Fonctionnalité · Mannequin fantôme

API mannequin fantôme pour des photos de produits sur mannequin invisible

En une phrase

L'API ghost mannequin de Photta prend une photo de vêtement sur mannequin et renvoie une image avec mannequin invisible dont l'intérieur est reconstruit. Choisissez un style 3d ou flat_lay, effectuez un POST, sondez toutes les 3 secondes, téléchargez une fois le traitement terminé.

Obtenir une clé API Consulter la documentation

Délai typique: 1.5–4 min
Crédits: 4 crédits en 2K · 5 crédits en 4K
Traitement: asynchrone, polling
Limites: 600 requêtes/min
Authentification: Clé Bearer

Chaque chiffre sur cette page provient de la documentation de l'API Photta · vérifié 2026-09-10

POST/api/v1/ghost-mannequin

RESPONSE=$(curl -s -X POST https://api.photta.app/api/v1/ghost-mannequin \
  -H "Authorization: Bearer $PHOTTA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "product_image": "https://cdn.yourstore.com/products/jacket-front.jpg",
  "back_image": "https://cdn.yourstore.com/products/jacket-back.jpg",
  "image_side": "front",
  "angle": "side",
  "style": "3d",
  "background_color": "white",
  "resolution": "2K",
  "aspect_ratio": "3:4",
  "user_instruction": "closed front, cream interior lining",
  "brand_label_id": "7cc9f988-068b-44cd-8004-22f486b10e67"
}')
ID=$(echo "$RESPONSE" | jq -r '.data.id')

const res = await fetch("https://api.photta.app/api/v1/ghost-mannequin", {
  method: "POST",
  headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.PHOTTA_API_KEY}`, "Content-Type": "application/json" },
  body: JSON.stringify({
    "product_image": "https://cdn.yourstore.com/products/jacket-front.jpg",
    "back_image": "https://cdn.yourstore.com/products/jacket-back.jpg",
    "image_side": "front",
    "angle": "side",
    "style": "3d",
    "background_color": "white",
    "resolution": "2K",
    "aspect_ratio": "3:4",
    "user_instruction": "closed front, cream interior lining",
    "brand_label_id": "7cc9f988-068b-44cd-8004-22f486b10e67"
  }),
});
const { data } = await res.json(); // data.id, data.status

import os, requests

res = requests.post(
    "https://api.photta.app/api/v1/ghost-mannequin",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['PHOTTA_API_KEY']}"},
    json={
      "product_image": "https://cdn.yourstore.com/products/jacket-front.jpg",
      "back_image": "https://cdn.yourstore.com/products/jacket-back.jpg",
      "image_side": "front",
      "angle": "side",
      "style": "3d",
      "background_color": "white",
      "resolution": "2K",
      "aspect_ratio": "3:4",
      "user_instruction": "closed front, cream interior lining",
      "brand_label_id": "7cc9f988-068b-44cd-8004-22f486b10e67"
    },
)
data = res.json()["data"]  # data["id"], data["status"]

A garment shown without its mannequin by the ghost mannequin API — Exemple de sortie

En un coup d'œil

Endpoint: POST /api/v1/ghost-mannequin
Authentification: Clé API Bearer
Traitement: Asynchrone — interrogez l'endpoint de statut par polling
Délai typique: 1.5–4 min
Crédits: 4 crédits en 2K · 5 crédits en 4K
Rapports d'aspect: 3:4 · 1:1 · 4:3 · 9:16 · 16:9
Limites d'entrée: Jusqu'à 10 Mo par image ; JPEG, PNG, WebP
Idempotent: Non

Requête et réponse

Requête

RESPONSE=$(curl -s -X POST https://api.photta.app/api/v1/ghost-mannequin \
  -H "Authorization: Bearer $PHOTTA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "product_image": "https://cdn.yourstore.com/products/jacket-front.jpg",
  "back_image": "https://cdn.yourstore.com/products/jacket-back.jpg",
  "image_side": "front",
  "angle": "side",
  "style": "3d",
  "background_color": "white",
  "resolution": "2K",
  "aspect_ratio": "3:4",
  "user_instruction": "closed front, cream interior lining",
  "brand_label_id": "7cc9f988-068b-44cd-8004-22f486b10e67"
}')
ID=$(echo "$RESPONSE" | jq -r '.data.id')

