Source: https://ailoot.ai/models/ms/inclusionai-ming-image-0-1-design-layer/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ms/inclusionai-ming-image-0-1-design-layer/ Language: ms # inclusionAI: Ming Image 0.1 Design Layer [Markdown](https://ailoot.ai/models/ms/inclusionai-ming-image-0-1-design-layer/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ms/inclusionai-ming-image-0-1-design-layer/facts.json) ## [inclusionAI: Ming Image 0.1 Design Layer](https://ailoot.ai/models/ms/inclusionai-ming-image-0-1-design-layer/) Ming Image 0.1 Design Layer memisahkan satu imej reka bentuk yang telah diratakan kepada lapisan imej RGBA berasingan. Bekalkan tepat satu rujukan dan prompt yang menerangkan rancangan lapisan yang dikehendaki. Edisi ini mengembalikan lapisan imej untuk penggubahan lanjut, menyokong PNG atau WebP dan mengekalkan dimensi imej input. - [**Ailoot Ultra · Images** `POST /v1/images/generations` `inclusionai/ming-image-0.1-design-layer`](https://ailoot.ai/models/ms/inclusionai-ming-image-0-1-design-layer/#method-0) Tentang model Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih. Ming Image 0.1 Design Layer ialah model imej-ke-imej inclusionAI untuk memisahkan reka bentuk yang telah diratakan kepada lapisan RGBA. Pilih ID tepat inclusionai/ming-image-0.1-design-layer dengan kaedah Images di POST /v1/images/generations. Peranannya ialah menerima komposisi sedia ada dan rancangan lapisan bertulis, kemudian mengembalikan output imej berasingan bagi lapisan tersebut. Bekalkan tepat satu imej rujukan melalui input\_references dan terangkan perkara yang perlu diasingkan dalam prompt. Perwakilan rujukan yang didokumenkan menerima URL imej HTTP(S) atau URL data base64. Rancangan lapisan yang berguna boleh membezakan latar belakang, objek utama dan hiasan latar depan, dengan menerangkan unsur yang kelihatan yang patut dikelompokkan bersama. Gunakan reka bentuk rata sebenar sebagai rujukan supaya pemisahan dikaitkan dengan komposisi yang ingin anda sunting. Profil model khusus menetapkan input\_references kepada satu rujukan dan n kepada 1. Tetapan permintaan itu menerangkan satu pemisahan yang diminta; perilaku model yang didokumenkan mengembalikan satu imej bagi setiap lapisan. Simpan setiap imej dalam balasan, dan bukannya menganggap item data pertama sebagai keseluruhan hasil. Prompt perlu menyampaikan pengelompokan unsur yang dikehendaki, manakala lapisan yang dikembalikan menyediakan set output sebenar untuk diperiksa. Pilihan output\_format yang disokong ialah png dan webp. Dimensi output mengikut imej input. Nilai size dan aspect\_ratio yang dinyatakan secara jelas ditolak untuk edisi ini, jadi sediakan imej rujukan pada dimensi yang diperlukan untuk komposisi dan biarkan kawalan itu tidak ditetapkan. Pemilih tepat mengenal pasti edisi Design Layer, yang inputnya ialah reka bentuk sedia ada dan outputnya terdiri daripada lapisan imej. Penjanaan menggunakan balasan imej lengkap dan profil khusus model ini tidak menyokong penstriman. Nyahkod setiap imej b64\_json yang dikembalikan atau dapatkan setiap URL imej yang dikembalikan, sambil mengekalkan format output sebenar semasa menyimpan fail. Simpan lapisan bersama imej sumber dan rancangan lapisan. Dalam penyunting yang menyokong lapisan, semak kawasan lut sinar, pemisahan unsur bersebelahan dan komposisi keseluruhan yang dibina semula sebelum membuat perubahan setempat. Hasilnya ialah set lapisan imej raster. Ia boleh menyokong penyusunan semula, penggantian unsur visual individu atau penggubahan lanjut dalam penyunting, dengan sumber yang disimpan tersedia untuk perbandingan. Periksa sebarang tulisan dan pinggir objek yang merentas sempadan lapisan supaya pemisahan yang dipilih kekal berguna untuk pindaan yang dikehendaki. **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/ms/#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` ### Pengenalan Ming Image 0.1 Design Layer memisahkan satu imej reka bentuk yang telah diratakan kepada lapisan imej RGBA berasingan. Bekalkan tepat satu rujukan dan prompt yang menerangkan rancangan lapisan yang dikehendaki. Edisi ini mengembalikan lapisan imej untuk penggubahan lanjut, menyokong PNG atau WebP dan mengekalkan dimensi imej input. Input yang diterima Teks · Imej Hasil Imej ### Tersedia di Ailoot · input & kaedah **Ailoot Ultra · Images** `POST /v1/images/generations` Input `text`, `image` Output `image` Format output Fail imej | Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai | | --- | --- | --- | --- | --- | | Medan`model` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had inclusionai/ming-image-0.1-design-layer | Lalai— | | Medan`prompt` | Jenis`string` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— | | Medan`stream` | Jenis`boolean` | KeperluanPilihan | Nilai & had false | Lalaifalse | | Medan`input_references` | Jenis`array` | KeperluanDiperlukan | Nilai & had | Lalai— | | Medan`n` | Jenis`integer` | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Maksimum: 1 | Lalai— | | Medan`output_format` | Jenis`string` | KeperluanPilihan | Nilai & had png, webp | Lalai— | Parameter kaedah dan kitar hayat | Parameter | Kontrak | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Kontrakapplication/json | | Parameter`required` | Kontrakmodel, prompt, input\_references | | Parameter`optional` | Kontrakstream, n, output\_format | | Parameter`material_types` | Kontraktext, image | | Parameter`conditions` | KontrakUse stream:false or omit stream. The complete buffered JSON result contains all generated images. | Kitar hayat: `synchronous_result_then_owned_library` `GET /v1/media/assets` `GET /v1/media/assets/{asset_id}` ### Pelan harga ##### Cara caj akhir dikira Kadar yang dipaparkan menganggarkan kos sebelum penjanaan. Caj akhir dikira berdasarkan kos yang direkodkan untuk penjanaan asal. Tempoh output yang diukur dan kuantiti ramalan bukan kuantiti akhir yang boleh dibilkan. Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih. Mod pantas Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih Mod flex Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih Usaha penaakulan maksimum Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default #### Anggaran kadar untuk perbandingan #### Harga mengikut konfigurasi Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif. | Konfigurasi | Jadual kadar | Kuantiti ramalan | Caj | | --- | --- | --- | --- | | KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Kuantiti ramalan— | Caj Input · Token input · Anggaran untuk perbandingan sahaja **—** / 1K token Output · Token output · Anggaran untuk perbandingan sahaja **—** / 1K token Input · Bacaan cache · Anggaran untuk perbandingan sahaja **—** / 1K token Input · Penulisan cache · Anggaran untuk perbandingan sahaja **—** / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam · Anggaran untuk perbandingan sahaja **—** / 1K token | | KonfigurasiEstimated generation cost | Jadual kadar— | Kuantiti ramalananggaran untuk satu penjanaan | Caj Input · Anggaran kos penjanaan · Anggaran untuk perbandingan sahaja **$0.98304** anggaran sebelum penjanaan This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation. | Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. [Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/reserve/) ### Contoh permintaan #### Ailoot Ultra · Images curl · cipta sekali sahaja dan simpan hasil lengkap ```bash set -eu : "${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. ``` ### Terima dan simpan hasil #### Ailoot Ultra · Images Muat turun setiap imej yang dikembalikan atau simpan kandungan Base64-nya - `GET /v1/media/assets` - `GET /v1/media/assets/{asset_id}` ##### Simpan semua hasil yang selesai Simpan setiap imej yang selesai; dapatkan setiap URL yang dikembalikan atau nyahkod kandungan Base64-nya. Retain every returned image and field. Use owned content\_url values and actual asset\_id records; refresh the same asset when a link expires. ##### Jika respons asal perlu disemak Preserve the original response, headers and X-Client-Request-ID. An uncertain outcome does not authorize another creation. ### Alias #### Alias model **Ailoot Ultra** [`inclusionai/ming-image-0.1-design-layer`](https://ailoot.ai/models/ms/#m=inclusionai%2Fming-image-0.1-design-layer&route=Ultra&caller=inclusionai%2Fming-image-0.1-design-layer&fmt=images) #### Alias laluan kaedah Gunakan laluan kaedah yang dipaparkan di atas. #### ID pemanggil berkaitan [`inclusionai/ming-image-0.1-design-layer`](https://ailoot.ai/models/ms/#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 Apakah input dan hasil yang tersedia? `POST /v1/images/generations` · `inclusionai/ming-image-0.1-design-layer`: `text`, `image` → `image` Apakah medan yang digunakan oleh permintaan? `POST /v1/images/generations` · `inclusionai/ming-image-0.1-design-layer`: `model`, `prompt`, `stream`, `input_references`, `n`, `output_format` Apakah had yang terpakai? `POST /v1/images/generations` · `inclusionai/ming-image-0.1-design-layer`: `n.minimum`: `1`; `n.maximum`: `1` Sambungkan Ailoot kepada Claude Code, OpenCode, Hermes atau aplikasi anda. ## Syarikat dan portfolio projeknya Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan. ## Beli token dengan diskaun. Diskaun langganan untuk penggunaan berkala. Kod promosi — sehingga 50% bagi pembelian token. Langganan Pilih pelan berdiskaun untuk permintaan berkala anda. Kod promosi sehingga 50% Masukkan kod semasa pembelian. Harga dikira semula mengikut promosi semasa. Perbelanjaan dalam sejarah Model, token dan jumlah disimpan bagi setiap permintaan. [Pilih langganan](https://ailoot.ai/docs/ms/billing/subscriptions/) · [Lihat harga model](https://ailoot.ai/models/ms/) ## Sambungkan API kepada produk yang anda jual. SaaS, aplikasi dan bot — di bawah tawaran rasmi serta perjanjian lesen Ailoot. Untuk jualan semula, mohon lesen penjual semula. Aplikasi komersial Tambahkan penjanaan teks, imej, video dan audio pada ciri berbayar perkhidmatan anda. Lesen penjual semula Hantar keterangan projek dan susunan akses. Minta terma penggunaan serta jualan semula secara bertulis. Dokumen pada laman Tawaran, perjanjian lesen dan dasar pemprosesan data tersedia sebelum sambungan. [Mohon lesen penjual semula](mailto:support@ailoot.ai) · [Tawaran dan perjanjian lesen](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ms) ## Ailoot · Syarikat dan portfolio projeknya Ailoot berteraskan pengalaman operasi yang mantap, pangkalan pelanggan yang besar, perkhidmatan yang stabil dan pemantauan KPI berterusan. Syarikat dan portfolio projeknya: jutaan pelanggan; jualan bernilai berbilion setiap bulan. Ailoot menggunakan pengalaman operasi ini untuk akses API kepada ciri AI dalam produk pelanggan, ejen, aplikasi dan automasi.