Riverflow 2.0 Pro ist das Pro-Profil von Sourcefuls Riverflow-2.0-Familie zur Bildgenerierung und -bearbeitung für Produkt-, Verpackungs- und Marketingmotive. Es verbindet Bilderstellung oder -bearbeitung mit einem Reasoning-Modell, das Kandidaten prüft und korrigiert. Seine zentralen Anliegen sind die zuverlässige Umsetzung eines visuellen Briefings, Typografie und die Erhaltung jener Produktdetails, die ein Bild für eine Marke brauchbar machen.
Liefern Sie für eine qualitätssensible Komposition das Produktbild oder die Grafik, den genauen Wortlaut und die beabsichtigte visuelle Anordnung. Eine nützliche Szene kann ein beschriftetes Glas neben seinen Zutaten platzieren und dabei Behälterform und Etikettenhierarchie erhalten. Beschreiben Sie Beleuchtung, Hintergrund und Beschnitt und nennen Sie dann die Produktdetails, die sich nicht ändern sollen. Das Ergebnis ist ein gerendertes kreatives Bild; seine Einordnung in eine grössere Kampagne oder ein bearbeitbares Layout ist ein separater Anwendungsschritt.
Der 2.0-Ablauf bewertet Kandidaten automatisch und korrigiert Probleme über mehrere Schritte. Geben Sie diesem Prozess ein klares Ziel, indem Sie erforderlichen Inhalt von optionalen Stilentscheidungen trennen. Benennen Sie bei einer Bearbeitung das zu ändernde Element und die umgebenden Merkmale, die erhalten bleiben sollen. Eine Änderung der Produktfarbe sollte nicht unbemerkt zu einem neuen Etikettendesign werden, und ein Hintergrundaustausch sollte das gelieferte Objekt erkennbar halten. Das fertige Bild muss weiterhin mit dem Briefing und den Ausgangsreferenzen verglichen werden.
Die Schriftkontrolle nutzt öffentliche oder mitgelieferte benutzerdefinierte Schriften, um die Markentypografie zu führen. Riverflow 2.0 unterstützt in seinem Ablauf zur Schriftkontrolle bis zu zwei Schriften gleichzeitig und bis zu 300 Zeichen pro Bild. Geben Sie den genauen Text, die Hierarchie und die gewünschte Schriftstärke oder Abstände vor, statt die Wortwahl dem Modell zu überlassen. Prüfen Sie wichtige Glyphen, Ziffern, Ligaturen und kleinen ergänzenden Text im entstehenden Bild. Knapper Wortlaut lässt zudem Platz für das Produkt und die visuelle Erklärung.
Der referenzbasierte Super-Resolution-Ablauf der Familie repariert feinen Text oder Grafiken, die eine niedriger auflösende Szene nicht korrekt enthält. Liefern Sie hochwertiges Ausgangsmaterial, damit die Detailreparatur das tatsächliche Etikett oder Design zum Nachbilden hat. Die 2.0-Veröffentlichung 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 erste Bild perfekte Mikrodetails besitzt.
Halten Sie bei einer verwandten Produktserie Stil, Beleuchtung und Szenenstruktur konstant und liefern Sie für jeden Gegenstand die richtige Referenz. Ein Kampagnenbild kann eine Hauptansicht des Produkts mit praktikablem Platz für freigegebenen Text verbinden; eine Produktnahaufnahme kann Etiketten- und Materialdetails priorisieren. Wählen Sie die Vorbereitung von Vorlage und Ausgabe passend zur vorgesehenen Anzeigegrösse und bewahren Sie das ausgewählte Bild mit den Referenzen auf, die seine Identität begründen. Eine Szenenkorrektur und ein Detailreparaturschritt betreffen unterschiedliche Teile des Artefakts.
Pro unterscheidet sich vom Fast-Profil und von Riverflow 2.5. Die spätere Generation ergänzt eigene Bewertungskriterien und tiefere Prüfeinstellungen; diese späteren Einstellungen dürfen nicht als Bestandteil dieses 2.0-Profils vorausgesetzt werden. Prüfen Sie bei einer nützlichen Abschlusskontrolle die gewünschte Änderung, Typografie, Produktidentität und umgebenden Details anhand der Vorlage. Überarbeiten Sie die konkrete Anweisung oder Referenz, die für eine Abweichung verantwortlich ist, und behalten Sie dabei die bereits zur Aufgabe passende Komposition bei.
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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 von Sourcefuls Riverflow-2.0-Familie zur Bildgenerierung und -bearbeitung für Produkt-, Verpackungs- und Marketingmotive. Es verbindet Bilderstellung oder -bearbeitung mit einem Reasoning-Modell, das Kandidaten prüft und korrigiert. Seine zentralen Anliegen sind die zuverlässige Umsetzung eines visuellen Briefings, Typografie und die Erhaltung jener Produktdetails, die ein Bild für eine Marke brauchbar machen.