const res = await fetch("https://api.photta.app/api/v1/ghost-mannequin", {
  method: "POST",
  headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.PHOTTA_API_KEY}`, "Content-Type": "application/json" },
  body: JSON.stringify({
    "product_image": "https://cdn.yourstore.com/products/jacket-front.jpg",
    "back_image": "https://cdn.yourstore.com/products/jacket-back.jpg",
    "image_side": "front",
    "angle": "side",
    "style": "3d",
    "background_color": "white",
    "resolution": "2K",
    "aspect_ratio": "3:4",
    "user_instruction": "closed front, cream interior lining",
    "brand_label_id": "7cc9f988-068b-44cd-8004-22f486b10e67"
  }),
});
const { data } = await res.json(); // data.id, data.status

import os, requests

res = requests.post(
    "https://api.photta.app/api/v1/ghost-mannequin",
    headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['PHOTTA_API_KEY']}"},
    json={
      "product_image": "https://cdn.yourstore.com/products/jacket-front.jpg",
      "back_image": "https://cdn.yourstore.com/products/jacket-back.jpg",
      "image_side": "front",
      "angle": "side",
      "style": "3d",
      "background_color": "white",
      "resolution": "2K",
      "aspect_ratio": "3:4",
      "user_instruction": "closed front, cream interior lining",
      "brand_label_id": "7cc9f988-068b-44cd-8004-22f486b10e67"
    },
)
data = res.json()["data"]  # data["id"], data["status"]

202 Accepted / Terminé

{
  "data": {
    "id": "gm_d4e5f6",
    "status": "processing",
    "style": "3d",
    "angle": "side",
    "background_color": "white",
    "resolution": "2K",
    "aspect_ratio": "3:4",
    "credits_used": 4,
    "created_at": "2026-04-10T16:00:00Z"
  },
  "request_id": "req_gm001"
}

{
  "data": {
    "id": "gm_d4e5f6",
    "status": "completed",
    "style": "3d",
    "angle": "side",
    "background_color": "white",
    "resolution": "2K",
    "aspect_ratio": "3:4",
    "output_url": "https://cdn.photta.app/generated/gm_d4e5f6.jpg",
    "thumbnail_url": "https://cdn.photta.app/generated/gm_d4e5f6-thumb.jpg",
    "credits_used": 4,
    "created_at": "2026-04-10T16:00:00Z",
    "completed_at": "2026-04-10T16:00:48Z",
    "duration_ms": 48000
  },
  "request_id": "req_gm002"
}

Paramètres de requête

ChampDescription

product_image

Type: stringRequis

URL or base64 data URI of the garment photo (front or back, on a mannequin or flat).

back_image

Type: string

URL or base64 data URI of the opposite side — helps the AI reconstruct the interior of the garment for a more realistic 3D effect.

image_side

Type: string

Which side product_image represents.

= front

frontback

angle

Type: string

Camera angle for the output. "side" is worth calling out: the side view is reconstructed from the front photo (plus the back photo when provided), giving you a third catalog view without a third photoshoot — and it works well even on textured garments (crochet, lace, embroidery).

= straight

straightbackside

style

Type: string

Output style: "3d" (ghost mannequin with 3D body shape) or "flat_lay" (garment laid flat, mannequin removed).

= 3d

3dflat_lay

background_color

Type: string

Background color.

= white

whitegraybeigeblack

resolution

Type: string

Output resolution. "2K" costs 4 credits per image; "4K" costs 5 credits per image. 4K is produced natively in a single generation — pick it upfront; the resolution cannot be changed after creation. Note: 4K cannot be combined with aspect_ratio 1:1 — that combination returns 400.

= 2K

2K4K

aspect_ratio

Type: string

Output aspect ratio. Note: 1:1 is not available at 4K resolution — 1:1 combined with 4K returns 400.

= 3:4

3:41:14:39:1616:9

user_instruction

Type: string

Optional free-form note, max 400 characters (anything longer is silently truncated). A guarded steer for ambiguous rendering choices — e.g. "closed front", "cream interior lining", "buttoned up" — it never overrides the source garment, brand label, or structural reconstruction, and it is explicitly NOT a determinism/seed control.

brand_label_id

Type: string

Brand label UUID returned by the Brand Labels API. Applied to the generated garment when present. API v1 request fields use snake_case; use brand_label_id.

Erreurs

StatutTypeSignification

400invalid_request_error: The request is malformed or contains invalid parameters.
401authentication_error: The API key is missing, invalid, or expired.
402insufficient_credits_error: Your account does not have enough credits.
404not_found_error: The requested resource does not exist.
409conflict_error: The request conflicts with current state — e.g. your concurrent-batch cap is reached.
429rate_limit_error: Too many requests. Slow down and retry.Retry-After: 30
500api_error: An internal server error occurred. Retry later.

Limites

600 requêtes par minute par clé API (Fenêtre fixe ; la limite est identique sur tous les forfaits)
Une 429 renvoie Retry-After: 30 secondes
Jusqu'à 10 Mo par image
Formats: JPEG, PNG, WebP
Lots simultanés par forfait: Free 1 · Hobby 2 · Seller 3 · Brand 4 · Studio 6
Polling uniquement — l'API n'envoie aucun webhook.

