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Alibaba Cloud Model Studio:Wan2.1 - 画像編集 API リファレンス

最終更新日:Mar 01, 2026

このトピックでは、Wan - 画像編集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。

重要

このドキュメントは、中国本土 (北京) リージョン専用です。モデルを使用するには、中国本土 (北京) リージョンの API キー を使用してください。

このモデルは、簡単な命令を使用して、さまざまな画像編集タスク (画像拡張、透かし除去、スタイル変換、画像インペインティング、画像エンハンスメント) を実行します。現在、以下の機能がサポートされています。

  • 画像スタイル変換: グローバルスタイル変換とローカルスタイル変換。

  • 画像コンテンツ編集: 命令ベースの編集 (領域を指定せずに命令を使用して画像コンテンツを追加または変更)、インペインティング (指定された領域のコンテンツを追加、削除、または変更)、およびテキスト透かし除去 (中国語と英語)。

  • 画像サイズと解像度の最適化: 画像拡張 (比率による拡張) と超解像度 (高解像度へのエンハンスメント)。

  • 画像色処理: カラー化 (白黒またはグレースケール画像をカラーに変換)。

  • 参照画像に基づく生成: スケッチから画像生成 (入力画像からスケッチを抽出し、そのスケッチに基づいて画像を生成) と漫画キャラクター参照生成。

関連ガイド: 画像編集 - Wan2.1

モデル概要

モデル

価格

レート制限 (ルートアカウントと RAM ユーザーで共有)

タスク送信 RPS

同時タスク

wanx2.1-imageedit

$0.020070/画像

2

2

モデル効果

機能

入力画像

入力プロンプト

出力画像

グローバルスタイル変換

image

フランスの絵本スタイルに変換

image

ローカルスタイル変換

image

家を木製スタイルに変更。

image

命令ベースの編集

image

彼女の髪を赤に変更。

image

インペインティング

入力画像

image

入力マスク画像 (白はマスク領域)

image

陶器のウサギが陶器の花を持っている。

出力画像

image

テキスト透かし除去

image

画像からテキストを削除。

image

画像拡張

20250319105917

緑の妖精。

image

超解像度

ぼやけた画像

image

超解像度。

クリアな画像

image

カラー化

image

青い背景、黄色い葉。

image

スケッチから画像生成

入力画像

image

ミニマリストの北欧スタイルのリビングルーム。

元の画像からスケッチを抽出し、新しい画像を生成

image

漫画キャラクター参照生成

入力参照画像 (漫画キャラクター)

image

漫画キャラクターが部屋のきらめく青い宝石を慎重に覗き見ている。

出力画像

image

前提条件

HTTP または DashScope SDK を使用して、Wan - 画像編集 API を呼び出します。

呼び出しを行う前に、API キーを取得し、API キーを環境変数としてエクスポートしてください。

SDK を使用して API を呼び出すには、DashScope SDK をインストールしてください。SDK は Python と Java で利用できます。

HTTP

画像モデルの処理には時間がかかる場合があります。HTTP 呼び出しは、リクエストタイムアウトを防ぐために非同期結果取得のみをサポートしています。これには2つのリクエストが必要です。

  1. タスク ID を取得するためのタスク作成: タスクを作成するリクエストを送信します。応答でタスク ID (task_id) を返します。

  2. タスク ID で結果をクエリ: 前のステップのタスク ID を使用して、タスクステータスと結果をクエリします。タスクが成功した場合、画像 URL (24 時間有効) を返します。

説明

タスク作成後、タスクはスケジューリングを待つキューに追加されます。「タスク ID で結果をクエリ」API を呼び出して、タスクステータスと結果を取得してください。

画像編集モデルは、リクエストの処理に約 5 ~ 15 秒かかります。実際の時間は、キュー内のタスク数とネットワークの状態によって異なります。結果を辛抱強くお待ちください。

ステップ1: タスク ID を取得するためのタスク作成

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

リクエストパラメーター

グローバルスタイル変換

curl --location '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 '{
  "model": "wanx2.1-imageedit",
  "input": {
    "function": "stylization_all",
    "prompt": "Convert to French picture book style",
    "base_image_url": "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/stylization_all_1.jpeg"
  },
  "parameters": {
    "n": 1
  }
}'

ローカルファイル (Base64) を渡す

次の例は、グローバルスタイル変換のために Base64 エンコードされたパラメーターを渡す方法を示しています。

Base64 エンコードされた文字列が長いため、image_base64 をダウンロードし、その全内容を base_image_url パラメーターにコピーします。

データ形式の詳細については、「サポートされている形式」をご参照ください。

curl --location '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 '{
  "model": "wanx2.1-imageedit",
  "input": {
    "function": "stylization_all",
    "prompt": "Convert to French picture book style",
    "base_image_url": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJR......"
  },
  "parameters": {
    "n": 1
  }
}'

ローカルスタイル変換

curl --location '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 '{
  "model": "wanx2.1-imageedit",
  "input": {
    "function": "stylization_local",
    "prompt": "Change the house to a wooden style.",
    "base_image_url": "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/stylization_local_1.png"
  },
  "parameters": {
    "n": 1
  }
}'

命令ベースの編集

機能説明: 領域を指定せずに、命令のみを使用して画像コンテンツを追加または変更します。

curl --location '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 '{
  "model": "wanx2.1-imageedit",
  "input": {
    "function": "description_edit",
    "prompt": "Change her hair to red.",
    "base_image_url": "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/description_edit_2.png"
  },
  "parameters": {
    "n": 1
  }
}'

インペインティング

機能説明: 指定された領域のコンテンツを追加、削除、または変更します。

curl --location '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 '{
  "model": "wanx2.1-imageedit",
  "input": {
    "function": "description_edit_with_mask",
    "prompt": "A ceramic rabbit holding a ceramic flower.",
    "base_image_url": "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/description_edit_with_mask_3.jpeg",
    "mask_image_url": "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/description_edit_with_mask_3_mask.png"
  },
  "parameters": {
    "n": 1
  }
}'

