Riverflow 2.0 Pro ist das Pro-Profil von Sourcefuls Riverflow-2.0-Familie für die Erzeugung und Bearbeitung von Produkt-, Verpackungs- und Marketingbildern. Es verbindet Bilderstellung oder -bearbeitung mit einem Reasoning-Modell, das Kandidaten prüft und Korrekturen vornimmt. Im Mittelpunkt stehen die zuverlässige Umsetzung eines visuellen Briefings, Typografie und der Erhalt jener Produktdetails, die ein Bild für eine Marke nützlich machen.
Geben Sie für eine qualitätssensible Komposition das Produktbild oder die Grafik, den exakten Wortlaut und die beabsichtigte visuelle Anordnung an. Eine nützliche Szene kann ein beschriftetes Glas neben seinen Inhaltsstoffen platzieren und dabei die Behälterform und Etiketthierarchie bewahren. Beschreiben Sie Beleuchtung, Hintergrund und Zuschnitt und geben Sie anschließend an, welche Produktdetails sich nicht ändern sollen. Das Ergebnis ist ein gerendertes kreatives Bild. Die Entscheidung, wie es in eine größere Kampagne oder ein bearbeitbares Layout passt, ist ein separater Anwendungsschritt.
Der 2.0-Workflow bewertet 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 umgebenden Merkmale, die erhalten bleiben sollen. Eine Aktualisierung der Produktfarbe sollte nicht stillschweigend zu einem neuen Etikettendesign werden, und bei einer Hintergrundersetzung sollte das bereitgestellte Objekt wiedererkennbar bleiben. Das fertige Bild muss weiterhin mit Briefing und Ausgangsreferenzen verglichen werden.
Die Schriftsteuerung verwendet öffentliche oder bereitgestellte benutzerdefinierte Schriften, um die Markentypografie anzuleiten. Riverflow 2.0 unterstützt in seinem Schriftsteuerungs-Workflow bis zu zwei Schriften gleichzeitig und bis zu 300 Zeichen pro Bild. Geben Sie exakten Text, Hierarchie und gewünschte Schriftstärke oder Abstände vor, statt zu erwarten, dass das Modell den Wortlaut auswählt. Prüfen Sie wichtige Glyphen, Ziffern, Ligaturen und kleine ergänzende Texte im erzeugten Bild. Knappe Formulierungen lassen außerdem Platz für das Produkt und die visuelle Erklärung.
Der referenzgestützte Super-Resolution-Workflow der Familie repariert feinen Text oder Grafiken, die eine Szene mit niedrigerer Auflösung nicht korrekt enthält. Stellen Sie hochwertige Ausgangsgrafiken bereit, damit die Detailreparatur das tatsächliche Etikett oder Design als Vorlage hat. Die 2.0-Veröffentlichung beschreibt bis zu vier Ersetzungsstellen pro Anfrage. Damit sind Korrekturen an einem Produkt oder mehreren Produkten in einer Szene möglich. Dies ist ein referenzgestützter Reparaturworkflow rund um das erzeugte Bild, keine Garantie für perfekte Mikrodetails in jedem ersten Bild.
Halten Sie für eine zusammengehörige Produktserie Stil, Beleuchtung und Szenenstruktur konsistent und geben Sie für jeden Artikel die richtige Referenz an. Ein Kampagnenmotiv kann eine Hauptproduktansicht mit praktischem Freiraum für freigegebene Texte verbinden. Eine Produktnahaufnahme kann Etikett- und Materialdetails priorisieren. Wählen Sie die Vorbereitung von Vorlage und Ausgabe passend zur vorgesehenen Anzeigegröße und bewahren Sie das ausgewählte Bild zusammen 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 für eine nützliche Abschlusskontrolle die gewünschte Änderung, Typografie, Produktidentität und umgebende Details gegen die Vorlage. Überarbeiten Sie die konkrete Anweisung oder Referenz, die für eine Abweichung verantwortlich ist, und bewahren Sie dabei die bereits zur Aufgabe passende Komposition.
