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Alibaba Cloud Model Studio:Wan - 汎用画像編集 API リファレンス

最終更新日:Nov 27, 2025

このトピックでは、Wan 汎用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

このモデルは、中国 (北京) リージョンでのみ利用可能です。このモデルを使用するには、中国 (北京) リージョンの API キーを使用する必要があります。

このモデルは、簡単な命令に基づいてさまざまな画像編集タスクを実行できます。アウトペインティング、ウォーターマーク除去、スタイル変換、画像修復、画像強調などのシナリオに適しています。以下の機能がサポートされています:

  • 画像のスタイル化:グローバルスタイル化とローカルスタイル化。

  • 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に基づい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 (指定された領域の画像コンテンツを追加、削除、または変更)、テキストとウォーターマークの除去 (中国語と英語)。

  • 画像サイズと解像度の最適化:アウトペインティング (指定された比率に基づいて画像を拡張) と画像の超解像 (高解像度アップスケーリング)。

  • 画像の色処理:画像のカラー化 (白黒またはグレースケール画像をカラー画像に変換)。

  • 参照画像に基づく生成:線画から画像を生成 (入力画像から線画を抽出し、新しい画像を生成) と漫画キャラクター参照に基づく生成。

関連ガイド画像編集 - Wan 2.1

モデルの概要

モデル

単価

レート制限 (Alibaba Cloud アカウントと RAM ユーザーで共有)

タスク送信の RPS 制限

同時タスク数

wanx2.1-imageedit

$0.020070/画像

2

2

パフォーマンスショーケース

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化

image

フランスの絵本スタイルに変換

image

ローカルスタイル化

image

家を木製スタイルに変更

image

命令ベースの編集

image

彼女の髪を赤に変える

image

インペインティング

入力画像

image

入力マスク画像 (白色の領域がマスク領域です)

image

陶器の花を持つ陶器のウサギ

出力画像

image

テキストとウォーターマークの除去

image

画像からテキストを削除

image

アウトペインティング

20250319105917

緑の妖精

image

画像の超解像

ぼやけた画像

image

画像の超解像

鮮明な画像

image

画像のカラー化

image

青い背景、黄色い葉

image

線画から画像を生成

入力画像

image

ミニマリストな北欧スタイルのリビングルーム

元の画像から線画を抽出し、新しい画像を生成

image

漫画キャラクター参照から画像を生成

入力参照画像 (漫画キャラクター)

image

漫画キャラクターが慎重に顔を出し、部屋の中の輝く青い宝石を覗き込んでいる

出力画像

image

前提条件

Wan 汎用画像編集 API は、HTTP および DashScope SDK を使用して呼び出すことができます。

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設定してください。

SDK を使用して呼び出しを行うには、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

画像モデルは処理に時間がかかる場合があります。リクエストのタイムアウトを避けるため、HTTP 呼び出しはモデル結果の非同期取得のみをサポートします。2 つのリクエストを行う必要があります:

  1. タスクを作成してタスク ID を取得:まず、タスクを作成するリクエストを送信します。このリクエストは `task_id` を返します。

  2. タスク ID で結果をクエリ:前のステップで取得したタスク ID を使用して、タスクのステータスと結果をクエリします。タスクが正常に実行された場合、画像 URL が返されます。URL は 24 時間有効です。

説明

タスクを作成すると、タスクはキューに追加され、スケジューリングを待ちます。その後、タスク ID を使用して結果を照会する API を呼び出し、タスクのステータスと結果を取得する必要があります。

汎用画像編集モデルがリクエストを処理するには、約 5〜15 秒かかります。実際の処理時間は、キュー内のタスク数とネットワーク状態によって異なります。

ステップ 1:タスクの作成とタスク ID の取得

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化

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) の受け渡し

次の例は、グローバルスタイル化のために Base64 で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は長いため、image_base64 をダウンロードし、コンテンツ全体を base_image_url パラメーターの値としてコピーしてください。

データ形式の詳細については、「入力メソッド」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
  }
}'

ローカルスタイル化

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 board 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

説明:領域を指定せずに、命令に基づい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

説明:指定された領域の画像コンテンツを追加、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
  }
}'

テキストとウォーターマークの除去

説明:この機能は、中国語と英語のテキストとウォーターマーク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
  }
}'

アウトペインティング

説明:この機能は、指定された比率に基づいて上下左右方向へのアウトペインティングをサポートします。

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
  }
}'

画像の超解像

説明:この機能は、ぼやけた画像の高解像度アップスケーリングをサポートします。

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": "Image super-resolution.",
    "base_image_url": "http://wanx.alicdn.com/material/20250318/super_resolution_1.jpeg"  
  },
  "parameters": {
    "upscale_factor": 2,
    "n": 1
  }
}'

画像のカラー化

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
  }
}'

