Microsoft AI: MAI-Image-2.5

Microsoft AI MAI-Image-2.5 erstellt Bilder aus Text und bearbeitet bereitgestellte Fotos oder Designs gezielt. Es unterstützt Objekt- und Textänderungen, Artefaktbereinigung und gesichtserhaltende Überarbeitungen mit PNG-Ausgabe und bis zu fünf visuellen Referenzen. Seine Modellkarte nennt 32K Kontext und 1.048.576 Ausgabepixel.

Ailoot Ultra · Bilder POST /v1/images/generations microsoft/mai-image-2.5

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

Microsoft AI MAI-Image-2.5 ist die Ausgabe der 2.5-Bildfamilie für allgemeine Generierung und kontrollierte Bearbeitung. Seine Modellkarte beschreibt ein Diffusionsmodell mit Flow Matching, 20 Milliarden Parametern ohne Embeddings, Text- und Bildeingabe und einem Kontext von 32K Tokens. Es erzeugt Bilder für Konzepte, Porträts, Produktmotive, Illustrationen und Überarbeitungen vorhandener Designs. Entscheiden Sie zunächst, ob eine neue Komposition oder eine konkrete Änderung einer Datei nötig ist, die das gewünschte Motiv bereits enthält.

Beschreiben Sie für die Generierung Hauptmotiv, Bildstil, Licht, Blickwinkel und Anordnung. Der Hersteller hebt detaillierte, zusammenhängende Bilder, Textdarstellung, Produktmotive und Prompt-Treue hervor. Ein praktisches Briefing für eine Präsentationsillustration kann die Rolle des Motivs, die gewünschte Bildbetonung und den umgebenden Freiraum vorgeben. Ein Produktkonzept kann Material, Maßstab und Oberflächenfinish einschließen. Halten Sie die Beschreibung schlüssig, damit Gegenstände eine Szene und einen Lichtplan teilen, statt unvereinbare Bildgestaltungen zu kombinieren.

Visuelles Schlussfolgern dieser Ausgabe betrifft Szenenstruktur, Licht, Maßstab und räumliche Beziehungen. Als Bearbeitungsanwendung nennt der Hersteller das Hinzufügen eines Gegenstands mit passender Perspektive und Schatten. Setzen Sie bei einer Werkstattbearbeitung einen kleinen Hocker neben eine Werkbank und behalten Sie Blickwinkel und Licht bei. Vergleichen Sie Hockergröße, Bodenkontakt und die Ausrichtung seines Schattens mit anderen Gegenständen. Ein lokal überzeugender Gegenstand muss auch zur Geometrie des gesamten Ausgangsbildes passen.

Gezielte Bearbeitungen umfassen Objektentfernung oder -austausch, Attributänderungen, Inpainting, Layoutanpassung, Textaktualisierung und Bereinigung, etwa die Reduktion von Bewegungsunschärfeartefakten. Geben Sie das Ausgangsbild an und benennen Sie Korrektur und zu erhaltende Details. Eine gezielte Fotobearbeitung könnte einen störenden Hintergrundgegenstand entfernen und Person, Zuschnitt und Vordergrundanordnung erhalten. Eine Designänderung könnte eine kurze Textzeile bei gleicher Komposition aktualisieren. Vergleichen Sie das gesamte Ergebnis mit der Quelle, nicht nur den bearbeiteten Bereich.

Microsoft betont auch konsistente Gesichtsidentität bei Änderungen, einschließlich Pose, Ausdruck oder Blickwinkel. Verwenden Sie eine klare Referenz für die Ähnlichkeit und beschreiben Sie die Änderung so, dass identifizierende Merkmale erhalten bleiben. Der aktuelle Bearbeitungsleitfaden akzeptiert bis zu fünf JPEG- oder PNG-Bilder; unterschiedliche Referenzen können Person, Objekt, Szene oder Stil festlegen. Benennen Sie diese Rollen im Prompt. Prüfen Sie bei einer Porträtänderung Gesicht und geänderte Kleidung oder Hintergrund, bevor das Bild als fertig gilt.

