当前位置: 首页 > news >正文

Flux Images Generation API 对接说明

本文将介绍一种 Flux Images Generation API 对接说明,它是可以通过输入自定义参数来生成Flux官方的图片。

接下来介绍下 Flux Images Generation API 的对接说明。

申请流程

要使用 API,需要先到 Flux Images Generation API 对应页面申请对应的服务,进入页面之后,点击「Acquire」按钮,如图所示:

如果你尚未登录或注册,会自动跳转到登录页面邀请您来注册和登录,登录注册之后会自动返回当前页面。

在首次申请时会有免费额度赠送,可以免费使用该 API。

基本使用

首先先了解下基本的使用方式,就是输入提示词 prompt、 生成行为 action、图片尺寸 size,便可获得处理后的结果,首先需要简单地传递一个 action 字段,它的值为 generate,然后我们还需要输入提示词,具体的内容如下:

可以看到这里我们设置了 Request Headers,包括:

  • accept:想要接收怎样格式的响应结果,这里填写为 application/json,即 JSON 格式。
  • authorization:调用 API 的密钥,申请之后可以直接下拉选择。

另外设置了 Request Body,包括:

  • action:此次图片生成任务的行为。
  • size:图片生成结果的尺寸大小。
  • count:生成图片的数量,默认值是1,该参数只有在生成图片任务有效,编辑任务是无效的。
  • prompt:提示词。
  • callback_url:需要回调结果的URL。

选择之后,可以发现右侧也生成了对应代码,如图所示:

点击「Try」按钮即可进行测试,如上图所示,这里我们就得到了如下结果:

json { "success": true, "task_id": "226eb763-9eab-4d06-ad57-d59753a03307", "trace_id": "089f8b46-0167-4f25-88ee-3c3f88d80e84", "data": [ { "prompt": "a white siamese cat", "image_url": "https://fal.media/files/lion/NVhtlwwGYQD6HrGaEfrzu_341484fad6d84b21b73f4f8824a3f98a.png", "timings": 1752743801 }, { "prompt": "a white siamese cat", "image_url": "https://fal.media/files/monkey/8UEQpFbQCYVOK1wKP3aV0_9bbc26fad64049b18d0244b99ef66ad1.png", "timings": 1752743801 } ] }

返回结果一共有多个字段,介绍如下:

  • success,此时视频生成任务的状态情况。
  • task_id,此时视频生成任务ID。
  • trace_id,此时视频生成跟踪ID。
  • data,此时图像生成任务的结果列表。
    • image_url,此时图片生成任务的链接。
    • prompt,提示词。

可以看到我们得到了满意的图片信息,我们只需要根据结果中 data 的图片链接地址获取生成的Flux图片即可。

另外如果想生成对应的对接代码,可以直接复制生成,例如 CURL 的代码如下:

shell curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/flux/images' \ -H 'authorization: Bearer {token}' \ -H 'accept: application/json' \ -H 'content-type: application/json' \ -d '{ "action": "generate", "prompt": "a white siamese cat", "model": "flux-kontext-pro", "count": 2 }'

编辑图片任务

如果想对某张图片进行编辑的话, 首先参数image_url必须传入需要编辑的图片链接,此时 action 只支持 edits,就可以指定如下内容:

  • model:此次编辑图片任务所采用的模型,该任务目前支持 flux-kontext-max、 flux-kontext-pro
  • image_url:上传需要编辑的图片。

填写样例如下:

填写完毕之后自动生成了代码如下:

