--- author: thibault category: comparison tags: - Virtual Try-On - API - Developers - Generative AI - Benchmark - Comparison keywords: - virtual try on api - best virtual try on api - virtual try-on api comparison - ai try on api - clothing try on api - fashion try on api benchmark title: 2026年版バーチャル試着API比較ベスト10 metaShorterTitle: 2026年版バーチャル試着APIベスト description: >- 10種のバーチャル試着APIを、同じ10枚の人物・衣服写真でテストしました。価格、速度、衣服の再現度、失敗例を比較。2026年9月現在の市場動向も解説します。 publishedAt: '2026-09-29' updatedAt: '2026-09-29' noindex: false canonicalPath: /ja/blog/best-virtual-try-on-apis-2026 --- 同じ10枚の人物写真と商品写真を、10種のバーチャル試着APIでテストしました。すべてデフォルト設定で1回ずつ実行、レタッチなしのそのままの結果を公開します。 _開示情報：Genlookはテスト対象のAPIの1つを開発しています。すべての結果を掲載していますので、ご自身の目でご判断ください。_ ## ベンチマーク結果 各項目の勝者を緑色で示しています。 | API | 1回あたりの価格 | 中央値 | 衣服の再現度 | 対応商品 | 予期せぬ変更 | | :--------------------------- | :------------------------------ | :-------------- | :------------------- | :----------------------------- | :---------------------------------------- | | **Genlook** | $0.02 | 9.8秒 | 非常に優れている | すべて（単一エンドポイント） | なし | | Google Vertex AI | $0.048（大量利用時$0.06） | 11.9秒 | 非常に優れている（衣類のみ） | 衣類のみ | なし | | Gemini 3.1 Flash Image | $0.068 | 11.6秒 | 優れている | すべて（プロンプトによる） | なし | | GPT Image 2 | 平均$0.038（標準画質） | 20.5秒 | 優れている | すべて（プロンプトによる） | 1回：靴の変更 | | FASHN Try-On Max | $0.15（1K、バランス設定） | 25.0秒 | 優れている | 衣類、靴、帽子、ジュエリー | なし | | Seedream 5.0 Pro | $0.093 | 35.3秒 | 良好（色が薄め） | すべて（プロンプトによる） | なし | | Pixelcut | $0.10（+切り抜き$0.05） | 51.9秒 | 良好 | 衣類（トップスが得意） | 1回：コートが長くなった | | FLUX.2 Pro | $0.045〜+ | 19.1秒 | まちまち | すべて（プロンプトによる） | 2回：文字の反転、袖の捏造 | | FASHN v1.6 | $0.049（大量利用時$0.075） | 13.1秒 | まちまち | 衣類のみ | 2回：パンツの変更、ドレープの崩れ | | FLUX VTO (Black Forest Labs) | ホスト環境で約$0.04 | 19.4秒 | まちまち | 衣類のみ | 2回：元のパンツが残る、服が適用されない | _衣服の再現度_は、商品（色、柄、質感、シルエット）がどれだけ忠実に描画されているかを示します。_予期せぬ変更_は、靴が変わったり存在しないディテールが追加されたりなど、商品と無関係な部分が変更された回数です。Genlookの処理時間は本番環境の中央値、その他はスクリプトによる計測値です。汎用画像生成モデルには共通のプロンプトを使用しました。 ## バーチャル試着API トップ5 ### 1. Genlook 色や質感の再現度が最も高く、処理時間の中央値が最速（9.8秒）、価格も最安（$0.02）でした。さらに、衣類、靴、メガネ、ジュエリー、帽子をプロンプトやカテゴリ指定なしで処理できる、グループ内で唯一の統合型エンドポイントでもあります。Vertexは衣類の品質で並びますが、その他のアイテムには対応しておらず、価格も3倍です。[ドキュメント](/docs/tryon-api/introduction)、[使ってみる](https://platform.genlook.app?utm_campaign=best-virtual-try-on-apis-2026)。 ### 2. Google Vertex AI Virtual Try-On 衣類に特化したモデルで、服以外を一切変更しない最もクリーンな結果を出力しました。