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

# inclusionAI: Ming Image 0.1 Design Layer

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

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

Ming Image 0.1 Design Layer แยกภาพออกแบบที่รวมเป็นภาพเดียวออกเป็นชั้นภาพ RGBA แยกกัน ป้อนภาพอ้างอิงเพียงหนึ่งภาพพร้อม prompt ที่อธิบายแผนการแบ่งชั้นที่ต้องการ รุ่นนี้ส่งคืนชั้นภาพเพื่อจัดองค์ประกอบต่อ รองรับ PNG หรือ WebP และรักษาขนาดของภาพอินพุตไว้

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

เกี่ยวกับโมเดล

คำอธิบายนี้ครอบคลุมความสามารถของโมเดล อินพุต เอาต์พุต และตัวเลือกที่ใช้ได้ใน Ailoot แสดงด้านล่างตามเมธอดที่เลือก

Ming Image 0.1 Design Layer เป็นโมเดลภาพเป็นภาพของ inclusionAI สำหรับแยกงานออกแบบที่รวมเป็นภาพเดียวออกเป็นชั้น RGBA เลือก ID ที่ตรงตามนี้คือ inclusionai/ming-image-0.1-design-layer ด้วยเมธอด Images ที่ POST /v1/images/generations หน้าที่ของโมเดลคือรับองค์ประกอบภาพที่มีอยู่และแผนการแบ่งชั้นเป็นข้อความ แล้วส่งคืนเอาต์พุตภาพแยกสำหรับแต่ละชั้น

ป้อนภาพอ้างอิงเพียงหนึ่งภาพผ่าน input\_references และอธิบายสิ่งที่ควรแยกไว้ใน prompt รูปแบบภาพอ้างอิงตามเอกสารรับ URL ภาพ HTTP(S) หรือ data URL แบบ base64 แผนแบ่งชั้นที่มีประโยชน์สามารถแยกฉากหลัง วัตถุหลัก และของตกแต่งด้านหน้า โดยอธิบายว่าองค์ประกอบที่มองเห็นใดควรอยู่ด้วยกัน ใช้งานออกแบบที่รวมเป็นภาพเดียวจริงเป็นภาพอ้างอิง เพื่อให้การแยกชั้นยึดกับองค์ประกอบที่คุณตั้งใจแก้ไข

โปรไฟล์เฉพาะของโมเดลกำหนด input\_references เป็นหนึ่งภาพอ้างอิงและ n เป็น 1 การตั้งค่าคำขอนี้หมายถึงการร้องขอให้แยกชั้นหนึ่งครั้ง โดยพฤติกรรมโมเดลตามเอกสารส่งคืนหนึ่งภาพต่อชั้น เก็บทุกภาพในการตอบกลับ แทนที่จะถือว่ารายการ data แรกคือผลลัพธ์ทั้งหมด prompt ควรสื่อการจัดกลุ่มองค์ประกอบที่ต้องการ ส่วนชั้นภาพที่ส่งกลับมาคือชุดเอาต์พุตจริงที่ต้องตรวจสอบ

ตัวเลือก output\_format ที่รองรับคือ png และ webp ขนาดเอาต์พุตเป็นไปตามภาพอินพุต รุ่นนี้ปฏิเสธการระบุค่า size และ aspect\_ratio โดยตรง จึงควรเตรียมภาพอ้างอิงตามขนาดที่องค์ประกอบต้องใช้และไม่ระบุตัวควบคุมเหล่านั้น ตัวเลือกที่ตรงตามชื่อระบุรุ่น Design Layer ซึ่งรับงานออกแบบที่มีอยู่เป็นอินพุตและให้เอาต์พุตเป็นชั้นภาพ

การสร้างใช้การตอบกลับภาพครบถ้วน และโปรไฟล์เฉพาะของโมเดลนี้ไม่รองรับสตรีม ถอดรหัสภาพ b64\_json ทุกภาพที่ส่งกลับมาหรือดึงภาพจาก URL ที่ส่งกลับมาทุกลิงก์ โดยคงรูปแบบเอาต์พุตจริงเมื่อบันทึกไฟล์ เก็บชั้นภาพไว้ด้วยกันพร้อมภาพต้นฉบับและแผนแบ่งชั้น ในโปรแกรมแก้ไขที่รองรับชั้นภาพ ให้ตรวจพื้นที่โปร่งใส การแยกองค์ประกอบที่อยู่ติดกัน และองค์ประกอบภาพรวมที่ประกอบกลับ ก่อนแก้ไขเฉพาะจุด

ผลลัพธ์คือชุดชั้นภาพแรสเตอร์ ซึ่งใช้ช่วยจัดวางใหม่ แทนที่องค์ประกอบภาพแต่ละชิ้น หรือจัดองค์ประกอบต่อในโปรแกรมแก้ไข โดยมีต้นฉบับที่เก็บไว้สำหรับเปรียบเทียบ ตรวจตัวอักษรและขอบวัตถุที่ข้ามขอบเขตชั้นภาพ เพื่อให้การแยกชั้นที่เลือกยังเหมาะกับการแก้ไขที่ต้องการ

