Microsoft AI: MAI-Image-2.6
Microsoft AI MAI-Image-2.6 génère et retouche des images pour des travaux de design précis. Il associe du texte à cinq références visuelles au maximum, prend en charge l’ancrage web facultatif et le dimensionnement automatique de la composition, et produit des images PNG jusqu’à 2 359 296 pixels. Il privilégie 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 texte-vers-image 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 attendue est une image : composition de produit, portrait, illustration de marque ou visuel révisé dont la mise en page et les sujets essentiels restent cohérents tandis qu’un élément précis change.
Pour générer, 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 une enseigne doit apparaître dans l’image, et précisez sa position. Le fabricant met en avant l’amélioration du rendu du texte, des portraits, des images 3D et des sorties commerciales ou photoréalistes dans cette édition. Un brief utile identifie les quelques relations qui font fonctionner l’image : l’objet mis au premier plan, sa place dans la scène et l’endroit où le public doit regarder d’abord. Inspectez le petit lettrage et les détails dans l’image terminée.
Pour retoucher, fournissez la ressource source et indiquez la modification ainsi que les parties à conserver. Les tâches documentées comprennent la suppression ou le remplacement d’objets, les changements d’attributs, l’inpainting, l’adaptation de la mise en page, les mises à jour de texte et la correction d’artefacts comme le flou de mouvement. La fiche souligne le raisonnement sur l’échelle, la perspective, l’éclairage et le placement spatial pour intégrer la révision à la scène existante. En préparation, identifiez clairement l’objet ou la zone et expliquez s’il s’agit d’une correction locale, d’un nouvel agencement ou d’un changement de style plus large.
Le guide de retouche du fabricant accepte jusqu’à cinq références JPEG ou PNG. Attribuez à chaque image un rôle distinct : produit, personne, décor, mise en page ou style visuel. Pour une retouche d’éclairage, placez la 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 actualiser une courte étiquette tout en préservant la forme et la position du produit. Vérifiez les relations entre références dans le résultat plutôt que d’accepter un objet plausible différent de celui fourni.
La famille 2.6 ajoute l’ancrage web facultatif et la sélection du rapport d’aspect par le modèle. L’ancrage web apporte un contexte actuel pertinent pour interpréter une demande concernant un lieu réel, un objet ou des informations évolutives. C’est une entrée créative : vérifiez les détails visuels factuels par rapport au sujet visé. La sélection automatique du rapport permet au modèle de considérer le prompt et les images pour choisir le format de la composition. Un brief de design peut préciser la destination et la mise en page requise, par exemple un grand visuel de produit horizontal avec de l’espace d’un côté ou une image portrait construite autour d’un sujet debout.
La taille de sortie est régie par la surface totale. La fiche exacte et le guide d’images prévoient un maximum de 2 359 296 pixels, équivalent à un carré de 1536×1536. L’interface documentée exige une largeur et une hauteur d’au moins 768 pixels ; chacune peut dépasser 1536 si la surface totale respecte la limite. Cela permet une composition paysage ou portrait allongée au lieu d’imposer un maximum de 1536 pixels sur chaque côté. Par exemple, une cible de 1024×2048 représente 2 097 152 pixels et respecte cette règle 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 achevée avec le brief et les références sources pour préparer une révision de design. La fiche nomme un contexte de 32K tokens, tandis que le guide de service précise un contexte maximal de prompt de 32 000 tokens ; gardez ces périmètres déclarés lors de la préparation d’un long brief, sans les confondre avec des dimensions d’image. Le livrable de production utile est l’image décodée, inspectable et intégrable à une page, une diapositive ou une composition. Consignez avec elle le cadrage et la position du texte voulus pour éviter qu’une retouche ultérieure change accidentellement le but du design.
Dans cette famille, MAI-Image-2.6 privilégie le contrôle précis et les gains les plus récents en détail visuel. MAI-Image-2.6-Flash fournit les mêmes capacités de génération, retouche, ancrage et sélection de rapport dans une édition optimisée pour une production réactive et répétée. La série 2.5 utilise une limite documentée de surface de sortie plus faible et n’hérite pas des commandes d’ancrage et de rapport automatique de la 2.6. Choisissez l’édition selon l’image et le processus de révision nécessaires, sans supposer qu’un nom de famille commun rend tous les réglages identiques.
Comparez une retouche à l’intégralité de la source : visages conservés, identité des objets, géométrie, ombres, lettrage et mise en page voulue comptent tous. Une photographie convaincante peut encore contenir un marquage erroné, un reflet incohérent ou une caractéristique modifiée hors de la zone demandée. Gardez la correction suivante concrète, par exemple l’étiquette, la position de l’objet ou un artefact précis. La retouche itérative devient ainsi 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-2.6Premiers pas
Microsoft AI MAI-Image-2.6 génère et retouche des images pour des travaux de design précis. Il associe du texte à cinq références visuelles au maximum, prend en charge l’ancrage web facultatif et le dimensionnement automatique de la composition, et produit des images PNG jusqu’à 2 359 296 pixels. Il privilégie 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
- Types d’entrée
text,image- Types de sortie
image
| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites microsoft/mai-image-2.6 | Par défaut— |
Champprompt | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Longueur minimale: 1 | Par défaut— |
Champaspect_ratio | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites 1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, auto | Par défaut— |
Champn | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Maximum: 1 | Par défaut— |
Champinput_references | Typearray | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 0 Nombre maximal d’éléments: 5 | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Paramètres et cycle de vie de la méthode
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, prompt |
Paramètrematerial_types | Contrattext, 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.
| 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 |
| ConfigurationCoût de génération estimé | Barème tarifaire— | Quantité prévisionnelleEstimation pour une génération | Coût Sortie · Coût estimé de génération · Estimation à des fins de comparaison uniquement $0.311296 estimation avant génération Cette estimation ne constitue ni des frais supplémentaires ni un tarif fixe pour la génération terminée. |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
Exemples de requêtes
Ailoot Ultra · Génération d’images
set -eu
: "${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}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}
Autres lectures de contenu
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
| Champ | Type |
|---|---|
Champcreated | Type |
Champdata[].url | Type |
Champdata[].b64_json | Type |
Champusage | Type |
Alias
Alias du modèle
Ailoot Ultra microsoft/mai-image-2.6
Alias des chemins de méthode
/v1/images
ID d’appel associés
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