Une photo en entrée, une photo avec mannequin invisible en sortie

Uploadez la source, choisissez un style, soumettez, effectuez le polling, téléchargez.

Étape 1
Générer une clé d'API
Le ghost mannequin utilise les mêmes identifiants que toutes les autres fonctionnalités de Photta — une seule clé, un seul solde de credits.
Étape 2
Uploader la photo source
Passez une URL publique ou une data URI base64 dans `product_image` ; ajoutez `back_image` lorsque vous disposez d'une vue arrière. JPEG, PNG et WebP jusqu'à 10 MB par image.
Étape 3
Envoyer le job de ghost mannequin en POST
Envoyez une requête POST à `/api/v1/ghost-mannequin` avec `product_image`, `style` (`3d` ou `flat_lay`) et, en option, `angle`, `background_color`, `resolution`. Le polling est le seul signal de complétion — l'API n'envoie aucun webhook.
Étape 4
Effectuer le polling jusqu'à la fin du job
Appelez en GET `/api/v1/ghost-mannequin/:id` toutes les 3 secondes jusqu'à ce que `data.status` passe à `completed` ou `failed` ; le traitement prend généralement entre 1.5 et 4 minutes.
Étape 5
Télécharger et persister
Le résultat est un PNG avec le mannequin supprimé et l'intérieur du vêtement reconstruit. Idéal pour les visuels ghost sur PDP, les galeries produits à rendu 3D et les encarts flat-lay.

Même endpoint en Node.js, Python et cURL

Questions fréquentes des développeurs avant d'intégrer le ghost mannequin

Qu'est-ce que la photographie ghost mannequin ?

Un rendu pour PDP où le vêtement semble flotter sur un corps invisible, révélant simultanément sa coupe et ses détails intérieurs. Historiquement assemblé à partir de plusieurs prises de vue en studio, l'API de Photta le génère en un seul appel à partir d'une unique photo sur mannequin.

Combien coûte le ghost mannequin ?

4 credits en 2K, 5 credits en 4K — soit un credit de moins par niveau que le try-on. Les jobs en échec sont automatiquement remboursés.

Quelle est la différence entre le style 3D et le style flat-lay ?

Le style `3d` préserve le volume tridimensionnel du mannequin — le vêtement conserve son relief, le tombé des épaules et des manches reste naturel, et l'intérieur est reconstruit. `flat_lay` aplatit le vêtement en une disposition 2D nette, idéale pour les collections capsules ou les fiches marketplace exigeant une présentation frontale uniforme.

Puis-je traiter plusieurs photos en batch ?

Oui. Envoyez une requête POST à `/api/v1/ghost-mannequin/batch` avec un tableau d'images sources. La réponse retourne un identifiant de batch ainsi que des identifiants de génération par élément. Effectuez le polling sur `/api/v1/ghost-mannequin/batch/:id` pour un statut global ou sur chaque élément individuellement.

Les coutures intérieures et les étiquettes sont-elles conservées ?

Oui — le modèle reconstruit l'intérieur du vêtement (intérieur du col, revers des poignets, doublure de la ceinture) au lieu de générer une texture générique. Les étiquettes tissées ou imprimées visibles sur la photo d'origine sont conservées dans la mesure du possible.

Comment effectuer le polling pour récupérer le résultat ?

Appelez en GET `/api/v1/ghost-mannequin/:id` toutes les 3 secondes. Pour les jobs en batch, interrogez un endpoint parent qui renvoie un statut global ainsi qu'un détail par élément.

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Chaque chiffre sur cette page provient de la documentation de l'API Photta · vérifié 2026-09-10

Testez l'API en cinq minutes

Générez une clé d'API Photta, collez le snippet cURL ci-dessus, et vous obtiendrez votre première photo portée sur modèle avant même que le café ait fini de couler.

Créer un compte et obtenir une clé API Consulter la documentation

1.5–4 min
4 crédits en 2K · 5 crédits en 4K
asynchrone, polling
600 requêtes/min
Clé Bearer

API mannequin fantôme pour des photos de produits sur mannequin invisible

En un coup d'œil

Requête et réponse

Paramètres de requête

Erreurs

Une photo en entrée, une photo avec mannequin invisible en sortie

Générer une clé d'API

Uploader la photo source

Envoyer le job de ghost mannequin en POST

Effectuer le polling jusqu'à la fin du job

Télécharger et persister

Même endpoint en Node.js, Python et cURL

Questions fréquentes des développeurs avant d'intégrer le ghost mannequin

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