Source: https://ailoot.ai/models/de-at/sourceful-riverflow-v2-pro/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/sourceful-riverflow-v2-pro/ Language: de-at # Sourceful: Riverflow V2 Pro [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-at/sourceful-riverflow-v2-pro/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-at/sourceful-riverflow-v2-pro/facts.json) ## [Sourceful: Riverflow V2 Pro](https://ailoot.ai/models/de-at/sourceful-riverflow-v2-pro/) Riverflow 2.0 Pro ist Sourcefuls Pro-Profil für die Generierung und Bearbeitung von Bildern mit hohen Anforderungen an Markentreue. Seine Familie prüft und korrigiert Kandidaten, unterstützt Schriftvorgaben und bietet referenzbasierte Detailreparatur für Produktetiketten und Grafiken. - [**Ailoot Ultra · Bilder** `POST /v1/images/generations` `sourceful/riverflow-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/sourceful-riverflow-v2-pro/#method-0) 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. Riverflow 2.0 Pro ist das Pro-Profil der Riverflow-2.0-Familie von Sourceful für die Generierung und Bearbeitung von Produkt-, Verpackungs- und Marketingbildern. Es verbindet Bilderstellung oder -bearbeitung mit einem Denkmodell, das Kandidaten prüft und korrigiert. Seine bestimmenden Schwerpunkte sind die zuverlässige Umsetzung eines visuellen Briefings, Typografie und die Erhaltung jener Produktdetails, die ein Asset für eine Marke nützlich machen. Stellen Sie für eine Komposition mit hohen Qualitätsanforderungen das Produktbild oder die Grafik, den exakten Wortlaut und die geplante visuelle Anordnung bereit. Eine hilfreiche Szene kann ein beschriftetes Glas neben seinen Zutaten platzieren und dabei Behälterform und Etikettenhierarchie erhalten. Beschreiben Sie Beleuchtung, Hintergrund und Beschnitt und geben Sie anschließend an, welche Produktdetails unverändert bleiben sollen. Das Ergebnis ist ein gerendertes Kreativbild; die Entscheidung, wie es in eine größere Kampagne oder ein bearbeitbares Layout passt, ist ein separater Anwendungsschritt. Der 2.0-Ablauf beurteilt Kandidaten automatisch und korrigiert Probleme über mehrere Schritte. Geben Sie diesem Prozess ein klares Ziel, indem Sie erforderliche Inhalte von optionalen Stilentscheidungen trennen. Benennen Sie bei einer Bearbeitung das zu ändernde Element und die zu erhaltenden Merkmale der Umgebung. Eine Aktualisierung der Produktfarbe sollte nicht stillschweigend zu einem neuen Etikettendesign werden, und ein Hintergrundersatz sollte das bereitgestellte Objekt erkennbar lassen. Das fertige Bild muss weiterhin mit Briefing und Quellreferenzen verglichen werden. Die Schriftsteuerung verwendet öffentliche oder bereitgestellte benutzerdefinierte Schriften, um die Markentypografie zu lenken. Riverflow 2.0 unterstützt in seinem Ablauf zur Schriftsteuerung bis zu zwei Schriften gleichzeitig und bis zu 300 Zeichen pro Bild. Geben Sie exakten Text, Hierarchie und gewünschte Stärke oder Abstände vor, statt zu erwarten, dass das Modell den Wortlaut wählt. Prüfen Sie wichtige Glyphen, Zahlen, Ligaturen und kleinen Begleittext im entstandenen Asset. Ein knapper Wortlaut lässt außerdem Platz für das Produkt und die visuelle Erklärung. Der referenzbasierte Superauflösungsablauf der Familie repariert feinen Text oder Grafiken, die eine niedriger aufgelöste Szene nicht korrekt enthält. Stellen Sie hochwertiges Ausgangsmaterial bereit, damit die Detailreparatur das tatsächliche Etikett oder Design zum Nachbilden hat. Die Veröffentlichung von 2.0 beschreibt bis zu vier Ersetzungsinstanzen pro Anfrage und ermöglicht damit Korrekturen an einem oder mehreren Produkten in einer Szene. Das ist ein referenzbasierter Reparaturablauf rund um das generierte Bild und keine Garantie, dass