線画から画像を生成

説明:入力イメージから線画を抽出し、抽出された線画に基づいて新しいイメージを生成します。

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": "ミニマリストな北欧スタイルのリビングルーム。",
    "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から画像を生成

説明: アニメキャラクターのリファレンスを基に、イメージを生成する機能です。

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": "カートゥーンキャラクターが慎重に顔をのぞかせ、部屋の中の鮮やかな青い宝石をじっと見つめている。",
    "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トタイプ。このパラメーターを application/json に設定します。

Authorization string (必須)

リクエストの ID 認証情報。この API は、Model Studio API キーを使用して ID 認証を行います。例:`Bearer sk-xxxx`。

X-DashScope-Async string (必須)

非同期処理の設定パラメーター。HTTP リクエストは非同期処理のみをサポートします。このパラメーターを enable に設定する必要があります。

重要

このリクエストヘッダーがない場合、「current user api does not support synchronous calls」というエラーメッセージが返されます。

リクエストボディ

model string (必須)

モデル名。例:`wanx2.1-imageedit`。

input object (必須)

プロンプトなどの基本的な入力情報。

プロパティ

prompt string (必須)

生成される画像に期待される要素や視覚的特徴を記述するプロンプト。

プロンプトは中国語または英語で、800 文字以内でなければなりません。中国語の文字とアルファベットはそれぞれ 1 文字としてカウントされます。この制限を超えたテキストは切り捨てられます。

機能ごとにプロンプトは異なります。各機能のプロンプトのヒントをご参照ください。

function string (必須)

画像編集機能。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。

画像の制約:

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

  • 画像解像度:画像の幅と高さは [512, 4096] ピクセルの範囲内である必要があります。

  • 画像サイズ: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。

入力画像の詳細:

  1. パブリックにアクセス可能な URL を使用する

    • HTTP または HTTPS 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を含む文字列。

    • 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画像データは不完全であり、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、「入力メソッド」をご参照ください。

mask_image_url string (任意)

このパラメーターは、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必須です。他の機能ではこのパラメーターは不要です。

マスク画像の URL または Base64 エンコードされたデータ。

パブリックにアクセス可能な URL (HTTP/HTTPS) または Base64 エンコードされた画像を渡すことができます。詳細については、「入力メソッド」をご参照ください。

マスク画像の要件:

  • 画像解像度:解像度は base_image_url で指定された画像と同じである必要があります。画像の幅と高さは [512, 4096] ピクセルの範囲内である必要があります。

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

  • 画像サイズ: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。

マスク領域の色の要件:

  • 白色領域:編集する部分を示します。純白 (RGB 値:[255,255,255]) である必要があります。そうでない場合、正しく認識されない可能性があります。

  • 黒色領域:変更する必要のない部分を示します。純黒 (RGB 値:[0,0,0]) である必要があります。そうでない場合、正しく認識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 または他のツールを使用して白黒のマスク画像を生成できます。

parameters object (任意)

画像編集パラメーター。

プロパティ

全般

n integer (任意)

生成する画像の数。有効値:1〜4。デフォルト値:1。

seed integer (任意)

乱数シード。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ます。seed パラメーターの値は [0, 2147483647] の範囲内である必要があります。

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。比較的安定したコンテンツを生成するには、同じ seed パラメーター値を使用します。

watermark bool (任意)

ウォーターマークを追加するかどうかを指定します。ウォーターマークは画像の右下隅に配置され、「AI Generated」と表示されます。

  • false (デフォルト)

  • true

グローバルスタイル化

n integer (任意)

生成する画像の数。有効値:1〜4。デフォルト値:1。

seed integer (任意)

乱数シード。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ます。seed パラメーターの値は [0, 2147483647] の範囲内である必要があります。

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。比較的安定したコンテンツを生成するには、同じ seed パラメーター値を使用します。

watermark bool (任意)

ウォーターマークを追加するかどうかを指定します。ウォーターマークは画像の右下隅に配置され、「AI Generated」と表示されます。

  • false (デフォルト)

  • true

strength float (任意)

functionstylization_all (グローバルスタイル化) 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。

画像の変更度合いを制御します。値は [0.0, 1.0] の範囲内である必要があります。デフォルト値:0.5。

0 に近い値は元の画像に近い結果を示し、1 に近い値は元の画像への変更度合いが大きいことを示します。

命令ベースの編集

n integer (任意)

生成する画像の数。有効値:1〜4。デフォルト値:1。

seed integer (任意)

乱数シード。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ます。seed パラメーターの値は [0, 2147483647] の範囲内である必要があります。

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。比較的安定したコンテンツを生成するには、同じ seed パラメーター値を使用します。

watermark bool (任意)

ウォーターマークを追加するかどうかを指定します。ウォーターマークは画像の右下隅に配置され、「AI Generated」と表示されます。

  • false (デフォルト)

  • true

strength float (任意)