テキスト透かし除去

機能説明: 中国語と英語のテキスト透かしの除去をサポートします。

curl --location '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 '{
  "model": "wanx2.1-imageedit",
  "input": {
    "function": "remove_watermark",
    "prompt": "Remove the text from the image",
    "base_image_url": "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/remove_watermark_1.png"
  },
  "parameters": {
    "n": 1
  }
}'

画像拡張

機能説明: 画像を上下左右に比例して拡張することをサポートします。

curl --location '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 '{
  "model": "wanx2.1-imageedit",
  "input": {
    "function": "expand",
    "prompt": "A green fairy",
    "base_image_url": "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/expand_2.jpg"
  },
  "parameters": {
    "top_scale": 1.5,
    "bottom_scale": 1.5,
    "left_scale": 1.5,
    "right_scale": 1.5,
    "n": 1
  }
}'

超解像度

機能説明: ぼやけた画像を高解像度にアップスケールすることをサポートします。

curl --location '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 '{
  "model": "wanx2.1-imageedit",
  "input": {
    "function": "super_resolution",
    "prompt": "Super resolution.",
    "base_image_url": "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/super_resolution_1.jpeg"  
  },
  "parameters": {
    "upscale_factor": 2,
    "n": 1
  }
}'

カラー化

機能説明: 白黒またはグレースケール画像をカラー画像に変換します。

curl --location '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 '{
  "model": "wanx2.1-imageedit",
  "input": {
    "function": "colorization",
    "prompt": "Blue background, yellow leaves.",
    "base_image_url": "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/colorization_1.jpeg"  
  },
  "parameters": {
    "n": 1
  }
}'

スケッチから画像生成

機能説明: 入力画像からスケッチを抽出し、そのスケッチに基づいて画像を生成します。

curl --location '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 '{
  "model": "wanx2.1-imageedit",
  "input": {
    "function": "doodle",
    "prompt": "A living room in a minimalist Nordic style.",
    "base_image_url": "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/doodle_1.png"
  },
  "parameters": {
    "n": 1
  }
}'

漫画キャラクター参照生成

機能説明: 参照漫画キャラクターに基づいて画像を生成することをサポートします。

curl --location '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 '{
  "model": "wanx2.1-imageedit",
  "input": {
    "function": "control_cartoon_feature",
    "prompt": "The cartoon character cautiously peeks out, looking at a sparkling blue gem in the room.",
    "base_image_url": "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/control_cartoon_feature_1.png"
  },
  "parameters": {
    "n": 1
  }
}'
リクエストヘッダー

Content-Type string (必須)

リクエストのコンテンツタイプ。application/json である必要があります。

Authorization string (必須)

Model Studio API キーを使用した認証資格情報。

例: Bearer sk-xxxx

X-DashScope-Async string (必須)

非同期処理を有効にします。HTTP リクエストは非同期処理のみをサポートしているため、enable である必要があります。

重要

含まれていない場合、「current user api does not support synchronous calls」エラーが返されます。

リクエストボディ

model string (必須)

モデル名。例: wanx2.1-imageedit。

input object (必須)

基本的な入力情報 (プロンプト)。

プロパティ

prompt string (必須)

生成された画像内の目的の要素と視覚的特徴を記述するために使用されるプロンプト。

中国語と英語をサポートします。最大長: 800 文字。中国語の文字または英字は 1 文字としてカウントされます。超過した文字は自動的に切り捨てられます。

プロンプトは機能によって異なります。各機能に対応するプロンプトのヒントを確認することを推奨します。

function string (必須)

画像編集機能。現在、以下の機能がサポートされています。

base_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。

画像の要件:

  • ファイル形式: JPG、JPEG、PNG、BMP、TIFF、または WEBP

  • 解像度: 幅と高さは 512 ~ 4,096 ピクセルである必要があります

  • ファイルサイズ: 最大 10 MB

  • URL には中国語の文字を含めることはできません

入力画像形式:

  1. パブリック URL を使用

    • HTTP または HTTPS プロトコルがサポートされています。

    • 例: http://wanx.alicdn.com/material/20250318/stylization_all_1.jpeg

  2. Base64 エンコードされた画像文字列を渡す

    • データ形式: data:{MIME_type};base64,{base64_data}

    • 例: data:image/jpeg;base64,GDU7MtCZzEbTbmRZ......

    • 例のエンコードされた文字列は不完全であり、デモンストレーションのみを目的としています。詳細については、「サポートされている形式」をご参照ください。

mask_image_url string (オプション)

functiondescription_edit_with_mask (インペインティング) に設定されている場合にのみ、このパラメーターは必須です。他の機能では必須ではありません。

マスク画像の URL または Base64 エンコードされたデータ。

公開アクセス可能な URL (HTTP/HTTPS) または Base64 エンコードされた文字列を渡すことができます。詳細については、「サポートされている形式」をご参照ください。

マスク画像の要件:

  • 解像度: base_image_url で指定された画像の解像度と一致する必要があります。幅と高さは 512 ~ 4,096 ピクセルである必要があります

  • ファイル形式: JPG、JPEG、PNG、BMP、TIFF、または WEBP

  • ファイルサイズ: 最大 10 MB

  • URL には中国語の文字を含めることはできません

マスク領域の色の要件:

  • 白い領域: 編集する部分を示します。純粋な白 (RGB 値 [255,255,255]) である必要があります。そうでない場合、正しく識別されない可能性があります。

  • 黒い領域: 変更する必要がない部分を示します。純粋な黒 (RGB 値 [0,0,0]) である必要があります。そうでない場合、正しく識別されない可能性があります。

マスク画像を取得するには、Photoshop または別のツールを使用してください。

parameters object (オプション)

画像処理パラメーター。

プロパティ

一般

n integer (オプション)

生成する画像の数。有効値の範囲: 1 ~ 4。デフォルト: 1。

seed integer (オプション)

