Source: https://ailoot.ai/models/he/inclusionai-ming-image-0-1-design-layer/
Canonical: https://ailoot.ai/models/he/inclusionai-ming-image-0-1-design-layer/
Language: he

# inclusionAI: Ming Image 0.1 Design Layer

[Markdown](https://ailoot.ai/models/he/inclusionai-ming-image-0-1-design-layer/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/he/inclusionai-ming-image-0-1-design-layer/facts.json)

## [inclusionAI: Ming Image 0.1 Design Layer](https://ailoot.ai/models/he/inclusionai-ming-image-0-1-design-layer/)

Ming Image 0.1 Design Layer מפרק תמונת עיצוב שטוחה אחת לשכבות תמונה נפרדות ב-RGBA. ספקו תמונת ייחוס אחת בדיוק ו-prompt שמתאר את תכנית השכבות הרצויה. המהדורה הזו מחזירה שכבות תמונה להמשך קומפוזיציה, תומכת ב-PNG או WebP ושומרת על מידות תמונת הקלט.

- [**Ailoot Ultra · Images** `POST /v1/images/generations` `inclusionai/ming-image-0.1-design-layer`](https://ailoot.ai/models/he/inclusionai-ming-image-0-1-design-layer/#method-0)

על המודל

התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.

Ming Image 0.1 Design Layer הוא מודל התמונה לתמונה של inclusionAI להפרדת עיצוב שטוח לשכבות RGBA. בחרו במזהה המדויק inclusionai/ming-image-0.1-design-layer עם מתודת Images ב-POST /v1/images/generations. תפקידו לקבל קומפוזיציה קיימת ותכנית שכבות כתובה, ואז להחזיר פלטי תמונה נפרדים לשכבות.

ספקו בדיוק תמונת ייחוס אחת דרך input\_references ותארו ב-prompt מה צריך לבודד. הייצוג המתועד של תמונת הייחוס מקבל כתובת HTTP(S) לתמונה או כתובת נתונים מסוג base64. תכנית שכבות מועילה יכולה להבחין בין הרקע, העצם הראשי וקישוטים בקדמת התמונה, ולהסביר אילו רכיבים גלויים שייכים יחד. השתמשו בעיצוב השטוח בפועל כתמונת הייחוס, כדי שהפירוק יהיה קשור לקומפוזיציה שבכוונתכם לערוך.

פרופיל המודל הייעודי מגדיר את input\_references לתמונת ייחוס אחת ואת n ל-1. הגדרת הבקשה הזו מתארת פירוק מבוקש אחד; התנהגות המודל המתועדת מחזירה תמונה אחת לכל שכבה. שמרו כל תמונה בתגובה במקום להתייחס לפריט data הראשון כאל התוצאה כולה. ה-prompt צריך להעביר את הקיבוץ הרצוי של הרכיבים, ואילו השכבות שהוחזרו מספקות את קבוצת הפלט בפועל שיש לבדוק.

אפשרויות output\_format הנתמכות הן png ו-webp. מידות הפלט תואמות לתמונת הקלט. ערכי size ו-aspect\_ratio מפורשים נדחים במהדורה הזו, לכן הכינו את תמונת הייחוס במידות הנדרשות לקומפוזיציה והשאירו את הבקרות האלה ללא הגדרה. הבורר המדויק מזהה את מהדורת Design Layer, שהקלט שלה הוא עיצוב קיים והפלט שלה מורכב משכבות תמונה.

היצירה משתמשת בתגובת תמונה מלאה, והפרופיל הייעודי של המודל הזה אינו תומך בהזרמה. פענחו כל תמונת b64\_json שהוחזרה או שלפו כל כתובת URL לתמונה שהוחזרה, ושמרו על פורמט הפלט בפועל בעת שמירת הקובץ. שמרו את השכבות יחד עם תמונת המקור ותכנית השכבות. בעורך התומך בשכבות, בדקו את האזורים השקופים, הפרדת הרכיבים השכנים והקומפוזיציה הכוללת שהורכבה מחדש לפני ביצוע שינויים מקומיים.

