Интеграция функционала примерки (Fitter) - Отчет

✅ Выполнено

1. Создана ветка `fitter`

Новая ветка создана и отправлена на GitHub
Коммит: 572bd2b - "feat: integrate fitter (virtual try-on) functionality"

2. Интегрирован модуль `gpt_integration/fitter/`

Скопированы и адаптированы 4 файла из fitting_bot/gpt_integration/photo_processing/:

prompts.py - промпты для примерки (скопирован без изменений)
image_client.py - расширенный клиент с поддержкой GPT Image моделей (скопирован без изменений)
validator.py - валидация фото через ChatGPT (исправлен синхронный вызов complete_messages())
generator.py - основная логика генерации примерки (исправлены импорты на относительные)
__init__.py - экспорт функций модуля (создан новый)

3. Добавлен API endpoint

В gpt_integration/service.py:

Добавлена Pydantic модель TryOnRequest
Добавлен endpoint POST /v1/fitter/try-on
Поддержка аутентификации через X-API-Key header

4. Создана документация

docs/fitter/FITTER_INTEGRATION_GUIDE.md - подробная инструкция по интеграции

🚀 Функционал

API Endpoint: `POST /v1/fitter/try-on`

Параметры запроса:

{
  "user_photo_url": "https://example.com/user.jpg",
  "product_photo_urls": ["https://example.com/product1.jpg", "https://example.com/product2.jpg"],
  "model": "gemini-2.5-flash-image",
  "mode": "single_item",
  "item_name": "пиджак",
  "category": "ПИДЖАКИ"
}

Поддерживаемые модели:

gemini-2.5-flash-image - быстрая генерация
gemini-3-pro-image - качественная генерация
gpt-image-1 - GPT Image модели через CometAPI
gpt-image-1.5 - улучшенная GPT Image модель

Режимы примерки:

single_item - примерить только конкретный товар
full_outfit - примерить весь образ

Возвращает:

{
  "success": true,
  "result": {
    "photo_url": "data:image/png;base64,...",
    "processing_time": 15
  }
}

🔧 Технические детали

Архитектура

Модуль полностью изолирован в gpt_integration/fitter/
Не конфликтует с существующим photo_processing/
Использует существующий GPTClient для валидации
Поддерживает как Gemini, так и GPT Image модели

Зависимости

Все необходимые пакеты уже установлены:

httpx - HTTP запросы
Pillow - обработка изображений
tenacity - retry логика

Переменные окружения

Используются существующие переменные:

COMET_API_KEY - ключ для CometAPI
IMAGE_GEN_BASE_URL - базовый URL API (по умолчанию https://api.cometapi.com)
API_SECRET_KEY - ключ для аутентификации endpoint

🧪 Тестирование

Docker запуск

Проект успешно запущен через Docker Compose:

Все сервисы работают
GPT сервис доступен на порту 9000
Endpoint /v1/fitter/try-on готов к использованию

Проверка импортов

python -c "from gpt_integration.fitter import generate_tryon, validate_photo; print('✅ Fitter module imports successfully')"
# ✅ Fitter module imports successfully

📋 Следующие шаги

Тестирование API - проверить работу endpoint с реальными изображениями
Интеграция с ботом - добавить кнопку "Примерка" в меню бота
Оптимизация - настроить параметры моделей для лучшего качества
Мониторинг - добавить логирование и метрики использования

🔗 Ссылки

Ветка на GitHub: https://github.com/okoloboga/wb_assist/tree/fitter
Pull Request: https://github.com/okoloboga/wb_assist/pull/new/fitter
Документация: docs/fitter/FITTER_INTEGRATION_GUIDE.md

Статус: ✅ Интеграция завершена, функционал готов к тестированию

FilesExpand file tree

FITTER_INTEGRATION_SUMMARY.md

Latest commit

History