モデルによって生成されるコンテンツのランダム性を制御するために使用される乱数シード。有効値の範囲: [0, 2147483647]。

指定しない場合、アルゴリズムは自動的に乱数をシードとして生成します。生成されるコンテンツを比較的安定させたい場合は、同じ seed パラメーター値を使用してください。

watermark bool (オプション)

透かしを追加するかどうかを指定します。透かしは画像の右下隅に表示され、「Generated by AI」と表示されます。

  • false (デフォルト)

  • true

グローバルスタイル変換

n integer (オプション)

生成する画像の数。値は 1 ~ 4 の整数です。デフォルト値は 1 です。

seed integer (オプション)

モデルによって生成されるコンテンツのランダム性を制御するために使用される乱数シード。seed パラメーターの値は [0, 2147483647] の整数です。

このパラメーターを指定しない場合、アルゴリズムは自動的に乱数をシードとして生成します。生成されるコンテンツを比較的安定させたい場合は、同じ seed パラメーター値を使用してください。

watermark bool (オプション)

透かしを追加するかどうかを指定します。透かしは画像の右下隅に表示され、「Generated by AI」と表示されます。

  • false: デフォルト値。透かしは追加されません。

  • true: 透かしが追加されます。

strength float (オプション)

functionstylization_all (グローバルスタイル変換) に設定されている場合に、このパラメーターを指定します。

画像変更の度合い。有効値の範囲: 0.0 ~ 1.0。デフォルト: 0.5。

値が 0 に近いほど、結果は元の画像に近くなります。値が 1 に近いほど、元の画像への変更度合いが大きくなります。

命令ベースの編集

n integer (オプション)

生成する画像の数。値は 1 ~ 4 の整数です。デフォルト値は 1 です。

seed integer (オプション)

モデルによって生成されるコンテンツのランダム性を制御するために使用される乱数シード。seed パラメーターの値は [0, 2147483647] の整数です。

このパラメーターを指定しない場合、アルゴリズムは自動的に乱数をシードとして生成します。生成されるコンテンツを比較的安定させたい場合は、同じ seed パラメーター値を使用してください。

watermark bool (オプション)

透かしを追加するかどうかを指定します。透かしは画像の右下隅に表示され、「Generated by AI」と表示されます。

  • false: デフォルト値。透かしは追加されません。

  • true: 透かしが追加されます。

strength float (オプション)

functiondescription_edit (命令ベースの編集) に設定されている場合に、このパラメーターを指定します。

画像変更の度合い。値は 0.0 ~ 1.0 の浮動小数点数です。デフォルト値は 0.5 です。

値が 0 に近いほど、結果は元の画像に近くなります。値が 1 に近いほど、元の画像への変更度合いが大きくなります。

画像拡張

n integer (オプション)

生成する画像の数。値は 1 ~ 4 の整数です。デフォルト値は 1 です。

seed integer (オプション)

モデルによって生成されるコンテンツのランダム性を制御するために使用される乱数シード。seed パラメーターの値は [0, 2147483647] の整数です。

このパラメーターを指定しない場合、アルゴリズムは自動的に乱数をシードとして生成します。生成されるコンテンツを比較的安定させたい場合は、同じ seed パラメーター値を使用してください。

watermark bool (オプション)

透かしを追加するかどうかを指定します。透かしは画像の右下隅に表示され、「Generated by AI」と表示されます。

  • false: デフォルト値。透かしは追加されません。

  • true: 透かしが追加されます。

top_scale float (オプション)

functionexpand (画像拡張) に設定されている場合にのみ、このパラメーターを指定します。

中央の画像を特定の比率で上方向に拡張します。デフォルト: 1.0。有効値の範囲: 1.0 ~ 2.0。

bottom_scale float (オプション)

functionexpand (画像拡張) に設定されている場合にのみ、このパラメーターを指定します。

中央の画像を特定の比率で下方向に拡張します。デフォルト: 1.0。有効値の範囲: 1.0 ~ 2.0。

left_scale float (オプション)

functionexpand (画像拡張) に設定されている場合にのみ、このパラメーターを指定します。

中央の画像を特定の比率で左方向に拡張します。デフォルト: 1.0。有効値の範囲: 1.0 ~ 2.0。

right_scale float (オプション)

functionexpand (画像拡張) に設定されている場合にのみ、このパラメーターを指定します。

中央の画像を特定の比率で右方向に拡張します。デフォルト: 1.0。有効値の範囲: 1.0 ~ 2.0。

超解像度

n integer (オプション)

生成する画像の数。値は 1 ~ 4 の整数です。デフォルト値は 1 です。

seed integer (オプション)

モデルによって生成されるコンテンツのランダム性を制御するために使用される乱数シード。seed パラメーターの値は [0, 2147483647] の整数です。

このパラメーターを指定しない場合、アルゴリズムは自動的に乱数をシードとして生成します。生成されるコンテンツを比較的安定させたい場合は、同じ seed パラメーター値を使用してください。

watermark bool (オプション)

透かしを追加するかどうかを指定します。透かしは画像の右下隅に表示され、「Generated by AI」と表示されます。

  • false: デフォルト値。透かしは追加されません。

  • true: 透かしが追加されます。

upscale_factor integer (オプション)

functionsuper_resolution (超解像度) に設定されている場合にのみ、このパラメーターを指定します。

超解像度のアップスケーリング係数。画像を拡大しながら詳細を強化し、高解像度処理の解像度を向上させます。

有効値の範囲: 1 ~ 4。デフォルト: 1。upscale_factor が 1 に設定されている場合、画像は拡大されずに高解像度処理されます。

スケッチから画像生成

n integer (オプション)

生成する画像の数。値は 1 ~ 4 の整数です。デフォルト値は 1 です。

seed integer (オプション)

モデルによって生成されるコンテンツのランダム性を制御するために使用される乱数シード。seed パラメーターの値は [0, 2147483647] の整数です。

このパラメーターを指定しない場合、アルゴリズムは自動的に乱数をシードとして生成します。生成されるコンテンツを比較的安定させたい場合は、同じ seed パラメーター値を使用してください。

watermark bool (オプション)

