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Microsoft AI: MAI-Image-2.6

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Microsoft AI: MAI-Image-2.6

Microsoft AI MAI-Image-2.6 génère et retouche des images pour un travail de design précis. Il combine du texte avec jusqu’à cinq références visuelles, prend en charge un ancrage web facultatif et un dimensionnement automatique de la composition, et produit des images PNG jusqu’à 2’359’296 pixels. Il met l’accent sur les retouches contrôlées, le texte, les portraits et les visuels commerciaux.

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-2.6 est l’édition de la famille d’images 2.6 axée sur la précision, conçue pour la génération d’images à partir de texte et la retouche contrôlée de ressources visuelles existantes. Sa fiche décrit un modèle de diffusion utilisant le flow matching, avec 20 milliards de paramètres hors embeddings et un contexte de 32K tokens. La sortie prévue est une image : une composition de produit, un portrait, une illustration de marque ou un visuel révisé dont la mise en page et les sujets principaux restent cohérents pendant qu’un élément précis change.

Pour la génération, décrivez le sujet, la composition, les matières, la lumière, le point de vue et le style visuel. Incluez le texte exact lorsqu’une étiquette, un titre ou un panneau doit apparaître dans l’image et décrivez sa place. Le fabricant souligne dans cette édition un meilleur rendu du texte, des portraits, des images 3D et des sorties commerciales ou photoréalistes. Un brief utile identifie les quelques relations qui font fonctionner l’image : l’objet mis au premier plan, sa place dans la scène et le premier point où le public doit regarder. Examinez les petits caractères et détails dans l’image terminée.

Pour la retouche, fournissez la ressource source et indiquez le changement avec les parties à conserver. Les tâches documentées comprennent la suppression ou le remplacement d’objets, les changements de caractéristiques, la retouche de zones, l’adaptation de mise en page, les mises à jour de texte et le nettoyage de défauts tels que le flou de mouvement. La fiche du modèle souligne le raisonnement sur l’échelle, la perspective, l’éclairage et le placement spatial pour qu’une révision s’intègre dans la scène existante. Pour préparer la tâche, identifiez clairement l’objet ou la zone et expliquez s’il s’agit d’une correction locale, d’une disposition différente ou d’un changement de style plus large.

Le guide de retouche d’images du fabricant accepte jusqu’à cinq références JPEG ou PNG. Donnez à chaque image un rôle distinct, comme le produit, une personne, un décor, une mise en page ou un style visuel. Pour une retouche d’éclairage, placez une lampe d’une référence sur le bureau d’une autre, en conservant la perspective du bureau et en faisant suivre à l’ombre de la lampe la lumière de la pièce. Une révision séparée peut mettre à jour une courte étiquette tout en préservant la forme et la position du produit. Vérifiez les relations entre références dans le résultat au lieu d’accepter un objet plausible qui diffère de celui fourni.

La famille 2.6 ajoute l’ancrage web facultatif et la sélection du rapport de format par le modèle. L’ancrage web fournit un contexte actuel pertinent pour interpréter une requête concernant un lieu réel, un objet ou des informations changeantes. C’est une entrée créative ; vérifiez donc les détails visuels factuels par rapport au sujet prévu. La sélection automatique du format permet au modèle de considérer le prompt et les images pour choisir la forme de la composition. Un brief de design peut préciser la destination et la mise en page requise : par exemple, un grand visuel produit large avec de l’espace libre sur un côté ou une image portrait construite autour d’un sujet debout.

La taille de sortie est régie par l’aire totale. La fiche exacte du modèle et le guide image indiquent un maximum de 2’359’296 pixels, équivalant à un carré de 1536×1536. L’interface image documentée exige une largeur et une hauteur d’au moins 768 pixels, et l’une ou l’autre dimension peut dépasser 1536 si le total reste dans la limite d’aire. Cela permet une composition paysage ou portrait plus allongée, plutôt que d’imposer un maximum de 1536 pixels sur chaque côté. Par exemple, une cible de 1024×2048 totalise 2’097’152 pixels et respecte cette règle d’aire documentée. Vérifiez les dimensions finales pour la mise en page qui utilisera l’image.

Le guide du fabricant renvoie les résultats générés et retouchés sous forme de données d’image PNG. Conservez l’image terminée avec le brief et les références sources pour préparer une révision de design. La fiche du modèle nomme un contexte de 32K tokens, tandis que le guide de service spécifie un contexte maximal de prompt de 32’000 tokens ; respectez ces périmètres annoncés pour préparer un long brief au lieu de les traiter comme des dimensions d’image. Le livrable de production utile est l’image décodée, qui peut être examinée et placée dans une page, une diapositive ou une composition. Enregistrez avec elle le recadrage et le placement du texte prévus pour que les retouches ultérieures ne changent pas accidentellement l’objectif du design.

Dans cette famille, MAI-Image-2.6 met l’accent sur le contrôle précis et les dernières améliorations de détail visuel. MAI-Image-2.6-Flash fournit les mêmes capacités de génération, retouche, ancrage et sélection de format dans une édition optimisée pour une production réactive et répétée. La série 2.5 utilise une limite d’aire de sortie documentée plus petite et n’hérite pas de l’ancrage ni des commandes de format automatique de la version 2.6. Choisissez l’édition selon l’image requise et le processus de révision au lieu de supposer qu’un nom de famille partagé rend tous les réglages identiques.

Comparez une retouche à la source complète : les visages conservés, l’identité des objets, la géométrie, les ombres, les caractères et la mise en page prévue comptent tous. Une photographie convaincante peut encore contenir un mauvais marquage, un reflet incohérent ou une caractéristique modifiée en dehors de la retouche demandée. Gardez la correction suivante concrète, par exemple l’étiquette, le placement de l’objet ou un défaut particulier. Cela rend la retouche itérative utile tout en préservant le sujet et la composition du brief original.

Ailoot Ultra · Génération d’images POST /v1/images/generations microsoft/mai-image-2.6

microsoft/mai-image-2.6

Microsoft AI /microsoft/mai-image-2.6

Premiers pas

Microsoft AI MAI-Image-2.6 génère et retouche des images pour un travail de design précis. Il combine du texte avec jusqu’à cinq références visuelles, prend en charge un ancrage web facultatif et un dimensionnement automatique de la composition, et produit des images PNG jusqu’à 2’359’296 pixels. Il met l’accent sur les retouches contrôlées, le texte, les portraits et les visuels commerciaux.

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-2.6
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: 5
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 $0.311296 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-2.6', '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-2.6

Alias des chemins de méthode

/v1/images

ID d’appel associés

microsoft/mai-image-2.6

FAQ · Microsoft AI: MAI-Image-2.6
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/images/generations · microsoft/mai-image-2.6: text, image → image

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/images/generations · microsoft/mai-image-2.6: model, prompt, aspect_ratio, n, input_references, provider

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/images/generations · microsoft/mai-image-2.6: n.minimum: 1; n.maximum: 1

Plus de détails

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