Riverflow 2.5 Fast ist das Fast-Profil von Sourcefuls Riverflow-2.5-Familie für Bilderzeugung und -bearbeitung. Es eignet sich für frühe kreative Iterationen und wiederholbare Anwendungsschritte, bei denen das Briefing zeitnah einen brauchbaren Bildkandidaten liefern soll. Die Familie kombiniert eine schriftliche Anweisung und Ausgangsbilder mit einem analytisch geleiteten Bearbeitungsprozess, der Kandidaten prüft und Korrekturen vornimmt. Pro ist das separate qualitätsorientierte Profil derselben Generation.
Definieren Sie für die Erkundung pro Briefing eine visuelle Frage: Umgebung, Komposition, Produktanordnung oder eine gezielte Änderung eines vorhandenen Bildes. Eine ursprüngliche Produktreferenz sollte der Anker bleiben, während Umgebung oder Zuschnitt darum herum verändert werden. Eine nützliche Katalogaufgabe kann eine Tischszene für eine Flasche erkunden und anschließend vergleichen, ob das Bild genügend Platz für die freigegebene Überschrift lässt. Halten Sie Produktidentität und vorgesehene Platzierung über Kandidaten hinweg konsistent, damit der Vergleich die kreative Entscheidung betrifft statt einer versehentlichen Änderung des Motivs.
Die benutzerdefinierte Bewertung der 2.5-Familie erlaubt es, mit einem Bewertungsraster auszudrücken, was einen Kandidaten nützlich macht. Geben Sie Kriterien wie wiedererkennbare Verpackung, lesbare Schrift, stimmige Beleuchtung und einen praktikablen Zuschnitt an. Halten Sie dieses Raster von der Generierungsanweisung getrennt: Die eine beschreibt das zu erzeugende Bild, das andere legt den Blickwinkel seiner Prüfung fest. Ein geringerer Denkaufwand ist in der frühen Erkundungsphase nützlich. Zusätzliche Prüfungen lassen sich anschließend auf die Kriterien richten, die der erste Kandidat verfehlt hat.
Die Referenzvorbereitung ist für eine gezielte Bearbeitung entscheidend. Benennen Sie, welches Bild das Produkt liefert und welches eine Umgebung, Grafik oder Stimmung vorgibt. Geben Sie das zu ändernde Element und die zu bewahrenden Merkmale an, etwa die Deckelform, die Etikettfarbe oder einen lesbaren Produktnamen. Halten Sie für zusammengehörige Varianten Lichtrichtung und Stilbeschreibung konstant und verändern Sie jeweils die Eigenschaft, die das einzelne Bild unterscheidet. Das Kontextverständnis der Familie unterstützt Produkt- und Kampagnenbilder. Das Briefing sollte dennoch die Fakten und Referenzen liefern, die den Gegenstand identifizieren.
Font Control kann im 2.5-Workflow bis zu zwei bereitgestellte benutzerdefinierte Schriftdateien verwenden. Geben Sie die genaue Überschrift und Bildunterschrift, ihre Platzierung und die Schriftrolle jedes Elements an. Eine kleine Zahl klar definierter Textblöcke macht die Hierarchie leichter prüfbar als eine dichte Bildfläche mit mehreren widersprüchlichen Vorgaben. Prüfen Sie Schreibweise, Zahlen, Zeilenumbrüche und Schriftstärke im erzeugten Bild in seiner späteren Nutzungsgröße. Das Bild ist ein gerendertes Artefakt, keine bearbeitbare Satzdatei oder funktionsfähige Benutzeroberfläche.
Die Familie umfasst Workflows für normale, einfarbige und transparente Hintergründe. Bereiten Sie einen transparenten Freisteller vor, wenn das Bild in ein anderes Layout eingebaut werden soll, oder einen kontrollierten einfarbigen Hintergrund, wenn eine Produktserie eine gemeinsame visuelle Grundlage benötigt. Verwenden Sie für ein Kampagnenbild eine fertige Szene. Wählen Sie verfügbare Auflösung und Zuschnitt für die tatsächliche Ausgabeplatzierung. Prüfen Sie dann die sichtbaren Produkt- und Textdetails, statt anzunehmen, dass eine größere Bildfläche allein ihre Genauigkeit belegt.
Fast unterscheidet sich von Pro und von der Generation 2.0. Riverflow 2.5 ergänzt den früheren mehrstufigen Ansatz um tiefere Analyse, benutzerdefinierte Prüfkriterien sowie verbesserte Schrift- und Hintergrundsteuerungen. Bewahren Sie für eine nützliche Iterationsschleife den zur Komposition passenden Kandidaten auf, benennen Sie das genaue verbleibende Problem und überarbeiten Sie diesen Teil des Briefings oder Bewertungsrasters. Halten Sie ausgewähltes Bild, Ausgangsreferenzen und Prüfkriterien zusammen, damit spätere Änderungen dieselbe kreative Arbeit weiterentwickeln, statt ihre Identität neu aufzubauen.
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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 2.5 Fast ist das Fast-Profil von Sourcefuls Riverflow-2.5-Familie für Bilderzeugung und -bearbeitung. Es eignet sich für frühe kreative Iterationen und wiederholbare Anwendungsschritte, bei denen das Briefing zeitnah einen brauchbaren Bildkandidaten liefern soll. Die Familie kombiniert eine schriftliche Anweisung und Ausgangsbilder mit einem analytisch geleiteten Bearbeitungsprozess, der Kandidaten prüft und Korrekturen vornimmt. Pro ist das separate qualitätsorientierte Profil derselben Generation.