透かしを追加するかどうかを指定します。透かしは画像の右下隅に表示され、「Generated by AI」と表示されます。

  • false: デフォルト値。透かしは追加されません。

  • true: 透かしが追加されます。

is_sketch bool (オプション)

functiondoodle (スケッチから画像生成) に設定されている場合にのみ、このパラメーターを指定します。

入力画像がスケッチ画像であるかどうかを指定します。

  • false (デフォルト): 入力画像はスケッチではありません。モデルはまず入力画像からスケッチを抽出し、次にそのスケッチに基づいて新しい画像を生成します。

  • true: 入力画像はスケッチです。モデルは入力画像に基づいて画像を直接生成します。落書きから絵画へのシナリオに適しています。

応答パラメーター

成功応答

task_id を保存して、タスクステータスと結果をクエリしてください。

{
    "output": {
        "task_status": "PENDING",
        "task_id": "0385dc79-5ff8-4d82-bcb6-xxxxxx"
    },
    "request_id": "4909100c-7b5a-9f92-bfe5-xxxxxx"
}

エラー応答

タスク作成に失敗しました。問題を解決するには、「エラーコード」をご参照ください。

{
    "code": "InvalidApiKey",
    "message": "No API-key provided.",
    "request_id": "7438d53d-6eb8-4596-8835-xxxxxx"
}

output object

タスク出力情報。

プロパティ

task_id string

タスクの ID。タスクを最大 24 時間クエリするために使用できます。

task_status string

タスクのステータス。

列挙

  • PENDING

  • RUNNING

  • SUCCEEDED

  • FAILED

  • CANCELED

  • UNKNOWN: タスクが存在しないか、ステータスが不明です

request_id string

リクエストの一意の識別子。問題の追跡とトラブルシューティングに使用します。

code string

エラーコード。リクエストが失敗した場合にのみ返されます。詳細については、「エラーコード」をご参照ください。

message string

詳細なエラーメッセージ。リクエストが失敗した場合にのみ返されます。詳細については、「エラーコード」をご参照ください。

ステップ2: タスク ID で結果をクエリ

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

リクエストパラメーター

タスク結果のクエリ

86ecf553-d340-4e21-xxxxxxxxx を実際のタスク ID に置き換えてください。

curl -X GET https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/tasks/86ecf553-d340-4e21-xxxxxxxxx \
--header "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY"
リクエストヘッダー

Authorization string (必須)

Model Studio API キーを使用した認証資格情報。

例: Bearer sk-xxxx

パスパラメーター

task_id string (必須)

クエリするタスクの ID。

応答パラメーター

タスク成功

タスクデータ (タスクステータスと画像 URL) は 24 時間のみ保持され、その後自動的に消去されます。生成された画像を速やかに保存してください。

{
    "request_id": "eeef0935-02e9-9742-bb55-xxxxxx",
    "output": {
        "task_id": "a425c46f-dc0a-400f-879e-xxxxxx",
        "task_status": "SUCCEEDED",
        "submit_time": "2025-02-21 17:56:31.786",
        "scheduled_time": "2025-02-21 17:56:31.821",
        "end_time": "2025-02-21 17:56:42.530",
        "results": [
            {
                "url": "https://dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/aaa.png"
            }
        ],
        "task_metrics": {
            "TOTAL": 1,
            "SUCCEEDED": 1,
            "FAILED": 0
        }
    },
    "usage": {
        "image_count": 1
    }
}

タスク失敗

タスクが失敗した場合、task_status は FAILED に設定され、エラーコードとメッセージが返されます。問題を解決するには、「エラーコード」をご参照ください。

{
    "request_id": "e5d70b02-ebd3-98ce-9fe8-759d7d7b107d",
    "output": {
        "task_id": "86ecf553-d340-4e21-af6e-xxxxxx",
        "task_status": "FAILED",
        "code": "InvalidParameter",
        "message": "xxxxxx",
        "task_metrics": {
            "TOTAL": 4,
            "SUCCEEDED": 0,
            "FAILED": 4
        }
    }
}

タスク部分失敗

モデルは単一のタスクで複数の画像を生成できます。少なくとも 1 つの画像が正常に生成された場合、タスクステータスは SUCCEEDED とマークされ、成功した画像の URL が返されます。生成に失敗した画像については、結果に失敗理由が含まれます。これらの失敗を解決するには、「エラーコード」をご参照ください。正常に生成された画像のみが使用量統計にカウントされます。

{
    "request_id": "85eaba38-0185-99d7-8d16-xxxxxx",
    "output": {
        "task_id": "86ecf553-d340-4e21-af6e-xxxxxx",
        "task_status": "SUCCEEDED",
        "results": [
            {
                "url": "https://dashscope-result-bj.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/123/a1.png"
            },
            {
                "code": "InternalError.Timeout",
                "message": "An internal timeout error has occured during execution, please try again later or contact service support."
            }
        ],
        "task_metrics": {
            "TOTAL": 2,
            "SUCCEEDED": 1,
            "FAILED": 1
        }
    },
    "usage": {
        "image_count": 1
    }
}

output object

タスク出力情報。

プロパティ

task_id string

タスクの ID。タスクを最大 24 時間クエリするために使用できます。

task_status string

タスクのステータス。

列挙

  • PENDING

  • RUNNING

  • SUCCEEDED

  • FAILED

  • CANCELED

  • UNKNOWN: タスクが存在しないか、ステータスが不明です

submit_time string

タスクが送信された時間。時刻は UTC + 08:00 です。形式: YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS

scheduled_time string

タスクの実行が開始された時間。時刻は UTC + 08:00 です。形式: YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS

end_time string

タスクが完了した時間。時刻は UTC + 08:00 です。形式: YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS

results array object

タスク結果のリスト。画像 URL と、部分的に失敗したタスクのエラーメッセージが含まれます。

データ構造

{
    "results": [
        {
            "url": ""
        },
        {
            "code": "",
            "message": ""
        }
    ]
}

