inclusionAI: Ming Image 0.1 Design Layer
Ming Image 0.1 Design Layer는 하나로 합쳐진 디자인 이미지 한 장을 별도의 RGBA 이미지 레이어로 분해합니다. 정확히 하나의 참조 이미지와 의도한 레이어 계획을 설명하는 프롬프트를 제공하세요. 이 버전은 추가 합성용 이미지 레이어를 반환하고 PNG 또는 WebP를 지원하며 입력 이미지의 크기를 유지합니다.
모델 소개
이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
Ming Image 0.1 Design Layer는 하나로 합쳐진 디자인을 RGBA 레이어로 분리하기 위한 inclusionAI의 이미지 입력·이미지 출력 모델입니다. POST /v1/images/generations의 Images 메서드에서 정확한 ID inclusionai/ming-image-0.1-design-layer를 선택하세요. 기존 구도와 텍스트로 작성한 레이어 계획을 받아 레이어별로 분리된 이미지 결과를 반환하는 역할을 합니다.
input_references를 통해 정확히 하나의 참조 이미지를 제공하고 prompt에 분리할 대상을 설명하세요. 문서의 참조 표현은 HTTP(S) 이미지 URL 또는 base64 data URL을 허용합니다. 유용한 레이어 계획은 배경, 주요 물체, 전경 장식을 구분하고 눈에 보이는 어떤 요소들을 함께 묶을지 설명할 수 있습니다. 실제로 편집하려는 구도에 연결된 분해 결과를 얻도록 하나로 합쳐진 실제 디자인을 참조로 사용하세요.
전용 모델 프로필은 input_references를 참조 하나로, n을 1로 설정합니다. 이 요청 설정은 분해 한 건을 요청한다는 뜻이며, 문서에 나온 모델 동작은 레이어당 이미지 하나를 반환합니다. 첫 번째 data 항목을 전체 결과로 취급하지 말고 응답의 모든 이미지를 보관하세요. 프롬프트는 의도한 요소 그룹을 전달하고, 반환된 레이어는 실제로 검사할 출력 세트를 제공합니다.
지원되는 output_format 선택지는 png와 webp입니다. 출력 크기는 입력 이미지를 따릅니다. 이 버전은 명시적인 size와 aspect_ratio 값을 거부하므로, 구도에 필요한 크기로 참조 이미지를 준비하고 이 제어 항목들은 지정하지 마세요. 정확한 선택자는 기존 디자인을 입력받아 이미지 레이어를 출력하는 Design Layer 버전을 식별합니다.
생성에는 완전한 이미지 응답을 사용하며 이 모델의 전용 프로필은 스트리밍을 지원하지 않습니다. 반환된 b64_json 이미지를 각각 디코딩하거나 반환된 이미지 URL에서 각각 가져오고, 파일을 저장할 때 실제 출력 형식을 유지하세요. 레이어를 원본 이미지 및 레이어 계획과 함께 보관하세요. 레이어를 지원하는 편집기에서 투명 영역, 인접 요소의 분리, 다시 조합한 전체 구도를 확인한 후 부분 수정을 하세요.
결과는 래스터 이미지 레이어 세트입니다. 비교할 원본을 보관하면서 편집기에서 재배치, 개별 시각 요소 교체, 추가 합성에 활용할 수 있습니다. 선택한 분해 결과가 의도한 수정에 계속 유용하도록 레이어 경계를 가로지르는 글자와 물체 가장자리를 검사하세요.
Ailoot Ultra · Images POST /v1/images/generations inclusionai/ming-image-0.1-design-layer
inclusionai/ming-image-0.1-design-layer
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Ming Image 0.1 Design Layer는 하나로 합쳐진 디자인 이미지 한 장을 별도의 RGBA 이미지 레이어로 분해합니다. 정확히 하나의 참조 이미지와 의도한 레이어 계획을 설명하는 프롬프트를 제공하세요. 이 버전은 추가 합성용 이미지 레이어를 반환하고 PNG 또는 WebP를 지원하며 입력 이미지의 크기를 유지합니다.
- 허용 입력
- 텍스트 · 이미지
- 결과
- 이미지
Ailoot에서 사용 가능 · 입력 및 메서드
Ailoot Ultra · Images POST /v1/images/generations
- 입력
text,image- 출력
image- 출력 형식
- 이미지 파일
| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 inclusionai/ming-image-0.1-design-layer | 기본값— |
필드prompt | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드stream | 유형boolean | 요건선택 사항 | 값과 한도 false | 기본값false |
필드input_references | 유형array | 요건필수 | 값과 한도 | 기본값— |
필드n | 유형integer | 요건선택 사항 | 값과 한도 최솟값: 1 최댓값: 1 | 기본값— |
필드output_format | 유형string | 요건선택 사항 | 값과 한도 png, webp | 기본값— |
메서드 매개변수와 수명 주기
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, prompt, input_references |
매개변수optional | 명세stream, n, output_format |
매개변수material_types | 명세text, image |
매개변수conditions | 명세Use stream:false or omit stream. The complete buffered JSON result contains all generated images. |
수명 주기: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
요금
최종 요금 계산 방식
표시된 요율은 생성 전 비용을 예상하는 데 사용됩니다. 최종 청구액은 최초 생성에 기록된 비용으로 계산됩니다. 측정된 출력 길이와 예상 수량은 최종 청구 수량이 아닙니다.
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
- 빠른 모드
- 미지정 빠른 모드를 선택한 경우
- Flex 모드
- 미지정 flex 모드를 선택한 경우
- 최대 추론 수준
- 미지정 최대 추론 수준에 default 조정값을 적용하는 경우
비교용 예상 요금
설정별 가격
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 예측 수량 | 요금 |
|---|---|---|---|
| 설정기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 예측 수량— | 요금 입력 · 입력 토큰 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 |
| 설정Estimated generation cost | 요금표— | 예측 수량1회 생성 예상치 | 요금 입력 · 예상 생성 비용 · 비교 전용 추정치 $0.98304 생성 전 추정치 This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation. |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
요청 예제
Ailoot Ultra · Images
set -eu
: "${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.
결과 수신 및 저장
Ailoot Ultra · Images
반환된 각 이미지를 다운로드하거나 Base64 내용을 저장하세요
GET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}
완료된 결과 모두 보관
완료된 이미지를 모두 저장하세요. 반환된 각 URL에서 가져오거나 Base64 내용을 디코딩하세요.
Retain every returned image and field. Use owned content_url values and actual asset_id records; refresh the same asset when a link expires.
원래 응답을 확인해야 할 경우
Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation.
별칭
모델 별칭
Ailoot Ultra inclusionai/ming-image-0.1-design-layer
메서드 경로 별칭
위에 표시된 메서드 경로를 사용하세요.
관련 호출용 ID
FAQ · inclusionAI: Ming Image 0.1 Design Layer
- 어떤 입력과 결과를 사용할 수 있나요?
POST /v1/images/generations·inclusionai/ming-image-0.1-design-layer:text,image→image- 요청은 어떤 필드를 사용하나요?
POST /v1/images/generations·inclusionai/ming-image-0.1-design-layer:model,prompt,stream,input_references,n,output_format- 어떤 제한이 적용되나요?
POST /v1/images/generations·inclusionai/ming-image-0.1-design-layer:n.minimum:1;n.maximum:1