衣類限定（靴、メガネ、ジュエリー不可）であること、1枚あたり$0.06というコスト、Google Cloudプロジェクトの構築が必要な点がネックとなります。[ドキュメント](https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/imagen/virtual-try-on-preview-08-04)。 ### 3. Gemini 3.1 Flash Image 試着専用ではなく汎用画像生成ツールですが、1行のプロンプトでVertexに匹敵する品質と速度（11.6秒）を$0.068で実現しました。ただし、プロンプトの作成と管理が必要であり、Googleのバージョン変更時には移行作業が発生します。[ドキュメント](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation)。 ### 4. GPT Image 2 衣服の描画力が高く、汎用モデルとしては最安値クラス（標準画質で平均$0.038）です。速度はGeminiの半分以下（20.5秒）で、人物の靴が変更されるケースが1回ありました。[ドキュメント](https://platform.openai.com/docs/guides/image-generation)。 ### 5. FASHN Try-On Max レースや細部の表現はGenlookに次ぐ美しさですが、最も高価（1Kで$0.15）で低速（25秒）でした。モデル着用の写真を使用する場合、衣服カテゴリを指定しないと別のアイテムを試着させてしまうことがあります。[ドキュメント](https://docs.fashn.ai/api-reference/tryon-max)、[GenlookとFASHNの比較](/developers/vs/fashn)。 他の5つ（Seedream 5.0 Pro、Pixelcut、FLUX.2 Pro、FASHN v1.6、FLUX VTO）も実用的な画像を生成しましたが、速度や発色に課題があったり、予期せぬ変更が多く見られました。 ## 主な発見 1. **色と質感の再現度で差がつく。** どのAPIも服の形はそれなりに捉えますが、正確な色調や柄、レースのディテールまで再現できるものは限られます。 2. **無関係な部分への影響に注意。** 靴が変わったり、パンツが置き換わったり、袖が作られたりするケースがあります。「変わってはいけない部分」を必ずテストしてください。 3. **モデル着用写真は判定が難しい。** ジーンズとTシャツを着たモデルの写真を渡すと、多くのAPIは両方を着せてしまいます。可能な限り平置きやトルソーの写真（パックショット）を使用しましょう。 --- ## 商品別の結果 ### トレンチコート（パックショット） ![10種のバーチャル試着APIによるトレンチコートの試着結果。左端は人物写真と商品写真。](/blog-images/tryon-api-benchmark-claire-trench-coat.webp) エクリュの色合い、金のボタン、膝丈のシルエットを最も忠実に再現したのはGenlookでした。FASHN v1.6はジーンズを白いパンツに変更し、Pixelcutはコートを足首まで伸ばしてしまいました。 ### スポンサーロゴ入りサッカーシャツ ![10種のバーチャル試着APIによるサッカーシャツの試着結果。](/blog-images/tryon-api-benchmark-marco-football-home-kit.webp) 文字の再現はほぼ全滅を免れました。FLUX.2 Proはスポンサー名を反転させ、GPT Image 2は靴を変更しました。 ### シルクのサリー ![10種のバーチャル試着APIによるシルクのサリーの試着結果。](/blog-images/tryon-api-benchmark-priya-indian-silk-saree.webp) 難しいドレープですが、10種中9種がうまく処理しました。FASHN v1.6は体の横に布切れを浮かせてしまいました。 ### シルクのプリントミディドレス ![10種のバーチャル試着APIによるプリントミディドレスの試着結果。](/blog-images/tryon-api-benchmark-freya-floral-print-midi.webp) 柄はすべてのAPIで維持されました。FLUX VTOは人物が履いているパンツの上にドレスを重ねてしまいました。 ### レースのウェディングドレス ![10種のバーチャル試着APIによるレースのウェディングドレスの試着結果。](/blog-images/tryon-api-benchmark-sofia-bridal-lace-wedding-gown.webp) レースの身頃を最も美しく表現したのはGenlookとFASHN Try-On Maxでした。FLUX.2 Proは長袖を捏造しました。 ### アバヤ ![10種のバーチャル試着APIによるアバヤの試着結果。](/blog-images/tryon-api-benchmark-amira-modest-black-abaya.webp) Genlook、GPT Image 2、FLUX.2 Proは、商品写真のクリーム色のヒジャブも含めたフルルックで着せ替えました。