**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/th/#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`

### เริ่มต้น

Ming Image 0.1 Design Layer แยกภาพออกแบบที่รวมเป็นภาพเดียวออกเป็นชั้นภาพ RGBA แยกกัน ป้อนภาพอ้างอิงเพียงหนึ่งภาพพร้อม prompt ที่อธิบายแผนการแบ่งชั้นที่ต้องการ รุ่นนี้ส่งคืนชั้นภาพเพื่อจัดองค์ประกอบต่อ รองรับ PNG หรือ WebP และรักษาขนาดของภาพอินพุตไว้

อินพุตที่รองรับ

ข้อความ · รูปภาพ

ผลลัพธ์

รูปภาพ

### ใช้งานได้ใน Ailoot · อินพุตและเมธอด

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

ขาเข้า

`text`, `image`

ขาออก

`image`

รูปแบบเอาต์พุต

ไฟล์ภาพ

| ฟิลด์ | ประเภท | ข้อกำหนด | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ฟิลด์`model` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด inclusionai/ming-image-0.1-design-layer | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`prompt` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`stream` | ประเภท`boolean` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด false | ค่าเริ่มต้นfalse |
| ฟิลด์`input_references` | ประเภท`array` | ข้อกำหนดจำเป็น | ค่าและข้อจำกัด | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`n` | ประเภท`integer` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด ขั้นต่ำ: 1 สูงสุด: 1 | ค่าเริ่มต้น— |
| ฟิลด์`output_format` | ประเภท`string` | ข้อกำหนดไม่บังคับ | ค่าและข้อจำกัด png, webp | ค่าเริ่มต้น— |

พารามิเตอร์และวงจรการทำงานของเมธอด

| พารามิเตอร์ | ข้อกำหนด |
| --- | --- |
| พารามิเตอร์`content_type` | ข้อกำหนดapplication/json |
| พารามิเตอร์`required` | ข้อกำหนดmodel, prompt, input\_references |
| พารามิเตอร์`optional` | ข้อกำหนดstream, n, output\_format |
| พารามิเตอร์`material_types` | ข้อกำหนดtext, image |
| พารามิเตอร์`conditions` | ข้อกำหนดUse stream:false or omit stream. The complete buffered JSON result contains all generated images. |

วงจรการทำงาน: `synchronous_result_then_owned_library`

`GET /v1/media/assets`

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

### ราคา

##### วิธีคำนวณค่าบริการสุดท้าย

อัตราที่แสดงใช้ประมาณการค่าใช้จ่ายก่อนการสร้างผลลัพธ์ ยอดเรียกเก็บสุดท้ายคำนวณจากค่าใช้จ่ายที่บันทึกไว้สำหรับการสร้างผลลัพธ์ครั้งเดิม ระยะเวลาของผลลัพธ์ที่วัดได้และปริมาณที่คาดการณ์ไว้ไม่ใช่ปริมาณสุดท้ายที่ใช้คิดค่าบริการ

ข้อมูลอัตราราคาไม่ได้เพิ่มตัวเลือกคำขอ พารามิเตอร์ที่รองรับระบุไว้สำหรับเมธอดที่เลือก

โหมดรวดเร็ว

ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมดรวดเร็ว

โหมดยืดหยุ่น

ไม่ได้ระบุ เมื่อเลือกโหมด flex

ระดับการใช้เหตุผลสูงสุด

ไม่ได้ระบุ เมื่อใช้การปรับตามค่าเริ่มต้น (default) สำหรับระดับการใช้เหตุผลสูงสุด

#### อัตราประมาณการเพื่อเปรียบเทียบ

#### ราคาตามการตั้งค่า

เทียบค่าบริการแต่ละรายการกับเงื่อนไขที่แสดง เลือกใช้อัตราเดียวสำหรับแต่ละชุดการตั้งค่าที่เป็นตัวเลือกทดแทนกัน

| การตั้งค่า | ตารางอัตราค่าบริการ | ปริมาณคาดการณ์ | ค่าบริการ |
| --- | --- | --- | --- |
| การตั้งค่าอัตราค่าบริการโทเคนพื้นฐาน | ตารางอัตราค่าบริการอัตราพื้นฐาน | ปริมาณคาดการณ์— | ค่าบริการ ขาเข้า · โทเค็นอินพุต · ประมาณการเพื่อเปรียบเทียบเท่านั้น **—** / 1K โทเค็น ขาออก · โทเค็นเอาต์พุต · ประมาณการเพื่อเปรียบเทียบเท่านั้น **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การอ่านแคช · ประมาณการเพื่อเปรียบเทียบเท่านั้น **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช · ประมาณการเพื่อเปรียบเทียบเท่านั้น **—** / 1K โทเค็น ขาเข้า · การเขียนแคช, 1 ชั่วโมง · ประมาณการเพื่อเปรียบเทียบเท่านั้น **—** / 1K โทเค็น |
| การตั้งค่าEstimated generation cost | ตารางอัตราค่าบริการ— | ปริมาณคาดการณ์ค่าประมาณสำหรับการสร้างหนึ่งครั้ง | ค่าบริการ ขาเข้า · ค่าใช้จ่ายในการสร้างโดยประมาณ · ประมาณการเพื่อเปรียบเทียบเท่านั้น **$0.98304** ประมาณการก่อนสร้าง This estimate is not an additional charge or a fixed rate for the completed generation. |

