モデル

Microsoft AI: MAI-Image-2.5

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Microsoft AI: MAI-Image-2.5

Microsoft AI MAI-Image-2.5は、テキストから画像を作り、入力写真やデザインへ対象を絞った編集を行います。物体・文字変更、アーティファクト除去、顔を維持する修正、PNG出力、最大5個のビジュアル参照に対応します。モデルカードは32Kコンテキストと1,048,576出力ピクセルを指定します。

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

Microsoft AI MAI-Image-2.5は、2.5画像ファミリーの一般生成・制御編集エディションです。モデルカードはflow matchingを使う拡散モデル、非埋め込みパラメーター200億、テキスト・画像入力、32Kトークンのコンテキストを示します。コンセプト、ポートレート、商品画像、イラスト、既存デザインの修正用に画像を出力します。まず、新しい構図が必要か、意図した被写体をすでに含む素材への特定変更かを選びます。

生成では主要被写体、視覚スタイル、光、視点、配置を記述します。メーカーは詳細で一貫した画像、文字描画、商品画像、プロンプト追従を強調しています。プレゼン用イラストでは、被写体の役割、視覚的な重点、周囲の余白を指定できます。商品案には素材、縮尺、表面仕上げを含められます。相容れない複数の処理を混ぜず、物体が同じシーンと照明計画を共有する一貫した説明にします。

この版の視覚推論は、シーン構造、照明、縮尺、空間関係に関わります。メーカーは適切な遠近と影で物体を追加する編集を例示しています。作業場の編集なら既存の視点と光を保ち、作業台の隣へ小さなスツールを置きます。大きさ、床との接点、他の物体に合う影を確認します。局所的に自然な物体でも、元画像全体の形状に合う必要があります。

指定編集は、物体の除去・置換、属性変更、インペインティング、レイアウト調整、文字更新、モーションブラー低減などの除去処理を含みます。元画像を与え、修正と保持する細部を示します。写真なら人物、トリミング、前景の配置を保ち、気を散らす背景物を除去できます。デザインなら構図を保って短い文章を更新できます。編集部分だけでなく結果全体を元画像と比較します。

Microsoftは、姿勢、表情、視点を変える編集でも顔の識別性を保つことを重視しています。顔の特徴が明瞭な参照を使い、識別特徴を維持する形で変更を指定します。現行編集ガイドはJPEGまたはPNGを最大5枚受け付け、人物、物体、シーン、スタイルを別参照で特定できます。プロンプトで役割を示します。ポートレート修正では、完成とみなす前に衣服や背景の変更だけでなく顔も確認します。

正確なモデルカードは総出力1,048,576ピクセル、1024×1024相当を上限とし、総面積内なら一辺を1024超にできます。提供ガイドはさらに両寸法768ピクセル以上を要求します。1344×768は1,032,192ピクセルで、面積と最小寸法の規則を満たします。重要な上限は幅と高さの積なので、横・縦構図を求める前に使用先の形を準備します。

メーカーの提供インターフェースは生成・編集ともPNG画像データを返します。ネイティブのモデルカードは32Kトークン、提供インターフェースはプロンプト最大32,000トークンです。カタログの別の4,096出力トークンはトークン枠で、画像寸法ではありません。詳細指示と完成画像を整理するときもこれらの範囲を保ちます。元素材、保持特徴、編集内容、目標サイズがPNGに添える有用な修正記録になります。

創作範囲は、写実的・映画的画像、ポートレート、商品・ブランド案、文字を含むデザイン、その他のスタイルに及びます。ラベルや看板は正確な文言を指定し、最終表示サイズでつづりを確認します。写真らしく見える画像でも、創作された細部、不整合な反射、不正確な文字があり得ます。物体の識別性、読みやすさ、空間関係、保持したシーンなど、デザイン要件に沿って確認します。具体的な修正はすでに成功した変更と分けます。

2.5ファミリーではProが密なシーンの高い忠実度と安定した関係、Flashが応答性の高い制作を担います。2.6は大きいピクセル面積枠、任意のウェブによる根拠づけ、モデル主導のアスペクト選択を導入します。標準2.5はそれら後の制御を持たない独自の生成・編集フローを保ちます。実際の画像作業の難所に応じて選び、完成結果を指示と照合します。