Die genaue Modellkarte begrenzt die Ausgabe auf insgesamt 1.048.576 Pixel, entsprechend einem Quadrat von 1024×1024, und erlaubt einer Seite mehr als 1024, sofern die Gesamtfläche eingehalten wird. Der Bereitstellungsleitfaden verlangt zusätzlich beide Abmessungen von mindestens 768 Pixeln. Ein rechteckiges Ziel wie 1344×768 hat 1.032.192 Pixel und erfüllt diese Flächen- und Mindestabmessungsregeln. Entscheidend ist das Produkt aus Breite und Höhe; bereiten Sie daher das Zielformat vor einer Quer- oder Hochformatanfrage vor.

Generierung und Bearbeitung liefern in der Bereitstellungsschnittstelle des Herstellers PNG-Bilddaten. Die native Modellkarte nennt 32K Tokens Kontext; die Schnittstelle legt maximal 32.000 Tokens Prompt-Kontext fest. Die separate Katalogangabe von 4.096 Ausgabetokens ist ein Tokenbudget, keine Bildabmessung. Behalten Sie diese Geltungsbereiche bei der Organisation detaillierter Prompts und fertiger Bilder bei. Quellen, erhaltene Merkmale, gewünschte Änderungen und Zielgröße ergeben neben der PNG-Datei einen brauchbaren Überarbeitungsnachweis.

Die kreative Bandbreite umfasst fotorealistische und filmische Bilder, Porträts, Produkt- oder Markenkonzepte, texttragende Designs und weitere Bildstile. Geben Sie bei Etiketten oder Schildern den genauen Wortlaut vor und prüfen Sie seine Schreibweise in der endgültigen Anzeigegröße. Eine erkennbare fotografische Oberfläche kann dennoch erfundene Details, unstimmige Reflexionen oder falsche Beschriftung enthalten. Eine praktische Prüfung folgt den Designanforderungen: Objektidentität, Lesbarkeit, räumliche Beziehungen und erhaltene Szene sind relevant. Trennen Sie konkrete Korrekturen von bereits gelungenen Änderungen.

Innerhalb der 2.5-Familie betont Pro höhere Wiedergabetreue und stabile Beziehungen in dichten Szenen; Flash dient schnellerer Produktion. Die 2.6-Familie führt eine größere dokumentierte Pixelfläche, optionalen Web-Quellenbezug und modellgesteuerte Formatwahl ein. Standard 2.5 behält seinen eigenen Generierungs- und Bearbeitungsablauf ohne diese späteren Steuerungen. Wählen Sie die Ausgabe anhand der tatsächlichen Schwierigkeit der Bildaufgabe und prüfen Sie das fertige Ergebnis anhand des Briefings.

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microsoft/mai-image-2.5

Microsoft AI /microsoft/mai-image-2.5

Einstieg

Zulässige Eingaben: Text · Bilder
Ergebnisse: Bilder

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Bilder POST /v1/images/generations

Eingabe: text, image
Ausgabe: image

Feld	Typ	Anforderung	Werte und Limits	Standard
Feld`model`	Typ`string`	AnforderungErforderlich	Werte und Limits microsoft/mai-image-2.5	Standard—
Feld`prompt`	Typ`string`	AnforderungErforderlich	Werte und Limits Mindestlänge: 1	Standard—
Feld`aspect_ratio`	Typ`string`	AnforderungOptional	Werte und Limits 1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, auto	Standard—
Feld`n`	Typ`integer`	AnforderungOptional	Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 1	Standard—
Feld`input_references`	Typ`array`	AnforderungOptional	Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 0 Maximale Anzahl Elemente: 1	Standard—
Feld`provider`	Typ`object`	AnforderungOptional	Werte und Limits	Standard—

Methodenparameter und Lebenszyklus

Parameter	Vertrag
Parameter`content_type`	Vertragapplication/json
Parameter`required`	Vertragmodel, prompt
Parameter`material_types`	Vertragtext, image

