modeller

inclusionAI: Ming Image 0.1 Design Layer

Markdown · JSON

inclusionAI: Ming Image 0.1 Design Layer

Ming Image 0.1 Design Layer opdeler ét sammenlagt designbillede i separate RGBA-billedlag. Medsend præcis én reference og en prompt, der beskriver den ønskede lagplan. Denne udgave returnerer billedlag til videre komposition, understøtter PNG eller WebP og bevarer inputbilledets dimensioner.

Om modellen

Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.

Ming Image 0.1 Design Layer er inclusionAIs billede-til-billede-model til opdeling af et sammenlagt design i RGBA-lag. Vælg det præcise ID inclusionai/ming-image-0.1-design-layer med Images-metoden på POST /v1/images/generations. Dens rolle er at tage en eksisterende komposition og en skriftlig lagplan og derefter returnere separate billedoutput for lagene.

Medsend præcis ét referencebillede via input_references, og beskriv i prompt, hvad der skal isoleres. Den dokumenterede referencerepræsentation accepterer en HTTP(S)-billed-URL eller en base64-data-URL. En nyttig lagplan kan skelne mellem baggrund, hovedgenstand og forgrundsdekoration og forklare, hvilke synlige elementer der hører sammen. Brug det faktiske sammenlagte design som reference, så opdelingen er knyttet til den komposition, du vil redigere.

Den dedikerede modelprofil sætter input_references til én reference og n til 1. Denne anmodningsindstilling beskriver én ønsket opdeling; den dokumenterede modeladfærd returnerer ét billede pr. lag. Gem hvert billede i svaret frem for at behandle det første data-element som hele resultatet. Prompten skal formidle den ønskede gruppering af elementer, mens de returnerede lag udgør det faktiske outputsæt, der skal gennemgås.

De understøttede valg for output_format er png og webp. Outputdimensionerne følger inputbilledet. Eksplicitte værdier for size og aspect_ratio afvises for denne udgave, så forbered referencebilledet med de dimensioner, kompositionen kræver, og lad disse indstillinger være uspecificerede. Den præcise vælger identificerer Design Layer-udgaven, hvis input er et eksisterende design, og hvis output består af billedlag.

Genereringen bruger et komplet billedsvar, og denne models dedikerede profil understøtter ikke streaming. Afkod hvert returneret b64_json-billede, eller hent hver returneret billed-URL, og behold det faktiske outputformat, når du gemmer filen. Gem lagene sammen med kildebilledet og lagplanen. I et redigeringsprogram med lagunderstøttelse skal du kontrollere de gennemsigtige områder, adskillelsen af naboelementer og den genskabte samlede komposition, før du foretager lokale ændringer.

Resultatet er et sæt rasterbilledlag. Det kan understøtte omarrangering, udskiftning af enkelte visuelle elementer eller videre komposition i et redigeringsprogram, mens den gemte kilde er tilgængelig til sammenligning. Undersøg eventuel tekst og genstandskanter, der krydser laggrænser, så den valgte opdeling fortsat er brugbar til den ønskede revision.

Ailoot Ultra · Images POST /v1/images/generations inclusionai/ming-image-0.1-design-layer

inclusionai/ming-image-0.1-design-layer

inclusionAI /inclusionai/ming-image-0.1-design-layer

Start

Ming Image 0.1 Design Layer opdeler ét sammenlagt designbillede i separate RGBA-billedlag. Medsend præcis én reference og en prompt, der beskriver den ønskede lagplan. Denne udgave returnerer billedlag til videre komposition, understøtter PNG eller WebP og bevarer inputbilledets dimensioner.

Accepterede input
Tekst · Billeder
Resultater
Billeder

Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

Ailoot Ultra · Images POST /v1/images/generations
Inputtyper
text, image
Outputtyper
image
Outputformat
Billedfil
FeltTypeKravVærdier og grænserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
inclusionai/ming-image-0.1-design-layer
Standard—
FeltpromptTypestringKravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfritVærdier og grænser
false
Standardfalse
Feltinput_referencesTypearrayKravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
FeltnTypeintegerKravValgfritVærdier og grænser
Minimum: 1
Maksimum: 1
Standard—
Feltoutput_formatTypestringKravValgfritVærdier og grænser
png, webp
Standard—
Metodeparametre og livscyklus
ParameterKontrakt
Parametercontent_typeKontraktapplication/json
ParameterrequiredKontraktmodel, prompt, input_references
ParameteroptionalKontraktstream, n, output_format
Parametermaterial_typesKontrakttext, image
ParameterconditionsKontraktUse stream:false or omit stream. The complete buffered JSON result contains all generated images.