התוצאה היא קבוצה של שכבות תמונה רסטריות. היא יכולה לתמוך בסידור מחדש, בהחלפת רכיבים חזותיים נפרדים או בהמשך קומפוזיטינג בעורך, כשהמקור שנשמר זמין להשוואה. בדקו כל כיתוב וקווי מתאר של עצמים שחוצים גבולות שכבות, כדי שהפירוק שנבחר יישאר שימושי לתיקון המבוקש.

**Ailoot Ultra · Images** `POST /v1/images/generations` `inclusionai/ming-image-0.1-design-layer`

[`inclusionai/ming-image-0.1-design-layer`](https://ailoot.ai/models/he/#m=inclusionai%2Fming-image-0.1-design-layer&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fming-image-0.1-design-layer&fmt=images)

inclusionAI /`inclusionai/ming-image-0.1-design-layer`

### התחלה

Ming Image 0.1 Design Layer מפרק תמונת עיצוב שטוחה אחת לשכבות תמונה נפרדות ב-RGBA. ספקו תמונת ייחוס אחת בדיוק ו-prompt שמתאר את תכנית השכבות הרצויה. המהדורה הזו מחזירה שכבות תמונה להמשך קומפוזיציה, תומכת ב-PNG או WebP ושומרת על מידות תמונת הקלט.

סוגי קלט נתמכים

טקסט · תמונות

תוצאות

תמונות

### זמין ב-Ailoot · קלט ושיטות

**Ailoot Ultra · Images** `POST /v1/images/generations`

סוגי קלט

`text`, `image`

סוגי פלט

`image`

פורמט פלט

קובץ תמונה

| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| שדה`model` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות inclusionai/ming-image-0.1-design-layer | ברירת מחדל— |
| שדה`prompt` | סוג`string` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`stream` | סוג`boolean` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות false | ברירת מחדלfalse |
| שדה`input_references` | סוג`array` | דרישהחובה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| שדה`n` | סוג`integer` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: ⁦1⁩ מקסימום: ⁦1⁩ | ברירת מחדל— |
| שדה`output_format` | סוג`string` | דרישהרשות | ערכים ומגבלות png, webp | ברירת מחדל— |

פרמטרים ומחזור חיים של השיטה

| פרמטר | מפרט |
| --- | --- |
| פרמטר`content_type` | מפרטapplication/json |
| פרמטר`required` | מפרטmodel, prompt, input\_references |
| פרמטר`optional` | מפרטstream, n, output\_format |
| פרמטר`material_types` | מפרטtext, image |
| פרמטר`conditions` | מפרטUse stream:false or omit stream. The complete buffered JSON result contains all generated images. |

מחזור חיים: `synchronous_result_then_owned_library`

`GET /v1/media/assets`

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

### תעריפים

##### אופן חישוב החיוב הסופי

התעריפים המוצגים מספקים אומדן לעלות לפני היצירה. החיוב הסופי מחושב לפי העלות שנרשמה עבור היצירה המקורית. משך הפלט שנמדד והכמויות החזויות אינם הכמות הסופית לחיוב.

מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.

מצב מהיר

לא צוין כאשר נבחר מצב מהיר

מצב Flex

לא צוין כאשר נבחר מצב flex

מאמץ חשיבה מרבי

לא צוין כאשר מאמץ החשיבה המרבי משתמש בהתאמת ברירת המחדל (default)

#### תעריפים משוערים להשוואה

#### מחירים לפי תצורה

התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.

| תצורה | טבלת תעריפים | כמות חזויה | חיוב |
| --- | --- | --- | --- |
| תצורהתעריפי בסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | כמות חזויה— | חיוב קלט · טוקני קלט · אומדן להשוואה בלבד **—** / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט · אומדן להשוואה בלבד **—** / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון · אומדן להשוואה בלבד **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון · אומדן להשוואה בלבד **—** / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה · אומדן להשוואה בלבד **—** / 1K טוקנים |
| תצורהEstimated generation cost | טבלת תעריפים— | כמות חזויהאומדן ליצירה אחת | חיוב קלט · עלות יצירה משוערת · אומדן להשוואה בלבד **$0.98304** אומדן לפני היצירה This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation. |

לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. [איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →](https://ailoot.ai/docs/he/billing/reserve/)