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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 für die Erzeugung und Bearbeitung von Produkt-, Verpackungs- und Marketingbildern. Es verbindet Bilderstellung oder -bearbeitung mit einem Reasoning-Modell, das Kandidaten prüft und Korrekturen vornimmt. Im Mittelpunkt stehen die zuverlässige Umsetzung eines visuellen Briefings, Typografie und der Erhalt jener Produktdetails, die ein Bild für eine Marke nützlich machen.
Geben Sie für eine qualitätssensible Komposition das Produktbild oder die Grafik, den exakten Wortlaut und die beabsichtigte visuelle Anordnung an. Eine nützliche Szene kann ein beschriftetes Glas neben seinen Inhaltsstoffen platzieren und dabei die Behälterform und Etiketthierarchie bewahren. Beschreiben Sie Beleuchtung, Hintergrund und Zuschnitt und geben Sie anschließend an, welche Produktdetails sich nicht ändern sollen. Das Ergebnis ist ein gerendertes kreatives Bild. Die Entscheidung, wie es in eine größere Kampagne oder ein bearbeitbares Layout passt, ist ein separater Anwendungsschritt.
Der 2.0-Workflow bewertet 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 umgebenden Merkmale, die erhalten bleiben sollen. Eine Aktualisierung der Produktfarbe sollte nicht stillschweigend zu einem neuen Etikettendesign werden, und bei einer Hintergrundersetzung sollte das bereitgestellte Objekt wiedererkennbar bleiben. Das fertige Bild muss weiterhin mit Briefing und Ausgangsreferenzen verglichen werden.
Die Schriftsteuerung verwendet öffentliche oder bereitgestellte benutzerdefinierte Schriften, um die Markentypografie anzuleiten. Riverflow 2.0 unterstützt in seinem Schriftsteuerungs-Workflow bis zu zwei Schriften gleichzeitig und bis zu 300 Zeichen pro Bild. Geben Sie exakten Text, Hierarchie und gewünschte Schriftstärke oder Abstände vor, statt zu erwarten, dass das Modell den Wortlaut auswählt. Prüfen Sie wichtige Glyphen, Ziffern, Ligaturen und kleine ergänzende Texte im erzeugten Bild. Knappe Formulierungen lassen außerdem Platz für das Produkt und die visuelle Erklärung.
Der referenzgestützte Super-Resolution-Workflow der Familie repariert feinen Text oder Grafiken, die eine Szene mit niedrigerer Auflösung nicht korrekt enthält. Stellen Sie hochwertige Ausgangsgrafiken bereit, damit die Detailreparatur das tatsächliche Etikett oder Design als Vorlage hat. Die 2.0-Veröffentlichung beschreibt bis zu vier Ersetzungsstellen pro Anfrage. Damit sind Korrekturen an einem Produkt oder mehreren Produkten in einer Szene möglich. Dies ist ein referenzgestützter Reparaturworkflow rund um das erzeugte Bild, keine Garantie für perfekte Mikrodetails in jedem ersten Bild.
Halten Sie für eine zusammengehörige Produktserie Stil, Beleuchtung und Szenenstruktur konsistent und geben Sie für jeden Artikel die richtige Referenz an. Ein Kampagnenmotiv kann eine Hauptproduktansicht mit praktischem Freiraum für freigegebene Texte verbinden. Eine Produktnahaufnahme kann Etikett- und Materialdetails priorisieren. Wählen Sie die Vorbereitung von Vorlage und Ausgabe passend zur vorgesehenen Anzeigegröße und bewahren Sie das ausgewählte Bild zusammen 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 für eine nützliche Abschlusskontrolle die gewünschte Änderung, Typografie, Produktidentität und umgebende Details gegen die Vorlage. Überarbeiten Sie die konkrete Anweisung oder Referenz, die für eine Abweichung verantwortlich ist, und bewahren Sie dabei die bereits zur Aufgabe passende Komposition.
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 |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
| 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 $0.3 Schätzung vor der Generierung Diese Schätzung ist weder eine zusätzliche Gebühr noch ein fester Tarif für die abgeschlossene Generierung. |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${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