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Microsoft AI: MAI-Image-2.5

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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.

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 Edition für allgemeine Generierung und kontrollierte Bearbeitung der 2.5-Bildfamilie. Seine Modellkarte beschreibt ein Diffusionsmodell mit Flow Matching, 20 Milliarden Parametern ohne Embeddings, Text- und Bildeingabe und einem Kontext von 32K Tokens. Es liefert Bilder für Konzepte, Porträts, Produktvisualisierungen, Illustrationen und Überarbeitungen bestehender Designs. Die sinnvolle Ausgangsentscheidung ist, ob die Aufgabe eine neue Komposition oder eine konkrete Änderung an vorhandenem Material mit dem gewünschten Motiv benötigt.

Beschreiben Sie für die Generierung Hauptmotiv, Bildstil, Licht, Blickwinkel und Anordnung. Der Hersteller hebt detaillierte, zusammenhängende Bilder, Textdarstellung, Produktbilder und Prompt-Befolgung hervor. Ein praktisches Briefing für eine Präsentationsillustration kann Motivrolle, visuellen Schwerpunkt und umgebenden Freiraum bestimmen. Ein Produktkonzept kann Material, Massstab und Oberflächenfinish enthalten. Halten Sie die Beschreibung zusammenhängend, damit Objekte eine Szene und einen Lichtplan teilen, statt mehrere unvereinbare Bildgestaltungen zu kombinieren.

Visuelles Schlussfolgern betrifft in dieser Edition Szenenstruktur, Licht, Massstab und räumliche Beziehungen. Der Hersteller nennt als Bearbeitungsanwendung das Hinzufügen eines Objekts mit passender Perspektive und Schatten. Platzieren Sie bei einer Werkstattbearbeitung einen kleinen Hocker neben eine Werkbank und erhalten Sie Blickwinkel und Licht. Vergleichen Sie bei der Prüfung Hockergrösse, Bodenkontakt und die Ausrichtung seines Schattens mit anderen Objekten. Auch ein lokal überzeugendes Objekt muss zur Geometrie des gesamten Quellbildes passen.

Gezielte Bearbeitungen umfassen Objektentfernung oder -ersatz, Attributänderungen, Inpainting, Layoutanpassung, Textaktualisierung und Bereinigung wie das Reduzieren von Bewegungsunschärfeartefakten. Liefern Sie das Quellbild und benennen Sie Korrektur und zu erhaltende Details. Eine fokussierte Fotobearbeitung könnte ein störendes Hintergrundobjekt entfernen und dabei Person, Beschnitt und Vordergrundanordnung erhalten. Eine Designüberarbeitung könnte eine kurze Textzeile aktualisieren und die Komposition bewahren. Vergleichen Sie das vollständige Ergebnis mit der Quelle, statt nur den bearbeiteten Bereich zu beurteilen.

Microsoft betont auch konsistente Gesichtsidentität über Bearbeitungen hinweg, einschliesslich Änderungen von Haltung, Ausdruck oder Blickwinkel. Verwenden Sie eine klare Ähnlichkeitsreferenz und formulieren Sie die gewünschte Änderung so, dass identifizierende Merkmale erhalten bleiben. Der aktuelle Bearbeitungsleitfaden akzeptiert bis zu fünf JPEG- oder PNG-Bilder; verschiedene Referenzen können Person, Objekt, Szene oder Stil bestimmen. Benennen Sie diese Rollen im Prompt. Prüfen Sie bei einer Porträtüberarbeitung Gesicht und veränderte Kleidung oder Hintergrund, bevor Sie das Bild als fertig behandeln.

Die genaue Modellkarte begrenzt die Ausgabe auf insgesamt 1’048’576 Pixel, entsprechend einem Quadrat mit 1024×1024, und erlaubt einer Seite, 1024 zu überschreiten, wenn die Gesamtfläche innerhalb dieser Grenze bleibt. Der Bereitstellungsleitfaden verlangt zusätzlich mindestens 768 Pixel für beide Abmessungen. Ein rechteckiges Ziel wie 1344×768 hat 1’032’192 Pixel und erfüllt diese dokumentierten Flächen- und Mindestabmessungsregeln. Entscheidend ist das Produkt aus Breite und Höhe; bereiten Sie deshalb das Zielformat vor, bevor Sie eine Quer- oder Hochformatkomposition anfordern.

Generierung und Bearbeitung liefern PNG-Bilddaten in der Bereitstellungsschnittstelle des Herstellers. Die native Modellkarte nennt 32K Tokens Kontext, diese Schnittstelle dagegen maximal 32’000 Tokens Prompt-Kontext. Die separate Katalogangabe von 4’096 Ausgabetokens ist ein Tokenkontingent und keine Ausgabeabmessung. Erhalten Sie diese genannten Geltungsbereiche beim Ordnen eines detaillierten Prompts und des fertigen Bildes. Quellmaterial, erhaltene Merkmale, gewünschte Änderungen und Zielgrösse bilden zusammen mit dem PNG einen nützlichen Überarbeitungsnachweis.

Das kreative Spektrum des Modells reicht von fotorealistischen und filmischen Bildern über Porträts, Produkt- oder Markenkonzepte bis zu texttragenden Designs und anderen Bildstilen. Geben Sie bei Etiketten oder Schildern den exakten Wortlaut an und prüfen Sie die Schreibweise in der endgültigen Anzeigegrösse. Eine erkennbare fotografische Oberfläche kann dennoch erfundene Details, inkonsistente Reflexionen oder ungenaue Schrift enthalten. Eine praktische Prüfung folgt den Designanforderungen: Objektidentität, Lesbarkeit, räumliche Beziehungen und erhaltene Szene sind alle wichtig. Halten Sie eine konkrete Korrektur von bereits gelungenen Änderungen getrennt.

Innerhalb der 2.5-Familie betont Pro höhere Wiedergabetreue und stabile Beziehungen in dichten Szenen; Flash dient reaktionsschnellerer Produktion. Die 2.6-Familie führt eine grössere dokumentierte Pixelfläche, optionale Web-Fundierung und modellgesteuerte Seitenverhältniswahl ein. Standard-2.5 behält seinen eigenen Generierungs- und Bearbeitungsablauf ohne diese späteren Steuerungen. Wählen Sie die Edition nach dem schwierigen Teil der tatsächlichen Bildaufgabe und prüfen Sie das fertige Ergebnis anhand dieses Briefings.

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

microsoft/mai-image-2.5

Microsoft AI /microsoft/mai-image-2.5

Einstieg

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.

Zulässige Eingaben
Text · Bilder
Ergebnisse
Bilder

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Bilder POST /v1/images/generations
Eingabe
text, image
Ausgabe
image
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
microsoft/mai-image-2.5
Standard—
FeldpromptTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestlänge: 1
Standard—
Feldaspect_ratioTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, auto
Standard—
FeldnTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Maximum: 1
Standard—
Feldinput_referencesTyparrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 0
Maximale Anzahl Elemente: 1
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, prompt
Parametermaterial_typesVertragtext, 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.

KonfigurationTarifstaffelPrognostizierte MengeGebühr
KonfigurationToken-BasistarifeTarifstaffelGrundtarifPrognostizierte 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 · Cache schreiben · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens
KonfigurationGeschätzte ErzeugungskostenTarifstaffel—Prognostizierte MengeSchätzung für eine GenerierungGebühr
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
FeldTyp
FeldcreatedTyp
Felddata[].urlTyp
Felddata[].b64_jsonTyp
FeldusageTyp

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

Weitere Details

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Das Unternehmen und sein Projektportfolio

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