Ming Image 0.1 Design Layer est le modèle de transformation d’image d’inclusionAI destiné à séparer un design aplati en calques RGBA. Sélectionnez l’ID exact inclusionai/ming-image-0.1-design-layer avec la méthode Images à POST /v1/images/generations. Son rôle est de prendre une composition existante et un plan de calques écrit, puis de renvoyer des images distinctes pour les calques.
Fournissez exactement une image de référence via input_references et décrivez dans prompt ce qui doit être isolé. La représentation documentée des références accepte une URL d’image HTTP(S) ou une URL de données base64. Un plan de calques utile peut distinguer l’arrière-plan, l’objet principal et les décorations de premier plan, en expliquant quels éléments visibles vont ensemble. Utilisez le design aplati réel comme référence afin que la décomposition se rapporte à la composition que vous souhaitez modifier.
Le profil dédié du modèle fixe input_references à une référence et n à 1. Ce réglage de requête décrit une décomposition demandée ; le comportement documenté du modèle renvoie une image par calque. Conservez chaque image de la réponse au lieu de traiter le premier élément data comme le résultat complet. Le prompt doit communiquer le regroupement souhaité des éléments, tandis que les calques renvoyés constituent l’ensemble réel des sorties à examiner.
Les choix pris en charge pour output_format sont png et webp. Les dimensions de sortie suivent celles de l’image d’entrée. Les valeurs explicites de size et aspect_ratio sont rejetées pour cette édition ; préparez donc l’image de référence aux dimensions requises pour la composition et laissez ces paramètres non spécifiés. Le sélecteur exact identifie l’édition Design Layer, dont l’entrée est un design existant et la sortie un ensemble de calques d’image.
La génération utilise une réponse d’image complète, et le profil dédié de ce modèle ne prend pas en charge le flux. Décodez chaque image b64_json renvoyée ou récupérez chaque URL d’image renvoyée, en conservant le format de sortie réel lors de l’enregistrement du fichier. Gardez les calques avec l’image source et le plan de calques. Dans un éditeur gérant les calques, vérifiez les zones transparentes, la séparation des éléments voisins et la composition globale reconstruite avant d’apporter des modifications locales.
Le résultat est un ensemble de calques d’images matricielles. Il peut servir à réorganiser la composition, à remplacer certains éléments visuels ou à poursuivre la composition d’images dans un éditeur, avec la source conservée pour comparaison. Examinez les éventuelles inscriptions et les contours d’objets qui traversent les limites des calques afin que la décomposition choisie reste utile à la révision souhaitée.
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Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Ming Image 0.1 Design Layer est le modèle de transformation d’image d’inclusionAI destiné à séparer un design aplati en calques RGBA. Sélectionnez l’ID exact inclusionai/ming-image-0.1-design-layer avec la méthode Images à POST /v1/images/generations. Son rôle est de prendre une composition existante et un plan de calques écrit, puis de renvoyer des images distinctes pour les calques.
Fournissez exactement une image de référence via input_references et décrivez dans prompt ce qui doit être isolé. La représentation documentée des références accepte une URL d’image HTTP(S) ou une URL de données base64. Un plan de calques utile peut distinguer l’arrière-plan, l’objet principal et les décorations de premier plan, en expliquant quels éléments visibles vont ensemble. Utilisez le design aplati réel comme référence afin que la décomposition se rapporte à la composition que vous souhaitez modifier.
Le profil dédié du modèle fixe input_references à une référence et n à 1. Ce réglage de requête décrit une décomposition demandée ; le comportement documenté du modèle renvoie une image par calque. Conservez chaque image de la réponse au lieu de traiter le premier élément data comme le résultat complet. Le prompt doit communiquer le regroupement souhaité des éléments, tandis que les calques renvoyés constituent l’ensemble réel des sorties à examiner.
Les choix pris en charge pour output_format sont png et webp. Les dimensions de sortie suivent celles de l’image d’entrée. Les valeurs explicites de size et aspect_ratio sont rejetées pour cette édition ; préparez donc l’image de référence aux dimensions requises pour la composition et laissez ces paramètres non spécifiés. Le sélecteur exact identifie l’édition Design Layer, dont l’entrée est un design existant et la sortie un ensemble de calques d’image.
La génération utilise une réponse d’image complète, et le profil dédié de ce modèle ne prend pas en charge le flux. Décodez chaque image b64_json renvoyée ou récupérez chaque URL d’image renvoyée, en conservant le format de sortie réel lors de l’enregistrement du fichier. Gardez les calques avec l’image source et le plan de calques. Dans un éditeur gérant les calques, vérifiez les zones transparentes, la séparation des éléments voisins et la composition globale reconstruite avant d’apporter des modifications locales.
Le résultat est un ensemble de calques d’images matricielles. Il peut servir à réorganiser la composition, à remplacer certains éléments visuels ou à poursuivre la composition d’images dans un éditeur, avec la source conservée pour comparaison. Examinez les éventuelles inscriptions et les contours d’objets qui traversent les limites des calques afin que la décomposition choisie reste utile à la révision souhaitée.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites inclusionai/ming-image-0.1-design-layer | Par défaut— |
Champprompt | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites false | Par défautfalse |
Champinput_references | Typearray | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champn | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Maximum: 1 | Par défaut— |
Champoutput_format | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites png, webp | Par défaut— |
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, prompt, input_references |
Paramètreoptional | Contratstream, n, output_format |
Paramètrematerial_types | Contrattext, image |
Paramètreconditions | ContratUse stream:false or omit stream. The complete buffered JSON result contains all generated images. |
Cycle de vie : synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
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.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Quantité prévisionnelle | Coût |
|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base par jeton | Barème tarifaireTarif de base | Quantité 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 |
| ConfigurationEstimated generation cost | Barème tarifaire— | Quantité prévisionnelleEstimation pour une génération | Coût Entrée · Coût estimé de génération · Estimation à des fins de comparaison uniquement $0.98304 estimation avant génération This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation. |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\n: "${AILOOT_IMAGE_URL:?Set an actual customer material or documented value}"\nexport AILOOT_IMAGE_URL\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "inclusionai/ming-image-0.1-design-layer", "prompt": "A calm studio product photograph with a plain background.", "input_references": [{"type": "image_url", "image_url": {"url": "YOUR_ACCESSIBLE_IMAGE_URL"}}]}')\np['input_references'][0]['image_url']['url']=os.environ['AILOOT_IMAGE_URL']\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\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nTéléchargez chaque image renvoyée ou enregistrez son contenu Base64
GET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}Enregistrez chaque image terminée ; récupérez chaque URL renvoyée ou décodez son contenu Base64.
Retain every returned image and field. Use owned content_url values and actual asset_id records; refresh the same asset when a link expires.
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
Ailoot Ultra inclusionai/ming-image-0.1-design-layer
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.