task_metrics object

タスク結果に関する統計。

プロパティ

TOTAL integer

タスクの総数。

SUCCEEDED integer

成功したタスクの数。

FAILED integer

失敗したタスクの数。

code string

エラーコード。リクエストが失敗した場合にのみ返されます。詳細については、「エラーコード」をご参照ください。

message string

詳細なエラーメッセージ。リクエストが失敗した場合にのみ返されます。詳細については、「エラーコード」をご参照ください。

usage object

出力情報統計。成功した結果のみがカウントされます。

プロパティ

image_count integer

モデルによって正常に生成された画像の数。課金計算式: 料金 = (画像数) × (単価)。

request_id string

リクエストの一意の識別子。問題の追跡とトラブルシューティングに使用します。

DashScope SDK

まず、DashScope SDK の最新バージョンがインストールされていることを確認してください。インストールされていない場合、実行時エラーが発生する可能性があります。

DashScope SDK は現在、Python と Java をサポートしています。

SDK のパラメーター名は、HTTP API のパラメーター名とほとんど同じです。パラメーターの構造は、言語ごとの SDK のカプセル化によって異なります。パラメーターの説明については、「HTTP」をご参照ください。

ビデオモデル処理には時間がかかるため、サービスは非同期アプローチを使用します。SDK は、同期呼び出しと非同期呼び出しの両方をサポートするラッパーを提供します。

一般的な画像編集モデルは、リクエストの処理に約 5 ~ 15 秒かかります。実際の時間は、キュー内のタスク数とネットワーク条件によって異なります。結果を辛抱強くお待ちください。

Python SDK

Python SDK を使用して画像ファイルを処理する場合、次の 3 つのいずれかの方法でイメージを入力します。ご利用のシナリオに最適な方法を選択してください。

  1. パブリック URL: HTTP または HTTPS プロトコルを使用した、一般公開されている画像 URL です。

  2. Base64 エンコーディング: data:{MIME_type};base64,{base64_data} の形式の Base64 エンコードされたファイル文字列です。

  3. ローカルファイルパス: 絶対パスと相対パスの両方をサポートしています。有効なファイルパスの形式については、次の表をご参照ください。

システム

提供されるファイルパス

例 (絶対パス)

例 (相対パス)

Linux または macOS

file://{absolute or relative path of the file}

file:///home/images/test.png

file://./images/test.png

Windows オペレーティングシステム

file://D:/images/test.png

file://./images/test.png

サンプルコード

説明

コードを呼び出す前に、DashScope Python SDK をインストール済みであることを確認してください。最新バージョンにアップグレードすることを推奨します。以下のコマンドを実行してください:pip install -U dashscope。「SDK のインストール」をご参照ください。

同期呼び出し

この例では、同期呼び出しを示し、公開 URL、Base64 エンコーディング、ローカルファイルパスの 3 つのイメージ入力方法をサポートしています。

リクエスト例
import base64
import os
from http import HTTPStatus
from dashscope import ImageSynthesis
import mimetypes

"""
環境要件:
    dashscope python SDK >= 1.23.8
SDK のインストール/アップグレード:
    pip install -U dashscope
"""

# 環境変数が設定されていない場合、次の行を api_key="sk-xxx" に置き換えてください。
api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")


# --- ヘルパー関数: Base64 エンコーディング用 ---
# 形式は data:{MIME_type};base64,{base64_data} です。
def encode_file(file_path):
    mime_type, _ = mimetypes.guess_type(file_path)
    if not mime_type or not mime_type.startswith("image/"):
        raise ValueError("サポートされていない、または認識されないイメージ形式")
    with open(file_path, "rb") as image_file:
        encoded_string = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')
    return f"data:{mime_type};base64,{encoded_string}"

"""
イメージ入力方法:
次の 3 つのいずれかの方法を選択してください。

1. 公開 URL を使用 - 公開アクセス可能なイメージに適しています。
2. ローカルファイルを使用 - ローカル開発とテストに適しています。
3. Base64 エンコーディングを使用 - 非公開イメージまたは暗号化された送信が必要なシナリオに適しています。
"""

# [方法 1] 公開イメージ URL を使用
mask_image_url = "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/description_edit_with_mask_3_mask.png"
base_image_url = "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/description_edit_with_mask_3.jpeg"

# [方法 2] ローカルファイルを使用 (絶対パスと相対パスをサポート)
# 形式要件: file:// + ファイルパス
# 例 (絶対パス):
# mask_image_url = "file://" + "/path/to/your/mask_image.png"     # Linux/macOS
# base_image_url = "file://" + "C:/path/to/your/base_image.jpeg"  # Windows
# 例 (相対パス):
# mask_image_url = "file://" + "./mask_image.png"                 # 実際のパスに基づく
# base_image_url = "file://" + "./base_image.jpeg"                # 実際のパスに基づく

# [方法 3] Base64 エンコードされたイメージを使用
# mask_image_url = encode_file("./mask_image.png")               # 実際のパスに基づく
# base_image_url = encode_file("./base_image.jpeg")              # 実際のパスに基づく


def sample_sync_call_imageedit():
    print('お待ちください...')
    rsp = ImageSynthesis.call(api_key=api_key,
                              model="wanx2.1-imageedit",
                              function="description_edit_with_mask",
                              prompt="A ceramic rabbit holding a ceramic flower",
                              mask_image_url=mask_image_url,
                              base_image_url=base_image_url,
                              n=1)
    assert rsp.status_code == HTTPStatus.OK

    print('応答: %s' % rsp)
    if rsp.status_code == HTTPStatus.OK:
        for result in rsp.output.results:
            print("---------------------------")
            print(result.url)
    else:
        print('sync_call が失敗しました。status_code: %s, code: %s, message: %s' %
              (rsp.status_code, rsp.code, rsp.message))


if __name__ == '__main__':
    sample_sync_call_imageedit()
応答例
URL は 24 時間有効です。イメージを速やかにダウンロードしてください。
{
    "status_code": 200,
    "request_id": "dc41682c-4e4a-9010-bc6f-xxxxxx",
    "code": null,
    "message": "",
    "output": {
        "task_id": "6e319d88-a07a-420c-9493-xxxxxx",
        "task_status": "SUCCEEDED",
        "results": [
            {
                "url": "https://dashscope-result-wlcb-acdr-1.oss-cn-wulanchabu-acdr-1.aliyuncs.com/xxx.png?xxxxxx"
            }
        ],
        "submit_time": "2025-05-26 14:58:27.320",
        "scheduled_time": "2025-05-26 14:58:27.339",
        "end_time": "2025-05-26 14:58:39.170",
        "task_metrics": {
            "TOTAL": 1,
            "SUCCEEDED": 1,
            "FAILED": 0
        }
    },
    "usage": {
        "image_count": 1
    }
}

