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    Alibaba Cloud Model Studio:画像消去/補完 API リファレンス

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    Alibaba Cloud Model Studio:画像消去/補完 API リファレンス

    最終更新日:Oct 22, 2025

    このトピックでは、画像消去/補完モデルの入力パラメーターと出力パラメーターについて説明します。このモデルは、マスクを使用して除去する領域を指定し、背景を維持しながら、人物、ペット、オブジェクト、テキスト、ウォーターマークなどの要素を画像から除去します。

    関連ガイド: 画像消去/補完

    重要

    • このドキュメントは、中国 (北京) リージョンにのみ適用されます。モデルを試すには、[モデル] ページに移動してください。

    • image-erase-completion は現在、無料トライアルとしてのみ利用可能です。無料クォータを使い切ると、モデルを呼び出すことができなくなり、有料での使用はサポートされません。代替ソリューションについては、「画像編集 - Qwen」または「画像編集 - Wan」をご参照ください。

    前提条件

    API キーを取得し、API キーを環境変数として設定する必要があります。

    HTTP

    待ち時間を短縮し、リクエストのタイムアウトを防ぐために、このサービスは非同期で実行されます。2 つのリクエストを送信する必要があります:

    • タスクの作成: リクエストを送信してテキストから画像へのタスクを作成し、タスク ID を返します。

    • タスク ID による結果のクエリ: 前のステップのタスク ID を使用して、モデルによって生成された結果を取得します。

    ステップ 1: タスクを作成してタスク ID を取得する

    POST https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2image/image-synthesis

    リクエストヘッダー

    画像消去/補完

    curl --location --request POST 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/image2image/image-synthesis' \
--header 'X-DashScope-Async: enable' \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "model": "image-erase-completion",
    "input": {
            "image_url": "http://xxx/input.png",
            "mask_url": "http://xxx/mask.png",
            "foreground_url": "http://xxx/foreground.png"
        },
    "parameters":{
        "dilate_flag":true
    }
}'

    Content-Type string 必須

    リクエストのコンテントタイプ。値を application/json に設定します。

    Authorization string 必須

    Model Studio API キーを使用します。例: Bearer d1xxx2a。

    X-DashScope-Async string 必須

    非同期処理を有効にするかどうかを指定します。このパラメーターを enable に設定する必要があります。

    リクエストボディ

    model string 必須

    呼び出すモデル。

    input object 必須

    入力画像の URL などの基本情報。

    プロパティ

    image_url string 必須

    入力画像の URL または Base64 エンコードされたデータ。

    URL は、一般にアクセス可能なアドレスであり、HTTP または HTTPS プロトコルをサポートしている必要があります。

    画像制限:

    • フォーマット: JPEG、PNG、JPG、BMP、または WEBP。

    • 解像度: 512 × 512 ピクセルから 4096 × 4096 ピクセルまで。

    • 片側の長さ: 512 から 4096 ピクセル。

    • サイズ: 10 MB 以下。

    • URL には中国語の文字を含めることはできません。

    mask_url string 必須

    消去する領域のマスク画像の URL または Base64 エンコードされたデータ。

    URL は、一般にアクセス可能なアドレスであり、HTTP または HTTPS プロトコルをサポートしている必要があります。

    画像制限:

    • フォーマット: JPG、JPEG、PNG、HEIF、または WEBP。

    • 解像度: 512 × 512 ピクセルから 4096 × 4096 ピクセルまで。

    • 片側の長さ: 512 から 4096 ピクセル。

    • サイズ: 10 MB 以下。

    ソース画像と同じディメンションを持つ空白のキャンバスにペイントすることでマスクを作成できます。ペイントされた領域 (ゼロ以外の値を持つ) が消去マスクを定義します。または、「人物インスタンスセグメンテーション」を使用して人物のセグメンテーション結果を生成し、それを消去マスクとして使用することもできます。

    foreground_url string オプション

    保持する領域のマスク画像の URL または Base64 エンコードされたデータ。

    URL は、一般にアクセス可能なアドレスであり、HTTP または HTTPS プロトコルをサポートしている必要があります。

    画像制限:

    • フォーマット: JPG、JPEG、PNG、HEIF、または WEBP。

    • 解像度: 512 × 512 ピクセルから 4096 × 4096 ピクセルまで。

    • 片側の長さ: 512 から 4096 ピクセル。

    • サイズ: 10 MB 以下。

    ソース画像と同じディメンションを持つ空白のキャンバスにペイントすることで前景マスクを作成できます。ペイントされた領域 (ゼロ以外の値を持つ) が保持する領域を定義します。または、「人物インスタンスセグメンテーション」を使用して、特定の人物の ID を提供することでその人物のマスクを生成することもできます。これにより、その人物が保持され、消去されないことが保証されます。

    parameters object オプション

    画像編集パラメーター。

    プロパティ

    fast_mode bool オプション

    高速モードを使用するかどうかを指定します。デフォルト値は false です。高速モードでは、推論時間は標準モードで必要な時間の約 4 分の 1 です。このモードは、高いレベルの詳細を必要としないシナリオに適しています。

    dilate_flag bool オプション

    デフォルト値は true です。消去マスクがアルゴリズムによって生成される場合はこのパラメーターを true に設定し、ペイントによって作成される場合は false に設定します。

    add_watermark boolean オプション

    Generated by AI ウォーターマークを追加するかどうかを指定します。デフォルト値は true で、出力画像の左下隅にウォーターマークが追加されます。

    応答

    成功した応答

    {
    "output": {
        "task_status": "PENDING",
        "task_id": "53950fb7-281a-4e60-b543-xxxxxxxxxxxx"
    },
    "request_id": "1027557e-8c3f-9db5-8cd2-xxxxxxxxxxxx"
}