Ailoot กันยอดเงินประมาณการไว้ก่อนส่งคำขอ หลังได้ผลลัพธ์ จะคิดค่าบริการสุดท้ายตามการใช้งานที่วัดได้ การคิดค่าบริการแบบสตรีมใช้บันทึกการใช้งานสุดท้าย [วิธีกันยอดเงินและคิดค่าบริการสุดท้าย →](https://ailoot.ai/docs/th/billing/reserve/)

### ตัวอย่างคำขอ

#### Ailoot Ultra · Images

curl · สร้างครั้งเดียวและเก็บผลลัพธ์ไว้ให้ครบถ้วน

```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.
```

### รับและบันทึกผลลัพธ์

#### Ailoot Ultra · Images

ดาวน์โหลดภาพที่ส่งกลับมาทุกภาพ หรือบันทึกเนื้อหา Base64 ของภาพนั้น

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

##### เก็บผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ทั้งหมด

บันทึกภาพที่สร้างเสร็จทุกภาพ โดยดึงภาพจากทุก URL ที่ส่งกลับมา หรือถอดรหัสเนื้อหา Base64

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

##### เมื่อต้องตรวจสอบการตอบกลับต้นฉบับ

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

### ชื่ออื่น

#### ชื่ออื่นของโมเดล

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

#### ชื่อพาธเมธอดอื่น

ใช้พาธเมธอดที่แสดงด้านบน

#### ID ที่เกี่ยวข้องสำหรับเรียกใช้โมเดล

[`inclusionai/ming-image-0.1-design-layer`](https://ailoot.ai/models/th/#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

มีอินพุตและผลลัพธ์ใดบ้าง?

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

คำขอใช้ฟิลด์ใดบ้าง?

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

มีข้อจำกัดใดบ้าง?

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

เชื่อม Ailoot กับ Claude Code, OpenCode, Hermes หรือแอปของคุณ

## บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท

บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน.

## ซื้อโทเคนพร้อมส่วนลด

ส่วนลดสมาชิกสำหรับงานประจำ โค้ดโปรโมชั่นลดซื้อโทเคนสูงสุด 50%

สมาชิก

เลือกแพ็กเกจมีส่วนลดสำหรับคำขอประจำ

โค้ดลดสูงสุด 50%

ใส่โค้ดขณะซื้อ ราคาคำนวณใหม่ตามโปรโมชั่นที่ใช้

รายจ่ายในประวัติ

เก็บโมเดล โทเคน และยอดสำหรับทุกคำขอ

[เลือกสมาชิก](https://ailoot.ai/docs/th/billing/subscriptions/) · [ดูราคาโมเดล](https://ailoot.ai/models/th/)

## เชื่อม API กับผลิตภัณฑ์ ที่คุณขาย

SaaS แอป และบอต ตามข้อเสนอและสัญญาอนุญาต Ailoot หากขายต่อให้ขอใบอนุญาตรีเซลเลอร์

แอปเชิงพาณิชย์

ใส่การสร้างข้อความ ภาพ วิดีโอ และเสียงในฟีเจอร์เสียเงินของบริการคุณ

ใบอนุญาตรีเซลเลอร์

ส่งคำอธิบายโครงการและรูปแบบการเข้าถึง ขอเงื่อนไขใช้และขายต่อเป็นลายลักษณ์อักษร

เอกสารบนเว็บไซต์

อ่านข้อเสนอ สัญญาอนุญาต และนโยบายประมวลผลข้อมูลก่อนเชื่อมได้

[ขอใบอนุญาตขายต่อ](mailto:support@ailoot.ai) · [ข้อเสนอและสัญญาอนุญาต](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=th)

## Ailoot · บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท





Ailoot อาศัยประสบการณ์การดำเนินงานที่สั่งสม ฐานลูกค้าขนาดใหญ่ บริการที่เสถียร และการติดตาม KPI อย่างต่อเนื่อง





บริษัทและพอร์ตโฟลิโอโครงการของบริษัท: ลูกค้าหลายล้านราย; ยอดขายระดับหลายพันล้านต่อเดือน.





Ailoot นำประสบการณ์การดำเนินงานนี้มาใช้เพื่อให้เข้าถึงฟังก์ชัน AI ผ่าน API ในผลิตภัณฑ์ของลูกค้า เอเจนต์ แอปพลิเคชัน และระบบอัตโนมัติ