非同期呼び出し

この例では、非同期呼び出し方法のみを示します。

リクエスト例
import os
from http import HTTPStatus
from dashscope import ImageSynthesis

"""
環境要件:
    dashscope python SDK >= 1.23.4
SDK のインストール/アップグレード:
    pip install -U dashscope
"""

# 環境変数が設定されていない場合、次の行を api_key="sk-xxx" に置き換えてください。
api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")

# 公開イメージ URL を使用
mask_image_url = "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/description_edit_with_mask_3_mask.png"
base_image_url = "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/description_edit_with_mask_3.jpeg"


def sample_async_call_imageedit():
    # 非同期呼び出し。task_id を返します。
    rsp = ImageSynthesis.async_call(api_key=api_key,
                                    model="wanx2.1-imageedit",
                                    function="description_edit_with_mask",
                                    prompt="A ceramic rabbit holding a ceramic flower",
                                    mask_image_url=mask_image_url,
                                    base_image_url=base_image_url,
                                    n=1)
    print(rsp)
    if rsp.status_code == HTTPStatus.OK:
        print("task_id: %s" % rsp.output.task_id)
    else:
        print('失敗しました。status_code: %s, code: %s, message: %s' %
              (rsp.status_code, rsp.code, rsp.message))

    # 非同期タスク情報を取得
    status = ImageSynthesis.fetch(task=rsp, api_key=api_key)
    if status.status_code == HTTPStatus.OK:
        print(status.output.task_status)  # タスクステータスを確認
    else:
        print('失敗しました。status_code: %s, code: %s, message: %s' %
              (status.status_code, status.code, status.message))

    # 非同期タスクが完了するのを待機
    rsp = ImageSynthesis.wait(rsp)
    print(rsp)
    if rsp.status_code == HTTPStatus.OK:
        print(rsp.output)
        for result in rsp.output.results:
            print("---------------------------")
            print(result.url)
    else:
        print('失敗しました。status_code: %s, code: %s, message: %s' %
              (rsp.status_code, rsp.code, rsp.message))


if __name__ == '__main__':
    sample_async_call_imageedit()
応答例

1. タスク作成の応答例

{
	"status_code": 200,
	"request_id": "6dc3bf6c-be18-9268-9c27-xxxxxx",
	"code": "",
	"message": "",
	"output": {
		"task_id": "686391d9-7ecf-4290-a8e9-xxxxxx",
		"task_status": "PENDING",
		"video_url": ""
	},
	"usage": null
}

2. タスク結果クエリの応答例

URL は 24 時間有効です。イメージを速やかにダウンロードしてください。
{
    "status_code": 200,
    "request_id": "dc41682c-4e4a-9010-bc6f-xxxxxx",
    "code": null,
    "message": "",
    "output": {
        "task_id": "6e319d88-a07a-420c-9493-xxxxxx",
        "task_status": "SUCCEEDED",
        "results": [
            {
                "url": "https://dashscope-result-wlcb-acdr-1.oss-cn-wulanchabu-acdr-1.aliyuncs.com/xxx.png?xxxxxx"
            }
        ],
        "submit_time": "2025-05-26 14:58:27.320",
        "scheduled_time": "2025-05-26 14:58:27.339",
        "end_time": "2025-05-26 14:58:39.170",
        "task_metrics": {
            "TOTAL": 1,
            "SUCCEEDED": 1,
            "FAILED": 0
        }
    },
    "usage": {
        "image_count": 1
    }
}

Java SDK

Java SDK を使用して画像ファイルを処理する際は、以下の 3 つの方法のいずれかで画像を入力します。ご自身のシナリオに最も適した方法を選択してください。

  1. 公開 URL:HTTP または HTTPS プロトコルを使用した、パブリックにアクセス可能な画像 URL。

  2. Base64 エンコーディング:data:{MIME_type};base64,{base64_data} 形式の Base64 エンコード済みファイル文字列。

  3. ローカルファイルパス:絶対パスのみがサポートされています。正しいファイルパス形式については、次の表をご参照ください。

システム

指定するファイルパス

Linux または macOS

file://{absolute path of the file}

file:///home/images/test.png

Windows オペレーティングシステム

file:///{absolute path of the file}

file:///D:/images/test.png

サンプルコード

説明

コードを呼び出す前に、DashScope Java SDK がインストールされていることを確認してください。最新バージョンへのアップグレードを推奨します。詳細については、「SDK のインストール」をご参照ください。

同期呼び出し

この例では、同期呼び出しを示し、公開 URL、Base64 エンコーディング、ローカルファイルパスの 3 つの画像入力方法をサポートしています。

リクエスト例
// Copyright (c) Alibaba, Inc. and its affiliates.

import com.alibaba.dashscope.aigc.imagesynthesis.ImageSynthesis;
import com.alibaba.dashscope.aigc.imagesynthesis.ImageSynthesisParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.imagesynthesis.ImageSynthesisResult;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;

import java.io.IOException;
import java.nio.file.Files;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
import java.util.Base64;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 環境要件
 *      dashscope java SDK >=2.20.9
 * Maven 依存関係の更新:
 *      https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/dashscope-sdk-java
 */
 
public class ImageEditSync {

    // 環境変数が設定されていない場合は、次の行を apiKey="sk-xxx" に置き換えてください。
    static String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY");

