构建 · 隐形模特自动化

为您的商品目录实现隐形模特自动提取

一句话总结

拉取自上次运行以来的目录增量，将包含单一样式的 product_images 数组（每项包含一个图像 URL 以及可选的 back_image）POST 提交至 /api/v1/ghost-mannequin/batch，每 3 秒轮询一次批次 ID，直到所有项目状态变为 completed 或 failed，然后使用对应的 output_url 更新每个商品行。并发批次数量受套餐限制。

获取 API Key查看隐形模特 API
  • Credits: 2K 分辨率 4 credits · 4K 分辨率 5 credits
  • 常规耗时: 1.5–4 min
  • 处理方式: 异步，轮询

本页所有数据均来自 Photta API 文档 · 已验证

无需设计师介入，即可去除每张 PDP 照片中的模特。Photta 的隐形模特 endpoint 天生支持批处理——每晚运行的定时任务可在数小时内（而非数周）将包含 50K SKU 的商品源转换为隐形模特目录。

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')

工作原理

全目录每晚运行

实现无人值守自动化所需的五个环节。

  1. 步骤 1

    映射您的商品目录

    明确哪些商品行需要隐形模特图像、哪些已经生成、哪些属于受限类别。存储 last_photographed_at 时间戳，以便每晚的任务仅处理增量数据。

  2. 步骤 2

    按类别选择 3D 或平铺（flat-lay）

    `3d` 适用于需要立体感的服装——外套、牛仔裤、剪裁服饰。`flat_lay` 适用于平铺拍摄效果更好的配饰和针织衫。按商品类别存储样式，以便批次构建器无需人工干预即可选取正确样式。

  3. 步骤 3

    批量提交增量数据

    向 /api/v1/ghost-mannequin/batch 发送 POST 请求，附带 product_images 数组——每个项目包含 image、可选的 back_image 和 image_side——并为整个批次指定一个 style、background_color 和 resolution。自行维护一份数组索引到商品 ID 的映射；响应会按相同顺序为每个项目返回一个生成 ID。

  4. 步骤 4

    轮询父批次

    批次 endpoint 会返回聚合计数器（total、processing、completed、failed）。每 3 秒轮询一次，直到 completed + failed 等于 total。Photta 会在批次内并行处理各个项目，因此您无需单独轮询各个生成任务。

  5. 步骤 5

    持久化存储到您的数据库

    按顺序遍历 status.data.items——批次会保持您的数组顺序——并使用对应的 output_url 更新每个商品行。记录失败项——它们几乎总是指向数据源中损坏的原图，您可以在修复后于下一次运行时重新提交。

Python 三步走

提取增量、批量提交、父批次轮询——最小可行目录自动化。

from datetime import datetime, timedelta

yesterday = datetime.utcnow() - timedelta(days=1)
rows = db.execute(
    "SELECT id, source_image_url FROM products WHERE updated_at > %s",
    (yesterday,),
).fetchall()
import os, requests

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

BASE = "https://api.photta.app/api/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['PHOTTA_API_KEY']}"}
# data["items"] comes back in the order of the product_images you submitted.
batch_id = data["batch_id"]
for _ in range(240):  # 240 × 3s = 12 minutes
    status = requests.get(f"{BASE}/ghost-mannequin/batch/{batch_id}", headers=HEADERS).json()["data"]
    if status["completed"] + status["failed"] == status["total"]:
        break
    time.sleep(3)

for row, item in zip(rows, status["items"]):
    if item["status"] == "completed":
        db.execute(
            "UPDATE products SET ghost_image_url = %s WHERE id = %s",
            (item["output_url"], row.id),
        )

开发者常见问题

在商品目录规模下运行隐形模特

单个批次最大支持多大？

根据文档，批次 endpoint 每次调用最多可接受几百个项目。对于 50K SKU 的每晚运行，请将增量拆分为 100–200 个项目的批次并按顺序触发，以便轻松保持在套餐的 rate limit 之下。

一个批次可以混合 3D 和平铺吗？

可以——style 是单项级别的字段，因此单个批次可以同时包含两者。在实践中，大多数团队仍会按类别拆分，因为当批次中的每一行都写入同一个数据库列时，下游的持久化逻辑会更简单。

失败的项目会如何处理？

批次中失败的项目会自动退还其 credits，并在最终的项目 payload 中携带 error_code + error_message。记录这些失败，并在团队有机会修复原图或将该行标记为永久无效输入后，于次日晚上重试。

如何将结果映射回我的商品 ID？

提交时请自行维护一份数组索引到商品 ID 的映射：批次响应会按与 product_images 相同的顺序为每个项目返回一个生成 ID，批次状态也会按该顺序列出各个项目。

我可以将其配置为每日定时任务（cron）吗？

可以——对于处理目录级规模资产的团队，标准的承重架构模式就是配置一个简单的每日 cron：拉取过去 24 小时的增量数据，分块，批量提交任务，并将结果写入数据库。请确保执行器具备幂等性，以便在某夜任务失败时能够安全重放。

相关页面

参考

本页所有数据均来自 Photta API 文档 · 已验证

今晚即可上线目录级隐形模特图生成

三个 Python 函数，一个 cron，50K 张照片。获取 API 密钥，直接接入你的商品目录。

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