### דוגמאות לבקשות

#### Ailoot Ultra · Images

curl · צרו פעם אחת ושמרו את התוצאה המלאה

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
: "${AILOOT_IMAGE_URL:?Set an actual customer material or documented value}"
export AILOOT_IMAGE_URL
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=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"}}]}')
p['input_references'][0]['image_url']['url']=os.environ['AILOOT_IMAGE_URL']
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
# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.
```

### קבלה ושמירה של תוצאות

#### Ailoot Ultra · Images

הורידו כל תמונה שהוחזרה או שמרו את תוכן ה-Base64 שלה

- `GET /v1/media/assets`
- `GET /v1/media/assets/{asset_id}`

##### שמירת כל התוצאות שהושלמו

שמרו כל תמונה שהושלמה; אחזרו אותה מכל URL שהוחזר או פענחו את תוכן ה-Base64 שלה.

Retain every returned image and field. Use owned content\_url values and actual asset\_id records; refresh the same asset when a link expires.

##### כשצריך לבדוק את התגובה המקורית

Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.

### כינויים

#### כינויים למודל

**Ailoot Ultra** [`inclusionai/ming-image-0.1-design-layer`](https://ailoot.ai/models/he/#m=inclusionai%2Fming-image-0.1-design-layer&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fming-image-0.1-design-layer&fmt=images)

#### כינויים לנתיבי שיטות

השתמשו בנתיבי השיטות המוצגים למעלה.

#### מזהי מודלים קשורים IDs

[`inclusionai/ming-image-0.1-design-layer`](https://ailoot.ai/models/he/#m=inclusionai%2Fming-image-0.1-design-layer&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fming-image-0.1-design-layer&fmt=images)

FAQ · inclusionAI: Ming Image 0.1 Design Layer

אילו קלטים ותוצאות זמינים?

`POST /v1/images/generations` · `inclusionai/ming-image-0.1-design-layer`: `text`, `image` → `image`

באילו שדות הבקשה משתמשת?

`POST /v1/images/generations` · `inclusionai/ming-image-0.1-design-layer`: `model`, `prompt`, `stream`, `input_references`, `n`, `output_format`

אילו מגבלות חלות?

`POST /v1/images/generations` · `inclusionai/ming-image-0.1-design-layer`: `n.minimum`: `1`; `n.maximum`: `1`

חברו Ailoot ל- Claude Code, OpenCode, Hermes או ליישום שלכם.

## החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה

החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.

## קנו אסימונים בהנחה.

הנחת מנוי לעבודה קבועה. קודי הנחה עד 50% על רכישת אסימונים.

מנוי

בחרו מסלול עם הנחה לבקשות הקבועות שלכם.

קוד הנחה עד 50%

הזינו קוד ברכישה. המחיר יחושב מחדש לפי המבצע הפעיל.

הוצאות בהיסטוריה

המודל, האסימונים והסכום נשמרים לכל בקשה.

[בחירת מנוי](https://ailoot.ai/docs/he/billing/subscriptions/) · [מחירי מודלים](https://ailoot.ai/models/he/)

## חברו API למוצר שאתם מוכרים.

SaaS, יישומים ובוטים לפי ההצעה והסכם הרישוי של Ailoot. למכירה מחדש בקשו רישיון משווק.

יישום מסחרי

שלבו יצירת טקסט, תמונות, וידאו ושמע בתכונות בתשלום של השירות שלכם.

רישיון למכירה מחדש

שלחו תיאור פרויקט ואופן מתן גישה. בקשו תנאי שימוש ומכירה מחדש בכתב.

מסמכים באתר

ההצעה, הסכם הרישוי ומדיניות עיבוד הנתונים זמינים לפני החיבור.

[בקשת רישיון למכירה מחדש](mailto:support@ailoot.ai) · [ההצעה והסכם הרישוי](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=he)

## Ailoot · החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה





Ailoot נשענת על ניסיון תפעולי מצטבר, בסיס לקוחות רחב, שירות יציב ובקרה שוטפת של KPI.





החברה ופורטפוליו הפרויקטים שלה: מיליוני לקוחות; מכירות בהיקף של מיליארדים מדי חודש.





Ailoot משתמשת בניסיון התפעולי הזה כדי לספק גישת API ליכולות AI במוצרי לקוחות, בסוכנים, באפליקציות ובאוטומציות.