    /**
     * 画像入力方法: 以下の 3 つのうちいずれか 1 つを選択してください。
     *
     * 1. 公開 URL を使用 - パブリックにアクセス可能な画像に適しています。
     * 2. ローカルファイルを使用 - ローカルでの開発およびテストに適しています。
     * 3. Base64 エンコーディングを使用 - 非公開画像や暗号化伝送が必要なシナリオに適しています。
     */

    //[Method 1] 公開 URL
    static String maskImageUrl = "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/description_edit_with_mask_3_mask.png";
    static String baseImageUrl = "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/description_edit_with_mask_3.jpeg";

    //[Method 2] ローカルファイルパス (file://+絶対パス または file:///+絶対パス)
    // static String maskImageUrl = "file://" + "/your/path/to/mask_image.png";    // Linux/macOS
    // static String baseImageUrl = "file:///" + "C:/your/path/to/base_image.png";  // Windows

    //[Method 3] Base64 エンコーディング
    // static String maskImageUrl = encodeFile("/your/path/to/mask_image.png");
    // static String baseImageUrl = encodeFile("/your/path/to/base_image.png");


    public static void syncCall() {
        // parameters パラメーターを設定します。
        Map<String, Object> parameters = new HashMap<>();
        parameters.put("prompt_extend", true);

        ImageSynthesisParam param =
                ImageSynthesisParam.builder()
                        .apiKey(apiKey)
                        .model("wanx2.1-imageedit")
                        .function(ImageSynthesis.ImageEditFunction.DESCRIPTION_EDIT_WITH_MASK)
                        .prompt("A ceramic rabbit holding a ceramic flower")
                        .maskImageUrl(maskImageUrl)
                        .baseImageUrl(baseImageUrl)
                        .n(1)
                        .size("1024*1024")
                        .parameters(parameters)
                        .build();

        ImageSynthesis imageSynthesis = new ImageSynthesis();
        ImageSynthesisResult result = null;
        try {
            System.out.println("---sync call, please wait a moment----");
            result = imageSynthesis.call(param);
        } catch (ApiException | NoApiKeyException e){
            throw new RuntimeException(e.getMessage());
        }
        System.out.println(JsonUtils.toJson(result));
    }

    /**
     * ファイルを Base64 文字列にエンコードします。
     * @param filePath ファイルパス
     * @return data:{MIME_type};base64,{base64_data} 形式の Base64 文字列
     */
    public static String encodeFile(String filePath) {
        Path path = Paths.get(filePath);
        if (!Files.exists(path)) {
            throw new IllegalArgumentException("File does not exist: " + filePath);
        }
        // MIME タイプを検出します。
        String mimeType = null;
        try {
            mimeType = Files.probeContentType(path);
        } catch (IOException e) {
            throw new IllegalArgumentException("Cannot detect file type: " + filePath);
        }
        if (mimeType == null || !mimeType.startsWith("image/")) {
            throw new IllegalArgumentException("Unsupported or unrecognized image format");
        }
        // ファイル内容を読み取り、エンコードします。
        byte[] fileBytes = null;
        try{
            fileBytes = Files.readAllBytes(path);
        } catch (IOException e) {
            throw new IllegalArgumentException("Cannot read file content: " + filePath);
        }

        String encodedString = Base64.getEncoder().encodeToString(fileBytes);
        return "data:" + mimeType + ";base64," + encodedString;
    }

    public static void main(String[] args) {
        syncCall();
    }
}
レスポンス例
URL の有効期間は 24 時間です。画像は速やかにダウンロードしてください。
{
    "request_id": "bf6c6361-f0fc-949c-9d60-xxxxxx",
    "output": {
        "task_id": "958db858-153b-4c81-b243-xxxxxx",
        "task_status": "SUCCEEDED",
        "results": [
            {
                "url": "https://dashscope-result-wlcb-acdr-1.oss-cn-wulanchabu-acdr-1.aliyuncs.com/xxx.png?xxxxxx"
            }
        ],
        "task_metrics": {
            "TOTAL": 1,
            "SUCCEEDED": 1,
            "FAILED": 0
        }
    },
    "usage": {
        "image_count": 1
    }
}

非同期呼び出し

この例では、非同期呼び出し方法のみを示します。

リクエスト例
// Copyright (c) Alibaba, Inc. and its affiliates.

import com.alibaba.dashscope.aigc.imagesynthesis.ImageSynthesis;
import com.alibaba.dashscope.aigc.imagesynthesis.ImageSynthesisListResult;
import com.alibaba.dashscope.aigc.imagesynthesis.ImageSynthesisParam;
import com.alibaba.dashscope.aigc.imagesynthesis.ImageSynthesisResult;
import com.alibaba.dashscope.exception.ApiException;
import com.alibaba.dashscope.exception.NoApiKeyException;
import com.alibaba.dashscope.task.AsyncTaskListParam;
import com.alibaba.dashscope.utils.JsonUtils;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 環境要件
 *      dashscope java SDK >= 2.20.1
 * Maven 依存関係の更新:
 *      https://mvnrepository.com/artifact/com.alibaba/dashscope-sdk-java
 */
 
public class ImageEditAsync {

    // 環境変数が設定されていない場合は、次の行を apiKey="sk-xxx" に置き換えてください。
    static String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY");

    //[Method 1] 公開 URL
    static String maskImageUrl = "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/description_edit_with_mask_3_mask.png";
    static String baseImageUrl = "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/description_edit_with_mask_3.jpeg";

    public static void asyncCall() {
        // parameters パラメーターを設定します。
        Map<String, Object> parameters = new HashMap<>();
        parameters.put("prompt_extend", true);