Lebenszyklus: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · die tatsächlich zurückgegebene task_id oder ein Eintrag in der Medienbibliothek

GET /v1/media/assets/{asset_id}/content

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Tarife

So wird die endgültige Gebühr berechnet

Die angezeigten Tarife dienen zur Kostenschätzung vor der Generierung. Der endgültige Betrag wird aus den für die ursprüngliche Generierung erfassten Kosten berechnet. Die gemessene Ausgabedauer und prognostizierte Mengen sind nicht die endgültige abrechenbare Menge.

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus: Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus: Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand: Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Geschätzte Tarife zum Vergleich

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

Konfiguration	Tarifstaffel	Prognostizierte Menge	Gebühr
KonfigurationBasistarife für Tokens	TarifstaffelGrundtarif	Prognostizierte Menge—	Gebühr Eingabe · Eingabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens
KonfigurationGeschätzte Generierungskosten	Tarifstaffel—	Prognostizierte MengeSchätzung für eine Generierung	Gebühr Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich $0.385024 Schätzung vor der Generierung Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung.

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Bilder

curl

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p={'model': 'microsoft/mai-image-2.5', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}

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
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json, os, subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import urlsplit, urljoin

def save_images(items):
    if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")
    for index, item in enumerate(items):
        encoded=item.get("b64_json")
        uri=item.get("url", "")
        if not encoded and uri.startswith("data:image/"):
            header, separator, encoded=uri.partition(",")
            if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")
        if encoded:
            raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)
        elif uri:
            uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)
            parsed=urlsplit(uri)
            if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:
                raise SystemExit("Invalid returned image URL")
            owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")
            args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]
            if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]
            temporary=Path(f"image-{index}.bin")
            subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)
            raw=temporary.read_bytes()
            temporary.unlink()
        else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")
        if not raw: raise SystemExit("Empty image result")
        ext="png" if raw.startswith(b"\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"
        Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)
    print("Every returned image saved; complete response metadata retained")
save_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])
PY_RESULT

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Bilder

Laden Sie jedes zurückgegebene Bild herunter oder speichern Sie seinen Base64-Inhalt

GET /v1/media/tasks/{task_id}
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}

Abrufe anderer Inhalte

Vorhandene eigene Dateien abrufen

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json
# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Speichern Sie jedes fertiggestellte Bild; rufen Sie jede zurückgegebene URL ab oder dekodieren Sie seinen Base64-Inhalt.

Die vollständige Antwort und ihre Header, jede tatsächliche Ausgabe, die ursprünglich zurückgegebenen Kennungen und alle Nutzungsfelder aufbewahren. Den ursprünglichen Vorgang wiederaufnehmen, ohne die Erstellung erneut anzufordern.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Die zurückgegebene X-Client-Request-ID zum Abgleich aufbewahren. Nur tatsächlich zurückgegebene task_id-/asset_id-Werte oder die eigene Medienbibliothek abfragen; niemals eine Aufgaben-URL aus der Vorgangs-ID bilden und die Erstellung niemals erneut anfordern.

Antwortfelder

Feld	Typ
Feld`created`	Typ
Feld`data[].url`	Typ
Feld`data[].b64_json`	Typ
Feld`usage`	Typ

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra microsoft/mai-image-2.5

Aliasnamen für Methodenpfade

/v1/images

Zugehörige Aufrufer-IDs

microsoft/mai-image-2.5

FAQ · Microsoft AI: MAI-Image-2.5

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?: POST /v1/images/generations · microsoft/mai-image-2.5: text, image → image
Welche Felder verwendet die Anfrage?: POST /v1/images/generations · microsoft/mai-image-2.5: model, prompt, aspect_ratio, n, input_references, provider
Welche Grenzen gelten?: POST /v1/images/generations · microsoft/mai-image-2.5: n.minimum: 1; n.maximum: 1

Microsoft AI: MAI-Image-2.5