Definieren Sie für die Erkundung pro Briefing eine visuelle Frage: Umgebung, Komposition, Produktanordnung oder eine gezielte Änderung eines vorhandenen Bildes. Eine ursprüngliche Produktreferenz sollte der Anker bleiben, während Umgebung oder Zuschnitt darum herum verändert werden. Eine nützliche Katalogaufgabe kann eine Tischszene für eine Flasche erkunden und anschließend vergleichen, ob das Bild genügend Platz für die freigegebene Überschrift lässt. Halten Sie Produktidentität und vorgesehene Platzierung über Kandidaten hinweg konsistent, damit der Vergleich die kreative Entscheidung betrifft statt einer versehentlichen Änderung des Motivs.
Die benutzerdefinierte Bewertung der 2.5-Familie erlaubt es, mit einem Bewertungsraster auszudrücken, was einen Kandidaten nützlich macht. Geben Sie Kriterien wie wiedererkennbare Verpackung, lesbare Schrift, stimmige Beleuchtung und einen praktikablen Zuschnitt an. Halten Sie dieses Raster von der Generierungsanweisung getrennt: Die eine beschreibt das zu erzeugende Bild, das andere legt den Blickwinkel seiner Prüfung fest. Ein geringerer Denkaufwand ist in der frühen Erkundungsphase nützlich. Zusätzliche Prüfungen lassen sich anschließend auf die Kriterien richten, die der erste Kandidat verfehlt hat.
Die Referenzvorbereitung ist für eine gezielte Bearbeitung entscheidend. Benennen Sie, welches Bild das Produkt liefert und welches eine Umgebung, Grafik oder Stimmung vorgibt. Geben Sie das zu ändernde Element und die zu bewahrenden Merkmale an, etwa die Deckelform, die Etikettfarbe oder einen lesbaren Produktnamen. Halten Sie für zusammengehörige Varianten Lichtrichtung und Stilbeschreibung konstant und verändern Sie jeweils die Eigenschaft, die das einzelne Bild unterscheidet. Das Kontextverständnis der Familie unterstützt Produkt- und Kampagnenbilder. Das Briefing sollte dennoch die Fakten und Referenzen liefern, die den Gegenstand identifizieren.
Font Control kann im 2.5-Workflow bis zu zwei bereitgestellte benutzerdefinierte Schriftdateien verwenden. Geben Sie die genaue Überschrift und Bildunterschrift, ihre Platzierung und die Schriftrolle jedes Elements an. Eine kleine Zahl klar definierter Textblöcke macht die Hierarchie leichter prüfbar als eine dichte Bildfläche mit mehreren widersprüchlichen Vorgaben. Prüfen Sie Schreibweise, Zahlen, Zeilenumbrüche und Schriftstärke im erzeugten Bild in seiner späteren Nutzungsgröße. Das Bild ist ein gerendertes Artefakt, keine bearbeitbare Satzdatei oder funktionsfähige Benutzeroberfläche.
Die Familie umfasst Workflows für normale, einfarbige und transparente Hintergründe. Bereiten Sie einen transparenten Freisteller vor, wenn das Bild in ein anderes Layout eingebaut werden soll, oder einen kontrollierten einfarbigen Hintergrund, wenn eine Produktserie eine gemeinsame visuelle Grundlage benötigt. Verwenden Sie für ein Kampagnenbild eine fertige Szene. Wählen Sie verfügbare Auflösung und Zuschnitt für die tatsächliche Ausgabeplatzierung. Prüfen Sie dann die sichtbaren Produkt- und Textdetails, statt anzunehmen, dass eine größere Bildfläche allein ihre Genauigkeit belegt.
Fast unterscheidet sich von Pro und von der Generation 2.0. Riverflow 2.5 ergänzt den früheren mehrstufigen Ansatz um tiefere Analyse, benutzerdefinierte Prüfkriterien sowie verbesserte Schrift- und Hintergrundsteuerungen. Bewahren Sie für eine nützliche Iterationsschleife den zur Komposition passenden Kandidaten auf, benennen Sie das genaue verbleibende Problem und überarbeiten Sie diesen Teil des Briefings oder Bewertungsrasters. Halten Sie ausgewähltes Bild, Ausgangsreferenzen und Prüfkriterien zusammen, damit spätere Änderungen dieselbe kreative Arbeit weiterentwickeln, statt ihre Identität neu aufzubauen.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits sourceful/riverflow-v2.5-fast | Standard— |
Feldprompt | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestlänge: 1 | Standard— |
Feldresolution | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits 1K, 2K | 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— |
Feldoutput_format | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits jpeg | Standard— |
Feldbackground | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits auto, transparent, opaque | 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: 4 | 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 |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Prognostizierte Menge— | Abrechnungseinheit— | Gebühr Eingabe · Eingabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde · Schätzung nur zum Vergleich — / 1K Token |
| KonfigurationAusgabebild | Tarifstaffel— | Prognostizierte Menge— | Abrechnungseinheitpro Ausgabebild | Gebühr Ausgabe · Ausgabebild · Schätzung nur zum Vergleich $0.038 pro Ausgabebild |
| KonfigurationGeschätzte Generierungskosten | Tarifstaffel— | Prognostizierte MengeSchätzung für eine Generierung | Abrechnungseinheit— | Gebühr Ausgabe · Geschätzte Generierungskosten · Schätzung nur zum Vergleich $0.038 Schätzung vor der Generierung Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung. |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${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-v2.5-fast', '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-v2.5-fast
/v1/images