Livscyklus: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Priser

Sådan beregnes det endelige beløb

De viste satser bruges til at anslå omkostningen før genereringen. Det endelige beløb beregnes ud fra den registrerede omkostning for den oprindelige generering. Den målte varighed af outputtet og de anslåede mængder er ikke den endelige fakturerbare mængde.

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand
Ikke angivet Når hurtig tilstand er valgt
flex-tilstand
Ikke angivet Når flex-tilstanden er valgt
Maksimal ræsonneringsindsats
Ikke angivet Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats

Estimerede takster til sammenligning

Priser efter konfiguration

Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.

KonfigurationTakstplanForventet mængdeBeløb
KonfigurationGrundpriser for tokensTakstplanGrundtakstForventet mængde—Beløb
Input · Inputtokens · Estimat kun til sammenligning — / 1K tokens
Output · Outputtokens · Estimat kun til sammenligning — / 1K tokens
Input · Cachelæsning · Estimat kun til sammenligning — / 1K tokens
Input · Cacheskrivning · Estimat kun til sammenligning — / 1K tokens
Input · Cacheskrivning, 1 time · Estimat kun til sammenligning — / 1K tokens
KonfigurationEstimated generation costTakstplan—Forventet mængdeestimat for én genereringBeløb
Input · Anslået genereringsomkostning · Estimat kun til sammenligning $0.98304 estimat før generering

This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation.

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →

Eksempelanmodninger

Ailoot Ultra · Images

curl · opret én gang, og bevar hele resultatet
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
: "${AILOOT_IMAGE_URL:?Set an actual customer material or documented value}"
export AILOOT_IMAGE_URL
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "inclusionai/ming-image-0.1-design-layer", "prompt": "A calm studio product photograph with a plain background.", "input_references": [{"type": "image_url", "image_url": {"url": "YOUR_ACCESSIBLE_IMAGE_URL"}}]}')
p['input_references'][0]['image_url']['url']=os.environ['AILOOT_IMAGE_URL']
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.

Hent og gem resultater

Ailoot Ultra · Images

Hent hvert returneret billede, eller gem dets Base64-indhold

  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
Behold alle færdige resultater

Gem hvert færdigt billede; hent hver returneret URL eller afkod dets Base64-indhold.

Retain every returned image and field. Use owned content_url values and actual asset_id records; refresh the same asset when a link expires.

Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.

Aliaser

Modelaliaser

Ailoot Ultra inclusionai/ming-image-0.1-design-layer

Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

Relaterede kalder-ID’er

inclusionai/ming-image-0.1-design-layer

FAQ · inclusionAI: Ming Image 0.1 Design Layer
Hvilke input og resultater er tilgængelige?

POST /v1/images/generations · inclusionai/ming-image-0.1-design-layer: text, image → image

Hvilke felter bruger anmodningen?

POST /v1/images/generations · inclusionai/ming-image-0.1-design-layer: model, prompt, stream, input_references, n, output_format

Hvilke grænser gælder?

POST /v1/images/generations · inclusionai/ming-image-0.1-design-layer: n.minimum: 1; n.maximum: 1

Flere oplysninger

Tilslut Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller din egen applikation.

Virksomheden og dens projektportefølje

Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder.

Køb tokens med rabat.

Abonnementsrabat til regelmæssigt arbejde. Rabatkoder giver op til 50% på tokenkøb.

Abonnement
Vælg et abonnement med rabat til dine regelmæssige anmodninger.
Rabatkode på op til 50%
Indtast koden ved købet. Prisen genberegnes efter den aktuelle kampagne.
Udgifter i historikken
Model, tokens og beløb gemmes for hver anmodning.

Vælg abonnement · Se modelpriser

Tilslut API’et til produktet, du sælger.

SaaS, apps og bots efter Ailoots tilbudsvilkår og licensaftale. Anmod om en forhandlerlicens til videresalg.

Kommerciel applikation
Byg generering af tekst, billeder, video og lyd ind i tjenestens betalte funktioner.
Licens til forhandlere
Send projektbeskrivelse og adgangsmodel. Bed om skriftlige vilkår for anvendelse og videresalg.
Dokumenter på websitet
Tilbudsvilkår, licensaftale og politik for behandling af data kan læses før tilslutning.

Anmod om forhandlerlicens · Tilbudsvilkår og licensaftale