tryonlabs/opentryon

Open-source APIs, SDKs, and models for building virtual try-on and fashion AI applications. Generate models, edit garments, create photoshoots, and build personalized fashion experiences.

OpenTryOn (opentryon) – クイック概要

概要 – ファッションに特化したAIモデルやサービスを多数バンドルしたオープンソースのPythonツールキットです。開発者は、統一されたコマンドラインインターフェース (CLI)、Pythonライブラリ、または TryOn Studio と呼ばれるWeb UIを通じて、バーチャル試着、画像/動画生成、マルチモーダル理解、背景削除、および関連する前処理をローカルまたはクラウドAPI経由で実行できます。

主要機能

分野	できること	含まれるモデル例 (リポジトリ記載)
バーチャル試着 (VTO)	人物画像への衣服の合成、製品着用モデルの生成、コーディネートの再構成、画像から動画への変換。	`flux-vto`, `google-vertex-vto`, `outfitanyone-plus`, `photoroom`, `fashn-tryon-max`, `klein-4b` (商用利用可), `catvton`
画像生成 / 編集	テキストから画像生成、スタイル変換、アップスケーリング、構図調整。	`nano-banana-pro`, `flux2-pro`, `gpt-image-2.5`, `ideogram-4.0`, `pruna-p-image`, `qwen-image`
マルチモーダル理解	画像/動画の記述、衣服メタデータの抽出、ファッションコンテンツに関する質問への回答。	`claude-haiku-5.5`, `kimi-k3`, `qwen3.8-max`, `nemotron‑omni`, `hy4-preview`
動画生成	テキストや画像から短いファッション動画を作成、衣服のアニメーション化。	`veo-3.1`, `luma-ray-2`, `seedance-2.5`, `ltx-2.5`, `runway‑gen‑4.5`, `nvidia‑cosmos‑3`
背景削除 & 前処理	写真から衣服や人物をきれいに切り抜き、学習用データを準備。	`ben2`
安全性 & 意思決定ツール	試着リクエストの安全性を分類し、イエス/ノーの判断を行う。	`tryon-safety-classifier`, `jev`, `d1-3b`
埋め込み (Embeddings)	検索や後続モデルのためのマルチモーダル特徴ベクトルを生成。	`embeddinggemma-2`, `pplx-embed-v2`

使用方法

CLI – ワンライナーコマンド例：

opentryon vton --model flux-vto \
  --person-image data/model-1.jpg \
  --garment-image data/garment.png

MCP サーバー – FastMCPサーバーを起動し、Claude、Cursor、または TryOn Studio UIなどのエージェント向けに各モデルをツールとして公開します。
TryOn Studio – MCPサーバーをバックエンドで呼び出すNext.js Webインターフェース。VTO、生成、理解などの機能をポイント＆クリックで操作可能。

Python ライブラリ – アダプターを直接インポート：

from tryon.api import KimiUnderstandAdapter
adapter = KimiUnderstandAdapter(model="kimi-k3")
result = adapter.understand_image("data/model-1.jpg", prompt="Describe this outfit.")
print(result["text"])

インストール手順

# クローンしてconda環境をセットアップ (推奨)
git clone https://github.com/tryonlabs/opentryon.git
cd opentryon
conda env create -f environment.yml
conda activate opentryon
pip install -e .               # コアパッケージ
pip install -e "[local]"      # オプションのローカル/GPUモデル
cp env.template .env          # 必要なAPIキーを入力 (例: BFL, Moonshot)

またはシンプルに：

pip install opentryon

プロジェクト構成 (概要)

tryon/ – コアパッケージ (APIラッパー、CLI、モデルレジストリ、エージェント、データセット、前処理)。
tryondiffusion/ – 拡散モデルベースの試着研究用コード。
mcp-server/ – FastMCPサーバー実装。
demo/ – Gradioデモスクリプト。
notebooks/ – Jupyterサンプル。
docs/ – Docusaurusサイト (完全なドキュメント、チュートリアル、ロードマップ)。
openapi/ & postman/ – 外部メディアAPI用のSwagger / Postmanコレクション。

ドキュメントとコミュニティ

完全なドキュメント – https://tryonlabs.github.io/opentryon/ (インストール、CLIガイド、MCP設定、エージェント使用法、モデル別ページ)。
Discord – サポートや機能リクエストのためのコミュニティチャット。
ロードマップ – ROADMAP.md に公開。
ライセンス – Creative Commons BY‑NC 4.0 (非営利目的、帰属表示が必要)。

想定されるユーザー

ファッションECプラットフォーム：ゼロから構築せずにバーチャル試着機能を追加したい企業。
開発者・研究者：衣服に関する拡散モデルやマルチモーダルモデルを実験したい方。
プロダクトチーム：社内ツール (カタログ生成、衣服説明、背景削除など) を構築するチーム。
AIエージェント：MCPを通じてファッション関連ツールを利用したいエージェント。

まとめ

OpenTryOnは、数十種類の最先端ファッションAIモデルを単一の使いやすいインターフェースの背後に統合する、包括的で拡張性の高いツールキットです。クラウドAPI呼び出しとローカルGPU推論の両方をサポートしており、ファッションテック分野における迅速なプロトタイピングから本番環境へのデプロイまで幅広く対応可能です。