਪੜੇ ਅਤੇ ਤੈਰਨ ਵਾਲੇ ਕੱਪੜੇ ਵੀ ਬਾਹਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
seedਵਿਕਲਪਿਕ
ਕਿਸਮinteger | null
ਦੁਹਰਾਈ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੀ ਸਿਰਜਣਾ ਲਈ ਸੀਡ: ਇਹ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਇਨਪੁੱਟ ਇੱਕੋ ਨਤੀਜਾ ਦੇ ਸਕਣ, ਜਦਕਿ ਬਦਲਿਆ ਹੋਇਆ ਸੀਡ ਵੱਖਰਾ ਨਤੀਜਾ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ।
num_samplesਵਿਕਲਪਿਕ
ਕਿਸਮinteger
ਡਿਫ਼ਾਲਟ1
1 – 4
ਇੱਕ ਰਨ ਲਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬੇਤਰਤੀਬੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਚੰਗਾ ਨਤੀਜਾ ਮਿਲਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
segmentation_freeਵਿਕਲਪਿਕ
ਕਿਸਮboolean
ਡਿਫ਼ਾਲਟtrue
ਮਾਡਲ ਚਿੱਤਰ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਪਾਰਸਿੰਗ ਬੰਦ ਕਰੋ।
output_formatਵਿਕਲਪਿਕ
ਕਿਸਮenum
ਡਿਫ਼ਾਲਟpng
pngjpeg
ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਚੋਣ: ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਗੁਣਵੱਤਾ ਲਈ 'png' ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਸਿਰਜਣਾ ਲਈ 'jpeg'।
enable_safety_checkerਵਿਕਲਪਿਕ
ਕਿਸਮboolean
ਡਿਫ਼ਾਲਟtrue
false ਸੈੱਟ ਕਰਕੇ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਨੂੰ ਢਿੱਲਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੇ ਕਾਲਰ ਅਧਿਕਾਰਤ ਹੋਵੇ।
ਲੋੜੀਂਦਾ

ਆਉਟਪੁੱਟ

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.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਫ਼ਾਈਲਾਂ, ਤੁਹਾਡੀ ਚੋਣਹਰ outputs[].url ਸਾਡੇ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਪੀ ਹੈ: ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਰੱਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ (ਪ੍ਰਤੀ GB-ਮਹੀਨਾ ਭੁਗਤਾਨ) ਜਾਂ 7 ਦਿਨ ਤੱਕ ਮੁਫ਼ਤ, ਤੁਹਾਡੀ ਖਾਤਾ ਸੈਟਿੰਗ ਜਾਂ ?storage= ਅਨੁਸਾਰ।
ਹਰ ਮਾਡਲ ’ਤੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਰੂਪਤਸਵੀਰਾਂ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਸਭ ਲਈ type, url, content_type, width, height ਅਤੇ duration। output ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਪਣਾ ਨਤੀਜਾ ਆਬਜੈਕਟ ਹੈ।
ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਫ਼ੀਲਡ
images
array of object {url, content_type, file_name, file_size}

ਹੋਰ ਮਾਡਲ: ਚਿੱਤਰ ਸੰਪਾਦਨ

AI ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ: ਇਹ ਪੰਨਾ Markdown ਵਜੋਂ ਇੱਥੇ ਹੈ https://doitong.com/pa/developers/models/fashn/tryon/v1.6.md. ਸਾਰੇ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਗਾਈਡ: https://doitong.com/developers/llms.txt