    異常な応答

    {
    "code":"InvalidApiKey",
    "message":"Invalid API-key provided.",
    "request_id":"fb53c4ec-1c12-4fc4-a580-xxxxxxxxxxxx"
}

    output object

    タスクの出力。

    プロパティ

    task_id string

    タスクの一意の ID。

    task_status string

    タスクのステータス。

    • PENDING

    • RUNNING

    • SUSPENDED

    • SUCCEEDED

    • FAILED

    code string

    エラーコード。このパラメーターは、リクエストが失敗した場合にのみ返されます。

    message string

    エラーメッセージ。このパラメーターは、リクエストが失敗した場合にのみ返されます。

    request_id string

    リクエストの一意の ID。この ID を使用して、問題を追跡およびトラブルシューティングします。

    ステップ 2: タスク ID で結果をクエリする

    GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/{task_id}

    リクエストヘッダー

    タスク結果の取得

    curl -X GET \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/53950fb7-281a-4e60-b543-xxxxxxxxxxxx

    Authorization string 必須

    API キー。例: Bearer d1**2a。

    パスパラメーター

    task_id string 必須

    タスク ID。

    応答

    タスク成功

    完了したタスクのステータスと結果は 24 時間保持され、その間タスクをクエリできます。この期間が過ぎると、タスクとその結果はシステムから消去されます。タスクの結果には、生成された画像の URL が含まれます。この URL もセキュリティ上の理由から 24 時間のみ有効です。URL の有効期限が切れる前に画像をダウンロードまたは保存する必要があります。

    {
    "request_id": "b67df059-ca6a-9d51-afcd-9b3c4456b1e2",
    "output": {
        "task_id": "53950fb7-281a-4e60-b543-xxxxxxxxxxxx",
        "task_status": "SUCCEEDED",
        "submit_time": "2024-05-16 13:50:01.247",
        "scheduled_time": "2024-05-16 13:50:01.354",
        "end_time": "2024-05-16 13:50:27.795",
        "output_image_url": "http://xxx/result.png"
    },
    "usage": {
        "image_count": 1
    }
}

    進行中のタスク

    {
    "request_id":"7574ee8f-38a3-4b1e-9280-11c33ab46e51",
    "output":{
        "task_id":"53950fb7-281a-4e60-b543-xxxxxxxxxxxx",
        "task_status":"RUNNING",
        "task_metrics":{
            "TOTAL":1,
            "SUCCEEDED":1,
            "FAILED":0
        }
    }
}

    タスク失敗

    {
   "request_id":"4246a1de-2aab-9b49-ba87-e0d12e221a06",
   "output":{
      "task_id":"53950fb7-281a-4e60-b543-xxxxxxxxxxxx",
      "task_status":"FAILED",
      "submit_time":"2024-03-22 12:07:07.183",
      "scheduled_time":"2024-03-22 12:07:07.253",
      "end_time":"2024-03-22 12:07:07.604",
      "code":"InternalError.Algo",
      "message":"video generation error"
   }
}

    output object

    タスクの出力。

    プロパティ

    task_id string

    タスク ID。

    task_status string

    タスクのステータス。

    • PENDING

    • RUNNING

    • SUSPENDED

    • SUCCEEDED

    • FAILED

    task_metrics object

    タスクに関する統計。

    プロパティ

    TOTAL integer

    サブタスクの総数。

    SUCCEEDED integer

    成功したサブタスクの数。

    FAILED integer

    失敗したサブタスクの数。

    submit_time string

    タスクが送信された時刻。

    scheduled_time string

    タスクの実行が開始された時刻。

    end_time string

    タスクが完了した時刻。

    output_image_url string

    出力画像の URL。

    code string

    エラーコード。このパラメーターは、タスクが失敗した場合にのみ返されます。

    message string

    エラーメッセージ。このパラメーターは、タスクが失敗した場合にのみ返されます。

    usage object

    使用状況の統計。

    プロパティ

    image_count integer

    生成された画像の数。

    request_id string

    リクエストの一意の ID。この ID を使用して、問題を追跡およびトラブルシューティングします。

    ステータスコード

    DashScope の Model Studio サービスの一般的なステータスコードの詳細については、「エラーメッセージ」をご参照ください。

    この API は、次の特定のステータスコードも返します:

    HTTP ステータスコード

    エラーコード

    エラーメッセージ

    説明

    400

    InvalidParameter.JsonPhrase

    input json error

    入力 JSON が無効です。

    400

    InvalidParameter.FileDownload

    oss download error

    入力画像のダウンロードに失敗しました。

    400

    InvalidParameter.ImageFormat

    read image error

    画像の読み取りに失敗しました。

    400

    InvalidParameter.ImageContent

    The image content does not comply with green network verification

    画像コンテンツが準拠していません。

    400

    InvalidParameter

    the parameters must conform to the specification: xxx

    入力パラメーターが有効範囲外です。

    400

    InvalidParameter.ImageResolution

    the size of input image is too small or too large

    入力画像の解像度が小さすぎるか、大きすぎます。

    500

    InternalError.Algo

    algorithm process error

    アルゴリズムエラーが発生しました。

    500

    InternalError.FileUpload

    oss upload error

    ファイルのアップロードに失敗しました。