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Microsoft AI: MAI-Image-2.5 Pro

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Microsoft AI: MAI-Image-2.5 Pro

Microsoft AI MAI-Image-2.5 Pro génère et retouche des images détaillées pour de grands visuels d’accroche, des compositions produit et du texte précis intégré à l’image. L’édition Pro privilégie la cohérence des objets, personnages, matériaux et relations spatiales dans des scènes denses, en utilisant du texte et des références visuelles pour produire une image PNG.

À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

Microsoft AI MAI-Image-2.5 Pro est l’édition de la série d’images 2.5 axée sur la fidélité. Elle génère des images à partir de briefs en langage naturel et effectue des retouches dirigées sur des visuels existants. Microsoft cite les grands visuels d’accroche, la retouche détaillée et le texte précis intégré à l’image comme usages centraux, et sa comparaison des modèles souligne la cohérence des objets, personnages, matériaux et relations spatiales dans les compositions complexes. Le livrable final est une image destinée à un processus de design ou de production, comme un visuel produit principal ou une scène éditoriale soigneusement agencée.

Pour la génération, décrivez la composition par ses relations plutôt que par une liste d’objets sans lien. Identifiez le sujet principal, son échelle par rapport aux éléments proches, les matériaux et la direction de la lumière. Le raisonnement visuel documenté de l’édition Pro est utile lorsque ces relations déterminent la crédibilité d’une scène dense. Pour une composition produit, placez une carafe en céramique, des verres transparents et un tissu plié sur une table en bois, avec des reflets cohérents et une seule lumière de fenêtre. Vérifiez les contacts, les ombres et les propriétés visibles des matériaux dans l’image obtenue.

Pour les produits et les personnages, fournissez l’identité visuelle qui doit survivre à la retouche. Microsoft décrit la cohérence des objets dans les scènes complexes et celle des personnages entre les vues et les instants comme des atouts de Pro. Précisez les caractéristiques qui identifient l’objet ou la personne et l’aspect de la scène à changer. Par exemple, conservez la silhouette d’une veste et ses détails de fermeture tout en plaçant le personnage dans un autre fond. Une vérification utile compare ces détails conservés à la référence source ; un résultat visuellement attrayant ne prouve pas à lui seul une correspondance exacte.

L’interface de retouche du fabricant accepte jusqu’à cinq références JPEG ou PNG. Séparez leurs rôles dans le brief : produit, personne, décor ou traitement visuel. Les tâches de retouche comprennent la suppression et le remplacement d’objets, les changements d’attributs, l’inpainting, l’adaptation de mise en page, les mises à jour de texte et la correction d’artefacts. Pour une retouche locale, décrivez la cible et les éléments environnants à préserver. Pour un réagencement plus important, expliquez le fonctionnement de la composition après le changement afin de donner au modèle un objectif spatial cohérent.

Le rendu de texte est particulièrement pertinent pour un visuel d’accroche ou un concept d’emballage. Fournissez la phrase exacte, sa position et sa relation avec l’objet ou l’image. Gardez les noms récurrents et les textes d’étiquette cohérents entre le brief et les références. Examinez chaque caractère rendu à la taille d’affichage prévue et comparez-le au texte fourni. Une retouche ultérieure peut cibler le texte ou son emplacement tout en préservant la composition produit réussie. La sortie PNG peut ensuite intégrer la mise en page dont les exigences finales de typographie et de recadrage sont connues.

Le guide d’image Microsoft actuel applique aux modèles 2.5 une surface maximale de sortie de 1 048 576 pixels, équivalente à 1024×1024. Les deux dimensions doivent faire au moins 768 pixels dans cette interface, et un côté plus long est permis si la surface totale reste dans la limite. Cela autorise des compositions rectangulaires telles que 1344×768, totalisant 1 032 192 pixels. Cette contrainte de surface diffère d’un maximum de 1024 sur chaque côté. Préparez la forme cible de la composition au lieu d’attendre qu’un libellé générique de rapport d’image détermine correctement le recadrage.

Le guide de service indique un contexte maximal de prompt de 32 000 tokens et renvoie des données d’image PNG pour la génération et la retouche. La page exacte du catalogue Pro répertorie séparément une fenêtre de contexte de 131.072K et 4 096 tokens de sortie. Ces quantités publiées ont leur propre périmètre de catalogue ou de service ; la préparation pratique des requêtes d’image suit les limites de prompt et de pixels du service. Conservez l’image, les références sources et le brief comme un seul dossier de révision. Vérifiez le résultat visuel lui-même pour les contraintes détaillées d’identité, de matériau et de géométrie qui ont motivé le choix de Pro.

