魔镜试衣

要解决的具体问题

服装品牌与电商卖家在上新时普遍面临两大痛点：一是传统虚拟试衣依赖专业模特反复拍摄，单款内容制作成本高、周期长，难以适配快节奏的上新需求；二是AI生成的试穿效果常出现图案变形、色彩偏差或背景替换过度，无法满足商品展示的保真要求，后期仍需大量人工修图。

核心能力与工作流程

核心能力：

• 基于FASHN的tryon-v1.6或tryon-max 4K引擎，处理model_image（模特照，base64，≤50MB）与cloth_image（服装照，base64，≤50MB），30–60秒生成换装效果图
• 多租户SaaS管理：支持注册/认证/用量计数/套餐升级，通过tokens.json管理租户数据，月度用量自动重置
• 背景场景融合：仅替换模特背景，脸、五官、皮肤等区域保留原图像素，零修改
• 色彩保真增强：用ref_garment动态调整饱和度，避免过艳或偏色，保证图案款式不变
• 七层安全防护：涵盖IP限速、暴力破解防护、API限流等，默认开启

工作流程：

1. 上传模特照与服装照
2. 选择品类（如dress/coat）和画质（standard/hd/uhd）
3. 调用POST /weave端点提交试穿请求
4. 生成结果并保存到OUTPUT_DIR

适用边界与注意点

• 依赖FASHN主引擎，需配置FASHN_API_KEY，备用引擎fal.ai可选
• 试用版有水印，下载功能仅标准及以上套餐可用
• 生产环境建议搭配Nginx反向代理+SSL，.env文件切勿提交公开仓库
• 若出现款式走样，需确认mode=quality和garment_photo_type=flat-lay；颜色偏差大需检查enhance_result_image的ref_garment参数