Ailoot Ultra · 画像 POST /v1/images/generations microsoft/mai-image-2.5

microsoft/mai-image-2.5

Microsoft AI /microsoft/mai-image-2.5

はじめに

Microsoft AI MAI-Image-2.5は、テキストから画像を作り、入力写真やデザインへ対象を絞った編集を行います。物体・文字変更、アーティファクト除去、顔を維持する修正、PNG出力、最大5個のビジュアル参照に対応します。モデルカードは32Kコンテキストと1,048,576出力ピクセルを指定します。

対応する入力
テキスト · 画像
結果
画像

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · 画像 POST /v1/images/generations
入力の種類
text, image
出力の種類
image
フィールド種類要件値と制限デフォルト
フィールドmodel種類string要件必須値と制限
microsoft/mai-image-2.5
デフォルト—
フィールドprompt種類string要件必須値と制限
最小の長さ: 1
デフォルト—
フィールドaspect_ratio種類string要件任意値と制限
1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 3:2, 2:3, auto
デフォルト—
フィールドn種類integer要件任意値と制限
最小値: 1
最大値: 1
デフォルト—
フィールドinput_references種類array要件任意値と制限
最小項目数: 0
最大項目数: 1
デフォルト—
フィールドprovider種類object要件任意値と制限デフォルト—
メソッドのパラメータとライフサイクル
パラメータ仕様
パラメータcontent_type仕様application/json
パラメータrequired仕様model, prompt
パラメータmaterial_types仕様text, image

ライフサイクル: synchronous_result_then_owned_library

GET /v1/media/tasks/{task_id} · 実際に返された task_id またはメディアライブラリのレコード

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

GET /v1/media/assets

GET /v1/media/assets/{asset_id}

料金

最終料金の計算方法

表示料金は生成前の費用の見積もりです。最終請求額は、元の生成処理に記録された費用から計算されます。実測された出力時間や予測数量が、そのまま最終的な課金数量になるわけではありません。

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード
未指定 高速モードが選択されている場合
Flex モード
未指定 flex モードが選択されている場合
最大推論量
未指定 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合

比較用の推定料金

設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定料金表予測数量料金
設定基本トークン料金料金表基本料金予測数量—料金
入力 · 入力トークン · 比較専用の見積もり — / 1K トークン
出力 · 出力トークン · 比較専用の見積もり — / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り · 比較専用の見積もり — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み · 比較専用の見積もり — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 · 比較専用の見積もり — / 1K トークン
設定生成費用の見積もり料金表—予測数量生成1回分の概算料金
出力 · 推定生成コスト · 比較専用の見積もり $0.385024 生成前の見積もり

この見積もりは追加料金ではなく、完了した生成処理に対する固定料金でもありません。

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · 画像

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', '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

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · 画像

返された画像をすべてダウンロードするか、Base64の内容を保存

  • GET /v1/media/tasks/{task_id}
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
  • GET /v1/media/assets
  • GET /v1/media/assets/{asset_id}
その他のコンテンツ取得
自分が所有する既存のアセットを読み取る
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.
完了した結果をすべて保存

完了した画像をすべて保存してください。返された各URLから取得するか、Base64の内容をデコードしてください。

レスポンスとヘッダーの全体、実際の出力すべて、最初に返された識別子、使用量フィールドすべてを保存してください。作成リクエストを再送せずに、元の操作を復旧してください。

元のレスポンスを確認する場合

照合のため、返された X-Client-Request-ID を保存してください。実際に返された task_id/asset_id の値、または自分が所有するメディアライブラリだけを使って読み取ってください。操作 ID からタスクの URL を組み立てたり、作成リクエストを再送したりしないでください。

レスポンスのフィールド
フィールド種類
フィールドcreated種類
フィールドdata[].url種類
フィールドdata[].b64_json種類
フィールドusage種類

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra microsoft/mai-image-2.5

メソッドパスのエイリアス

/v1/images

関連する呼び出し用ID

microsoft/mai-image-2.5

FAQ · Microsoft AI: MAI-Image-2.5
利用できる入力と結果は何ですか?

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

リクエストはどの項目を使用しますか?

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

どの制限が適用されますか?

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

詳細を見る

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