        ImageSynthesisParam param =
                ImageSynthesisParam.builder()
                        .apiKey(apiKey)
                        .model("wanx2.1-imageedit")
                        .function(ImageSynthesis.ImageEditFunction.DESCRIPTION_EDIT_WITH_MASK)
                        .prompt("A ceramic rabbit holding a ceramic flower")
                        .maskImageUrl(maskImageUrl)
                        .baseImageUrl(baseImageUrl)
                        .n(1)
                        .size("1024*1024")
                        .parameters(parameters)
                        .build();
        ImageSynthesis imageSynthesis = new ImageSynthesis();
        ImageSynthesisResult result = null;
        try {
            System.out.println("---async call, please wait a moment----");
            result = imageSynthesis.asyncCall(param);
        } catch (ApiException | NoApiKeyException e){
            throw new RuntimeException(e.getMessage());
        }

        System.out.println(JsonUtils.toJson(result));

        String taskId = result.getOutput().getTaskId();

        System.out.println("taskId=" + taskId);


        try {
            result = imageSynthesis.wait(taskId, apiKey);
        } catch (ApiException | NoApiKeyException e){
            throw new RuntimeException(e.getMessage());
        }
        System.out.println(JsonUtils.toJson(result));
        System.out.println(JsonUtils.toJson(result.getOutput()));
    }

    public static void listTask() throws ApiException, NoApiKeyException {
        ImageSynthesis is = new ImageSynthesis();
        AsyncTaskListParam param = AsyncTaskListParam.builder().build();
        param.setApiKey(apiKey);
        ImageSynthesisListResult result = is.list(param);
        System.out.println(result);
    }

    public void fetchTask(String taskId) throws ApiException, NoApiKeyException {
        ImageSynthesis is = new ImageSynthesis();
        // DASHSCOPE_API_KEY が環境変数として設定されている場合、apiKey は空でも構いません。
        ImageSynthesisResult result = is.fetch(taskId, apiKey);
        System.out.println(result.getOutput());
        System.out.println(result.getUsage());
    }


    public static void main(String[] args) {
        asyncCall();
    }
}
レスポンス例

1. タスク作成時のレスポンス例

{
	"request_id": "5dbf9dc5-4f4c-9605-85ea-xxxxxxxx",
	"output": {
		"task_id": "7277e20e-aa01-4709-xxxxxxxx",
		"task_status": "PENDING"
	}
}

2. タスク結果照会時のレスポンス例

URL の有効期間は 24 時間です。画像は速やかにダウンロードしてください。
{
	"request_id": "3d740fc4-a968-9c36-b0e7-xxxxxxxx",
	"output": {
		"task_id": "34dcf4b0-ed84-441e-91cb-xxxxxxxx",
		"task_status": "SUCCEEDED",
		"results": [
			{
				"url": "https://dashscope-result-hz.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/xxx.png"
			}
		],
		"submit_time": "2025-02-21 17:56:31.786",
		"scheduled_time": "2025-02-21 17:56:31.821",
		"end_time": "2025-02-21 17:56:42.530",
		"task_metrics": {
			"TOTAL": 1,
			"SUCCEEDED": 1,
			"FAILED": 0
		}
	},
	"usage": {
		"image_count": 1
	}
}

エラーコード

モデルの呼び出しに失敗し、エラーメッセージが返された場合は、「エラーメッセージ」をご参照ください。

この API には、次の表に示すとおり、固有のステータスコードもあります。

HTTP ステータスコード

API エラーコード (code)

API エラーメッセージ (message)

説明

400

InvalidParameter

InvalidParameter

リクエストパラメーターが無効です。

400

IPInfringementSuspect

入力データに IP 侵害の疑いがあります。

入力データ(プロンプトや画像など)に知的財産権侵害の疑いがあります。入力内容を確認し、侵害リスクのあるコンテンツが含まれていないことを確認してください。

400

DataInspectionFailed

入力データに不適切なコンテンツが含まれている可能性があります。

入力データ(プロンプトや画像など)に不適切なコンテンツが含まれている可能性があります。入力を変更して、もう一度お試しください。

500

InternalError

InternalError

サービスに異常があります。再試行して、一時的な問題かどうかをご確認ください。

入力イメージフォーマット

サポートされるフォーマット

入力イメージは、次の表に示すように、複数の文字列フォーマットをサポートしています。

呼び出しメソッド

HTTP

Python SDK

Java SDK

サポートされる入力イメージメソッド

  • パブリック URL

  • Base64 エンコーディング

  • パブリック URL

  • Base64 エンコーディング

  • ローカルファイルパス

  • パブリック URL

  • Base64 エンコーディング

  • ローカルファイルパス

メソッド 1: パブリック URL の使用

  • パブリックにアクセス可能なイメージアドレスを指定します。HTTP または HTTPS プロトコルがサポートされています。

  • 例: https://xxxx/img.png

メソッド 2: Base64 エンコーディングの使用

ローカルイメージファイルを Base64 文字列に変換し、data:{MIME_type};base64,{base64_data} のフォーマットに連結します。

  • 変換コードについては、「サンプルコード」をご参照ください。

  • {MIME_type}: イメージのメディアタイプ。ファイル形式と一致している必要があります。

  • {base64_data}: イメージファイルの Base64 エンコードされた文字列

  • MIME タイプのリファレンス:

    イメージフォーマット

    MIME タイプ

    JPEG

    image/jpeg

    JPG

    image/jpeg

    PNG

    image/png

    BMP

    image/bmp

    TIFF

    image/tiff

    WEBP

    image/webp

  • 例: data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABDg......

    注: 上記の Base64 文字列は説明のために省略されています。実際の使用では、完全なエンコード文字列を渡してください。

メソッド 3: ローカルファイルパスの使用

  • HTTP はローカルファイルパスをサポートしていません。このメソッドは Python SDK と Java SDK のみでサポートされています。

  • ローカルファイルパスのルールについては、「Python SDK」および「Java SDK」をご参照ください。

よくある質問

イメージモデルに関するよくある質問 (モデルの課金、レート制限ルール、よくある API エラーなど) については、「よくある質問」をご参照ください。