Le choix de version doit suivre la composition. MAI-Image-2.5 standard couvre la génération générale et les retouches localisées ; Pro ajoute l’accent de la série sur la fidélité et la cohérence des relations dans les scènes visuellement denses. La famille 2.6 relève la limite documentée de surface de sortie et ajoute l’ancrage web facultatif et la sélection automatique du rapport. Ces commandes ultérieures sont propres à 2.6 et ne définissent pas le processus de cette édition Pro. Choisissez Pro lorsque la difficulté du brief concerne la stabilité de l’identité des objets, l’apparence des matériaux ou la structure spatiale d’une image détaillée.

Vérifiez à la fois le changement demandé et le contenu conservé. Les mains tenant des objets, les intersections, les petits caractères, la ressemblance du visage et les reflets sont des points utiles à examiner dans une composition complexe. Une image plausible peut néanmoins contenir une inscription trompeuse ou une relation physique incorrecte. Rendez la correction suivante concrète et préservez les parties du brief qui ont produit la mise en page prévue. Cela permet une suite de révisions de design maîtrisées au lieu de redéfinir constamment toute la scène.

Ailoot Ultra · Génération d’images POST /v1/images/generations microsoft/mai-image-2.5-pro

microsoft/mai-image-2.5-pro

Microsoft AI /microsoft/mai-image-2.5-pro

Premiers pas

Microsoft AI MAI-Image-2.5 Pro génère et retouche des images détaillées pour de grands visuels d’accroche, des compositions produit et du texte précis intégré à l’image. L’édition Pro privilégie la cohérence des objets, personnages, matériaux et relations spatiales dans des scènes denses, en utilisant du texte et des références visuelles pour produire une image PNG.

Entrées acceptées
Texte · Images
Résultats
Images

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Génération d’images POST /v1/images/generations
Entrée
text, image
Sortie
image
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
microsoft/mai-image-2.5-pro
Par défaut—
ChamppromptTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Longueur minimale: 1
Par défaut—
Champaspect_ratioTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, auto
Par défaut—
ChampnTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Maximum: 1
Par défaut—
Champinput_referencesTypearrayExigenceFacultatifValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 0
Nombre maximal d’éléments: 1
Par défaut—
ChampproviderTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, prompt
Paramètrematerial_typesContrattext, image

Cycle de vie : synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id effectivement renvoyé ou enregistrement de la bibliothèque multimédia

GET /v1/media/assets/{asset_id}/content

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

Tarifs

Calcul du coût final

Les tarifs affichés servent à estimer le coût avant la génération. Le montant final est calculé à partir du coût enregistré pour la génération d’origine. La durée mesurée du résultat et les quantités prévisionnelles ne constituent pas la quantité finale facturable.

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs estimés à des fins de comparaison

Prix par configuration

Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.

ConfigurationBarème tarifaireQuantité prévisionnelleCoût
ConfigurationTarifs de base des jetonsBarème tarifaireTarif de baseQuantité prévisionnelle—Coût
Entrée · Tokens en entrée · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h · Estimation à des fins de comparaison uniquement — / 1K tokens
ConfigurationCoût estimé de la générationBarème tarifaire—Quantité prévisionnelleEstimation pour une générationCoût
Sortie · Coût estimé de génération · Estimation à des fins de comparaison uniquement $0.884736 estimation avant génération

Cette estimation ne constitue ni des frais supplémentaires ni un tarif fixe pour la génération terminée.

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Génération d’images

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-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"<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

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Génération d’images

Téléchargez chaque image renvoyée ou enregistrez son contenu Base64

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
Autres lectures de contenu
Lire les ressources existantes dont vous êtes propriétaire
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.
Conserver tous les résultats terminés

Enregistrez chaque image terminée ; récupérez chaque URL renvoyée ou décodez son contenu Base64.

Conservez la réponse complète et les en-têtes, chaque sortie effective, les identifiants initialement renvoyés et tous les champs d’utilisation. Récupérez l’opération d’origine sans soumettre à nouveau sa création.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez le X-Client-Request-ID renvoyé pour le rapprochement. Consultez uniquement les valeurs task_id/asset_id effectivement renvoyées ou votre bibliothèque multimédia ; ne construisez jamais une URL de tâche à partir de l’identifiant de l’opération et ne soumettez jamais à nouveau la création.

Champs de la réponse
ChampType
ChampcreatedType
Champdata[].urlType
Champdata[].b64_jsonType
ChampusageType

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra microsoft/mai-image-2.5-pro

Alias des chemins de méthode

/v1/images

ID d’appel associés

microsoft/mai-image-2.5-pro

FAQ · Microsoft AI: MAI-Image-2.5 Pro
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/images/generations · microsoft/mai-image-2.5-pro: text, image → image

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/images/generations · microsoft/mai-image-2.5-pro: model, prompt, aspect_ratio, n, input_references, provider

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/images/generations · microsoft/mai-image-2.5-pro: n.minimum: 1; n.maximum: 1

Plus de détails

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