FLUX VTOは上半身のみを変更しました。 ### ジーンズ（Tシャツとコーディネートした写真） ![10種のバーチャル試着APIによるハイライズジーンズの試着結果。](/blog-images/tryon-api-benchmark-nadia-high-rise-straight-jeans.webp) ![10種のバーチャル試着APIによるワイドジーンズの試着結果。Pixelcutは無料クレジット枠を使い切ったため結果なし。](/blog-images/tryon-api-benchmark-freya-wide-leg-jeans.webp) 大半のAPIが全身をコーディネートし、デニムの色落ちを最も綺麗に再現したのはGenlookでした。FASHN Try-On MaxとFLUX VTOはTシャツの方を選んだり、何も変更しなかったりしました。 --- ## その他の試着API 今回のテストには含まれないAPIです。価格は2026年9月時点の各社サイトに基づきます。 | サービス | 1回あたりの価格 | 備考 | | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :--------------------- | :----------------------------- | | [Pruna P-Image-Try-On](https://docs.pruna.ai/en/stable/docs_pruna_endpoints/performance_models/p-image-try-on.html) | 最初の1着$0.015 | 1回のリクエストで最大11着まで対応 | | [Alibaba OutfitAnyone](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/outfitanyone/) | 約$0.03〜$0.07 | 北京リージョンのみ | | [Magic Hour](https://magichour.ai/api) | 約$0.025（年間プラン） | 解像度はプランに依存 | | [FitRoom](https://fitroom.app/api-pricing) | 約$0.09 | セルフサービス型 | | [Photoroom](https://docs.photoroom.com/image-editing-api-plus-plan/virtual-try-on) | $0.10 | 1K出力、セルフサービス型 | | [Perfect Corp YouCam](https://yce.perfectcorp.com/ai-api/api-pricing) | 約$0.10〜$0.11 | 靴、バッグ、ジュエリーにも対応 | | [Kling AI](https://kling.ai/dev/pricing) | $0.112 | $350スタンダードパック | | [Claid](https://claid.ai/api-pricing) | $0.118 | 最大5着まで | | [Aiuta](https://developer.aiuta.com/) | 非公開 | SKUカタログベース、ASOSが導入 | | [WeShop](https://open.weshop.ai/) | エンタープライズ版（月額$457） | 上位プランでのみ利用可能 | **オープンソース：** ほとんどの試着モデル（IDM-VTON、CatVTON、OOTDiffusion）は研究目的のみにライセンスされています。FASHN VTON v1.5とLeffaは商用利用が可能です。 ## 失敗しない選び方 - **デモ画像ではなく、最も難しい商品でテストする。** - **「変わってはいけない部分」を確認する。** 顔、体型、靴など。 - **トータルコストを計算する。** リトライ回数、ストレージ、そしてユーザーの待ち時間も含めて検討しましょう。 - Geminiのような**汎用プロンプトモデル**は優秀ですが、プロンプトのメンテナンスコストがかかります。 Genlookは1回の試着につき$0.02で、初回3回分の無料クレジットを提供しています。[ドキュメント](/docs/tryon-api/introduction)を読み、ご自身の商品カタログでテストしてみてください。 10組のテスト結果において、衣服の再現度が最も高く、処理速度の中央値が最速（9.8秒）で、価格も最安（$0.02）。さらにすべての商品カテゴリに対応する唯一の統合エンドポイントを提供しているGenlookがトップでした。Google Vertex AIは衣類限定で非常に優秀でした。Gemini 3.1 Flash Image、GPT Image 2、FASHN Try-On Maxも優れた結果を残しています。 1画像あたり$0.015から$0.30以上まで幅広いです。代表的な価格は、Genlookが$0.02、Google Vertex AIが$0.06、Geminiが約$0.07、FASHNが$0.075、PixelcutとPhotoroomが$0.10です。 はい、人物と商品の両方の写真を渡すプロンプトを作成すれば可能です。今回のテストでも両者とも非常に良い結果を出しましたが、GPT Image 2は1度だけ人物の靴を変更してしまいました。