Liefern Sie für eine qualitätssensible Komposition das Produktbild oder die Grafik, den genauen Wortlaut und die beabsichtigte visuelle Anordnung. Eine nützliche Szene kann ein beschriftetes Glas neben seinen Zutaten platzieren und dabei Behälterform und Etikettenhierarchie erhalten. Beschreiben Sie Beleuchtung, Hintergrund und Beschnitt und nennen Sie dann die Produktdetails, die sich nicht ändern sollen. Das Ergebnis ist ein gerendertes kreatives Bild; seine Einordnung in eine grössere Kampagne oder ein bearbeitbares Layout ist ein separater Anwendungsschritt.
Der 2.0-Ablauf bewertet Kandidaten automatisch und korrigiert Probleme über mehrere Schritte. Geben Sie diesem Prozess ein klares Ziel, indem Sie erforderlichen Inhalt von optionalen Stilentscheidungen trennen. Benennen Sie bei einer Bearbeitung das zu ändernde Element und die umgebenden Merkmale, die erhalten bleiben sollen. Eine Änderung der Produktfarbe sollte nicht unbemerkt zu einem neuen Etikettendesign werden, und ein Hintergrundaustausch sollte das gelieferte Objekt erkennbar halten. Das fertige Bild muss weiterhin mit dem Briefing und den Ausgangsreferenzen verglichen werden.
Die Schriftkontrolle nutzt öffentliche oder mitgelieferte benutzerdefinierte Schriften, um die Markentypografie zu führen. Riverflow 2.0 unterstützt in seinem Ablauf zur Schriftkontrolle bis zu zwei Schriften gleichzeitig und bis zu 300 Zeichen pro Bild. Geben Sie den genauen Text, die Hierarchie und die gewünschte Schriftstärke oder Abstände vor, statt die Wortwahl dem Modell zu überlassen. Prüfen Sie wichtige Glyphen, Ziffern, Ligaturen und kleinen ergänzenden Text im entstehenden Bild. Knapper Wortlaut lässt zudem Platz für das Produkt und die visuelle Erklärung.
Der referenzbasierte Super-Resolution-Ablauf der Familie repariert feinen Text oder Grafiken, die eine niedriger auflösende Szene nicht korrekt enthält. Liefern Sie hochwertiges Ausgangsmaterial, damit die Detailreparatur das tatsächliche Etikett oder Design zum Nachbilden hat. Die 2.0-Veröffentlichung 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 erste Bild perfekte Mikrodetails besitzt.
Halten Sie bei einer verwandten Produktserie Stil, Beleuchtung und Szenenstruktur konstant und liefern Sie für jeden Gegenstand die richtige Referenz. Ein Kampagnenbild kann eine Hauptansicht des Produkts mit praktikablem Platz für freigegebenen Text verbinden; eine Produktnahaufnahme kann Etiketten- und Materialdetails priorisieren. Wählen Sie die Vorbereitung von Vorlage und Ausgabe passend zur vorgesehenen Anzeigegrösse und bewahren Sie das ausgewählte Bild mit den Referenzen auf, die seine Identität begründen. Eine Szenenkorrektur und ein Detailreparaturschritt betreffen unterschiedliche Teile des Artefakts.
Pro unterscheidet sich vom Fast-Profil und von Riverflow 2.5. Die spätere Generation ergänzt eigene Bewertungskriterien und tiefere Prüfeinstellungen; diese späteren Einstellungen dürfen nicht als Bestandteil dieses 2.0-Profils vorausgesetzt werden. Prüfen Sie bei einer nützlichen Abschlusskontrolle die gewünschte Änderung, Typografie, Produktidentität und umgebenden Details anhand der Vorlage. Überarbeiten Sie die konkrete Anweisung oder Referenz, die für eine Abweichung verantwortlich ist, und behalten Sie dabei die bereits zur Aufgabe passende Komposition bei.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits sourceful/riverflow-v2-pro | Standard— |
Feldprompt | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestlänge: 1 | Standard— |
Feldresolution | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits 1K, 2K, 4K | Standard— |
Feldaspect_ratio | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 21:9, auto | Standard— |
Feldn | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Maximum: 1 | Standard— |
Feldinput_references | Typarray | AnforderungOptional | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 0 Maximale Anzahl Elemente: 10 | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, prompt |
Parametermaterial_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}
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.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Prognostizierte Menge | Abrechnungseinheit | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationToken-Basistarife | 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 · Cache schreiben · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Tokens |
| KonfigurationSchrifteingabe | Tarifstaffel— | Prognostizierte Menge— | Abrechnungseinheitpro Bild | Gebühr Eingabe · Schriftart-Eingabe · 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 Erzeugungskosten | Tarifstaffel— | Prognostizierte MengeSchätzung für eine Generierung | Abrechnungseinheit— | Gebühr Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich $0.3 Schätzung vor der Generierung Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung. |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'sourceful/riverflow-v2-pro', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n 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"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nLaden Sie jedes zurückgegebene Bild herunter oder speichern Sie seinen Base64-Inhalt
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\nSpeichern 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.
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.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldcreated | Typ |
Felddata[].url | Typ |
Felddata[].b64_json | Typ |
Feldusage | Typ |
Ailoot Ultra sourceful/riverflow-v2-pro
/v1/images