Sourceful: Riverflow V2 Pro
Riverflow 2.0 Proは、ブランドの一貫性が重要な制作に向けた、SourcefulのPro画像生成・編集モデルです。ファミリーは候補を確認・修正し、フォントの指定と、参照に基づく商品ラベルやアートワークの細部修復に対応します。
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。
Riverflow 2.0 Proは、商品、パッケージ、マーケティング制作に向けたSourcefulのRiverflow 2.0画像生成・編集ファミリーのProモデルです。画像の制作や編集に、候補を確認して修正する推論モデルを組み合わせます。視覚的な制作指示の確実な実行、文字組み、ブランドにとって素材を有用にする商品の細部の維持を重視しています。
品質が重要な構図では、商品画像またはアートワーク、正確な文言、意図した視覚配置を提供します。例えば、ラベル付きの瓶を原材料の隣に置き、容器の形とラベルの優先順位を保つシーンが考えられます。照明、背景、切り取りを記述し、変えてはいけない商品の細部を明示します。結果は描画済みのクリエイティブ画像です。大きなキャンペーンや編集可能なレイアウトへの組み込みは、別の利用工程です。
2.0のワークフローは候補を自動評価し、複数工程で問題を修正します。必須内容と任意のスタイル選択を分け、この処理に明確な目標を与えます。編集では変更する要素と周囲の維持する特徴を指定します。商品の色を更新しただけで、意図せずラベルが新しいデザインになるべきではありません。背景を置き換える場合も、提供した物体を認識できる状態に保ちます。完成画像は、制作指示と原参照との比較が必要です。
フォント制御は、公開フォントまたは提供するカスタムフォントで、ブランドの文字表現を誘導します。Riverflow 2.0のフォント制御ワークフローは、同時に最大2フォント、1画像につき最大300文字に対応します。文言をモデルに選ばせず、正確なテキスト、優先順位、意図した太さや間隔を提供します。重要な字形、数字、合字、小さな補足文を結果で確認します。文言を簡潔にすれば、商品や視覚的説明のための余白も残せます。
ファミリーの参照に基づく超解像ワークフローは、低解像度シーンで正確に表現されなかった細かな文字やアートワークを修復します。細部修復の工程が実際のラベルやデザインを再現できるよう、高品質な原アートワークを提供します。2.0のリリース説明では、1リクエストにつき最大4箇所の置換が記載されており、一つの商品でもシーン内の複数商品でも修正できます。これは生成画像を対象とした参照ベースの修復ワークフローであり、すべての初期画像の微細な描写が完璧であることを保証しません。
関連する商品セットでは、各商品の正しい参照を提供しつつ、スタイル、照明、シーン構造をそろえます。キャンペーン素材は、商品の主な見え方と承認済み文言のための実用的な余白を組み合わせられます。商品クローズアップなら、ラベルと素材の細部を優先できます。想定する表示サイズに合う原素材と出力を準備し、採用画像を、その特徴を定める参照とともに保存します。シーン全体の修正と細部修復は、成果物の別々の部分を扱います。
ProはFastやRiverflow 2.5とは別です。後の世代では独自の採点基準や深い確認制御が追加されていますが、その設定をこの2.0モデルにあると仮定しないでください。最終確認では、要求した変更、文字組み、商品の特徴、周囲の細部を原素材と照合します。用途に合っている構図を維持しながら、不一致の原因となる具体的な指示や参照を修正します。
Ailoot Ultra · 画像 POST /v1/images/generations sourceful/riverflow-v2-pro
sourceful/riverflow-v2-proはじめに
Riverflow 2.0 Proは、ブランドの一貫性が重要な制作に向けた、SourcefulのPro画像生成・編集モデルです。ファミリーは候補を確認・修正し、フォントの指定と、参照に基づく商品ラベルやアートワークの細部修復に対応します。
- 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 sourceful/riverflow-v2-pro | 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resolution | 種類string | 要件任意 | 値と制限 1K, 2K, 4K | 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, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 21:9, 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: 10 | 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 | 課金単位 | 料金 |
|---|---|---|---|---|
| 設定基本トークン料金 | 料金表基本料金 | 予測数量— | 課金単位— | 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 |
| 設定フォント入力 | 料金表— | 予測数量— | 課金単位画像あたり | 料金 入力 · フォント入力 · 比較専用の見積もり $0.06 画像あたり |
| 設定入力参照 | 料金表— | 予測数量— | 課金単位画像あたり | 料金 入力 · 入力参照 · 比較専用の見積もり $0.4 画像あたり |
| 設定出力画像 | 料金表— | 予測数量— | 課金単位出力画像あたり | 料金 出力 · 出力画像 · 比較専用の見積もり $0.3 出力画像あたり |
| 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 | 課金単位— | 料金 出力 · 推定生成コスト · 比較専用の見積もり $0.3 生成前の見積もり この見積もりは追加料金ではなく、完了した生成処理に対する固定料金でもありません。 |
Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →
リクエスト例
Ailoot Ultra · 画像
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p={'model': 'sourceful/riverflow-v2-pro', '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}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}
その他のコンテンツ取得
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 sourceful/riverflow-v2-pro
メソッドパスのエイリアス
/v1/images
関連する呼び出し用ID
FAQ · Sourceful: Riverflow V2 Pro
- 利用できる入力と結果は何ですか?
POST /v1/images/generations·sourceful/riverflow-v2-pro:text,image→image- リクエストはどの項目を使用しますか?
POST /v1/images/generations·sourceful/riverflow-v2-pro:model,prompt,resolution,aspect_ratio,n,input_references,provider- どの制限が適用されますか?
POST /v1/images/generations·sourceful/riverflow-v2-pro:n.minimum:1;n.maximum:1