对应的代码:

```python import requests

url = "https://api.acedata.cloud/flux/images"

headers = { "accept": "application/json", "authorization": "Bearer {token}", "content-type": "application/json" }

payload = { "action": "edits", "prompt": "a white siamese cat", "model": "flux-kontext-pro", "image_url": "https://cdn.acedata.cloud/ytj2qy.png" }

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers) print(response.text) ```

点击运行,可以发现会立即得到一个结果,如下:

json { "success": true, "task_id": "2a7979ff-1f77-4380-92c6-a2dc37c3b4c8", "trace_id": "732b65c0-48d9-49f7-b568-64e5acffe4c0", "data": [ { "prompt": "a white siamese cat", "image_url": "https://fal.media/files/monkey/aEUXJZ6Faj9YXUCQVs01Q_af0cea56c558441c9ba8df67b200812d.png", "timings": 1752744073 } ] }

可以看到,生成的效果是对原图片进行编辑的效果,结果与上文类似。

异步回调

由于 Flux Images Generation API 生成的时间相对较长,大约需要 1-2 分钟,如果 API 长时间无响应,HTTP 请求会一直保持连接,导致额外的系统资源消耗,所以本 API 也提供了异步回调的支持。

整体流程是:客户端发起请求的时候,额外指定一个 callback_url 字段,客户端发起 API 请求之后,API 会立马返回一个结果,包含一个 task_id 的字段信息,代表当前的任务 ID。当任务完成之后,生成图片的结果会通过 POST JSON 的形式发送到客户端指定的 callback_url,其中也包括了 task_id 字段,这样任务结果就可以通过 ID 关联起来了。

下面我们通过示例来了解下具体怎样操作。

首先,Webhook 回调是一个可以接收 HTTP 请求的服务,开发者应该替换为自己搭建的 HTTP 服务器的 URL。此处为了方便演示,使用一个公开的 Webhook 样例网站 https://webhook.site/,打开该网站即可得到一个 Webhook URL,如图所示:

将此 URL 复制下来,就可以作为 Webhook 来使用,此处的样例为 https://webhook.site/3d32690d-6780-4187-a65c-870061e8c8ab

接下来,我们可以设置字段 callback_url 为上述 Webhook URL,同时填入相应的参数,具体的内容如图所示:

点击运行,可以发现会立即得到一个结果,如下:

{ "task_id": "6a97bf49-df50-4129-9e46-119aa9fca73c" }

稍等片刻,我们可以在 https://webhook.site/3d32690d-6780-4187-a65c-870061e8c8ab 上观察到生成图片的结果,如图所示:

内容如下:

json { "success": true, "task_id": "6a97bf49-df50-4129-9e46-119aa9fca73c", "trace_id": "9b4b1ff3-90f2-470f-b082-1061ec2948cc", "data": [ { "prompt": "a white siamese cat", "image_url": "https://sf-maas-uat-prod.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/outputs/f4f8d407-377a-408a-82d0-427a5a836f09_0.png", "seed": 1698551532, "timings": { "inference": 3.328 } } ] }

可以看到结果中有一个 task_id 字段,其他的字段都和上文类似,通过该字段即可实现任务的关联。

错误处理

在调用 API 时,如果遇到错误,API 会返回相应的错误代码和信息。例如:

  • 400 token_mismatched:Bad request, possibly due to missing or invalid parameters.
  • 400 api_not_implemented:Bad request, possibly due to missing or invalid parameters.
  • 401 invalid_token:Unauthorized, invalid or missing authorization token.
  • 429 too_many_requests:Too many requests, you have exceeded the rate limit.
  • 500 api_error:Internal server error, something went wrong on the server.

错误响应示例

json { "success": false, "error": { "code": "api_error", "message": "fetch failed" }, "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89" }

结论

通过本文档,您已经了解了如何使用 Flux Images Generation API 可通过输入提示词来生成图片。希望本文档能帮助您更好地对接和使用该 API。如有任何问题,请随时联系我们的技术支持团队。


文章转载自:

http://DuWILAuq.Lwsct.cn
http://CoQKJ9Us.Lwsct.cn
http://1UtVP5RI.Lwsct.cn
http://y54MLcyD.Lwsct.cn
http://E9T6gXWG.Lwsct.cn
http://823xaonY.Lwsct.cn
http://8dl3z9Kb.Lwsct.cn
http://zDRiJJGa.Lwsct.cn
http://a6PgD5n9.Lwsct.cn
http://kLuVsJ6z.Lwsct.cn
http://FcmdUhq4.Lwsct.cn
http://6eQPCWoQ.Lwsct.cn
http://bdgW8ekD.Lwsct.cn
http://jv7FButs.Lwsct.cn
http://3YPZ7Oxc.Lwsct.cn
http://dRTmvUZr.Lwsct.cn
http://TOg6Ag5U.Lwsct.cn
http://ZrbGe34i.Lwsct.cn
http://iD3Nr9u7.Lwsct.cn
http://g9MTOiMZ.Lwsct.cn
http://F6P7nD1a.Lwsct.cn
http://1cmp9GA9.Lwsct.cn
http://T3KMWtkd.Lwsct.cn
http://ijlYK9w8.Lwsct.cn
http://WLMVeMBH.Lwsct.cn
http://UPLdrtZU.Lwsct.cn
http://YrYmdyJV.Lwsct.cn
http://F5y4547m.Lwsct.cn
http://zfyC0iqf.Lwsct.cn
http://6iBrnZFe.Lwsct.cn
http://www.dtcms.com/a/379956.html

相关文章:

  • TDengine 选择函数 TOP() 用户手册
  • C++ Dijkstra堆优化算法
  • python编程原子化多智能体综合编程应用(下)
  • 国标GB28181视频EasyGBS视频监控平台:一网联全城,交通道路可视化、视频巡检、应急指挥“三合一”。
  • 【React】React 哲学
  • 项目日志输出配置总结(多数据源MyBatis+Logback)
  • LabVIEW滚筒洗衣机测试
  • 英语核心语法点详解:“To”作为介词、不定式与固定搭配的辨析与运用
  • 设计模式(C++)详解—抽象工厂模式 (Abstract Factory)(2)
  • Vivado SDK 中 XScuGic(ARM Cortex-A9 SCU GIC 中断控制器)相关函数
  • 【学习K230-例程21】GT6700-UDP-Client
  • 考研408计算机网络近年第34题真题解析(2021-2024.34)
  • 安装vcenter6.7 第二阶段安装很慢 或卡在50%
  • 《赛事报名系统小程序》
  • 倍福PLC常见问题
  • 课前准备--解析空间转录组肿瘤微环境SNV(visium、stereo)
  • Linux下C语言实现HTTP+SQLite3电子元器件查询系统
  • 第四节 JavaScript——深入变量、作用域与内存管理
  • 淘客返利app后端系统架构设计:从数据一致性到高可用方案
  • 自动清除ROS日志方法汇总
  • GitHub 上整合深度学习 + 遥感数据集(或工具库/benchmark)的项目
  • 学习日记-JS+DOM-day54-9.12
  • 数据分析毕业论文题目推荐:精选选题清单
  • Apache Flink 从流处理基础到恰好一次语义
  • 第2篇:数据持久化实战
  • redis sentinel 与 clauster 的区别
  • Vue: 侦听器(Watch)
  • HTML 设计与使用入门
  • 【大数据专栏】流式处理框架-Apache Fink
  • 老项目CSS样式失效?调整css插件版本解决