jedes ursprüngliche Bild perfekte Mikrodetails enthält. Halten Sie bei einem zusammengehörigen Produktset Stil, Beleuchtung und Szenenstruktur konstant und stellen Sie für jeden Artikel die richtige Referenz bereit. Ein Kampagnenasset kann eine Hauptproduktansicht mit praktischem Platz für freigegebenen Text verbinden; eine Produktnahaufnahme kann Etiketten- und Materialdetails priorisieren. Wählen Sie die Vorbereitung von Quelle und Ausgabe passend zur geplanten Anzeigegröße und bewahren Sie das ausgewählte Bild mit den Referenzen auf, die seine Identität festlegen. Eine Korrektur auf Szenenebene und ein Detailreparaturschritt bearbeiten unterschiedliche Teile des Artefakts. Pro unterscheidet sich vom Fast-Profil und von Riverflow 2.5. Die spätere Generation ergänzt benutzerdefinierte Bewertungskriterien und tiefere Prüfsteuerungen; diese späteren Einstellungen dürfen nicht als Bestandteil dieses 2.0-Profils vorausgesetzt werden. Prüfen Sie bei einer hilfreichen abschließenden Kontrolle die angeforderte Änderung, Typografie, Produktidentität und umgebende Details anhand der Quelle. Überarbeiten Sie gezielt jene Anweisung oder Referenz, die für eine Abweichung verantwortlich ist, und behalten Sie die Komposition bei, die bereits zur Aufgabe passt. **Ailoot Ultra · Bilder** `POST /v1/images/generations` `sourceful/riverflow-v2-pro` [`sourceful/riverflow-v2-pro`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=sourceful%2Friverflow-v2-pro&route=Ultra&caller=sourceful%2Friverflow-v2-pro&fmt=images) Sourceful /`sourceful/riverflow-v2-pro` ### Einstieg Riverflow 2.0 Pro ist Sourcefuls Pro-Profil für die Generierung und Bearbeitung von Bildern mit hohen Anforderungen an Markentreue. Seine Familie prüft und korrigiert Kandidaten, unterstützt Schriftvorgaben und bietet referenzbasierte Detailreparatur für Produktetiketten und Grafiken. 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 sourceful/riverflow-v2-pro | Standard— | | Feld`prompt` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestlänge: 1 | Standard— | | Feld`resolution` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits 1K, 2K, 4K | Standard— | | Feld`aspect_ratio` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 21:9, 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: 10 | 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 | Abrechnungseinheit | Gebühr | | --- | --- | --- | --- | --- | | KonfigurationBasistarife für Tokens | TarifstaffelGrundtarif | Prognostizierte Menge— | Abrechnungseinheit— | 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 | | KonfigurationSchrifteingabe | Tarifstaffel— | Prognostizierte Menge— | Abrechnungseinheitpro Bild | Gebühr Eingabe · Schrifteingabe · Schätzung nur zum Vergleich **$0.06** pro Bild | | KonfigurationEingabereferenz | Tarifstaffel— | Prognostizierte Menge— | Abrechnungseinheitpro Bild | Gebühr Eingabe · Eingabereferenz · Schätzung nur zum Vergleich **$0.4** pro Bild | | KonfigurationAusgabebild | Tarifstaffel— | Prognostizierte Menge— | Abrechnungseinheitpro Ausgabebild | Gebühr Ausgabe · Ausgabebild · Schätzung nur zum Vergleich **$0.3** pro Ausgabebild | | KonfigurationGeschätzte Generierungskosten | Tarifstaffel— | Prognostizierte MengeSchätzung für eine Generierung | Abrechnungseinheit— | Gebühr Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich **$0.3** Schätzung vor der Generierung Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung. | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Bilder curl ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" export AILOOT_API_KEY python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p={'model': 'sourceful/riverflow-v2-pro', '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"