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。

画像の変更度合いを制御します。値は [0.0, 1.0] の範囲内である必要があります。デフォルト値:0.5。

0 に近い値は元の画像に近い結果を示し、1 に近い値は元の画像への変更度合いが大きいことを示します。

アウトペインティング

n integer (任意)

生成する画像の数。有効値:1〜4。デフォルト値:1。

seed integer (任意)

乱数シード。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ます。seed パラメーターの値は [0, 2147483647] の範囲内である必要があります。

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。比較的安定したコンテンツを生成するには、同じ seed パラメーター値を使用します。

watermark bool (任意)

ウォーターマークを追加するかどうかを指定します。ウォーターマークは画像の右下隅に配置され、「AI Generated」と表示されます。

  • false (デフォルト)

  • true

top_scale float (任意)

functionexpand (アウトペインティング) に設定されている場合にのみこのパラメーターを指定します。

画像は中央に配置され、指定された比率に基づいて上方に拡張されます。デフォルト値:1.0。値は [1.0, 2.0] の範囲内である必要があります。

bottom_scale float (任意)

functionexpand (アウトペインティング) に設定されている場合にのみこのパラメーターを指定します。

画像は中央に配置され、指定された比率に基づいて下方に拡張されます。デフォルト値:1.0。値は [1.0, 2.0] の範囲内である必要があります。

left_scale float (任意)

functionexpand (アウトペインティング) に設定されている場合にのみこのパラメーターを指定します。

画像は中央に配置され、指定された比率に基づいて左方に拡張されます。デフォルト値:1.0。値は [1.0, 2.0] の範囲内である必要があります。

right_scale float (任意)

functionexpand (アウトペインティング) に設定されている場合にのみこのパラメーターを指定します。

画像は中央に配置され、指定された比率に基づいて右方に拡張されます。デフォルト値:1.0。値は [1.0, 2.0] の範囲内である必要があります。

画像の超解像

n integer (任意)

生成する画像の数。有効値:1〜4。デフォルト値:1。

seed integer (任意)

乱数シード。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ます。seed パラメーターの値は [0, 2147483647] の範囲内である必要があります。

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。比較的安定したコンテンツを生成するには、同じ seed パラメーター値を使用します。

watermark bool (任意)

ウォーターマークを追加するかどうかを指定します。ウォーターマークは画像の右下隅に配置され、「AI Generated」と表示されます。

  • false (デフォルト)

  • true

upscale_factor integer (任意)

functionsuper_resolution (画像の超解像) 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。

画像の超解像の倍率を指定します。この機能は、詳細を強調し、画像の解像度を向上させて、画像を拡大しながら高解像度処理を実現します。

値は 1〜4 の範囲内である必要があります。デフォルト値:1。`upscale_factor` を 1 に設定すると、拡大せずに画像に高解像度処理のみが実行されます。

線画から画像を生成

n integer (任意)

生成する画像の数。有効値:1〜4。デフォルト値:1。

seed integer (任意)

乱数シード。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ます。seed パラメーターの値は [0, 2147483647] の範囲内である必要があります。

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。比較的安定したコンテンツを生成するには、同じ seed パラメーター値を使用します。

watermark bool (任意)

ウォーターマークを追加するかどうかを指定します。ウォーターマークは画像の右下隅に配置され、「AI Generated」と表示されます。

  • false (デフォルト)

  • true

is_sketch bool (任意)

functiondoodle (線画から画像を生成) 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。

入力画像が線画画像であるかどうかを指定します。

  • false:デフォルト値。入力画像は線画画像ではありません。モデルはまず入力画像から線画を抽出し、次に抽出された線画に基づいて新しい画像を生成します。

  • true:入力画像は線画画像です。モデルは入力画像から直接画像を生成します。これは、落書きシナリオに適しています。

レスポンスパラメーター

成功レスポンス

`task_id` を保存して、タスクのステータスと結果をクエリします。

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

エラーレスポンス

タスクの作成に失敗しました。詳細については、「エラーメッセージ」を参照して問題を解決してください。

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

output object

タスクの出力情報。

プロパティ

task_id string

タスク ID。クエリは 24 時間有効です。

task_status string

タスクステータス。

列挙

  • PENDING

  • RUNNING

  • SUCCEEDED

  • FAILED

  • CANCELED

  • UNKNOWN:タスクが存在しないか、そのステータスを判断できません。

request_id string

一意のリクエスト 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できます。

code string

失敗したリクエストのエラーコード。リクエストが成功した場合、このパラメーターは返されません。詳細については、「エラーメッセージ」をご参照ください。

message string

失敗したリクエストの詳細情報。リクエストが成功した場合、このパラメーターは返されません。詳細については、「エラーメッセージ」をご参照ください。

ステップ 2:タスク ID による結果のクエリ

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)

リクエストの ID 認証情報。この API は、Model Studio API キーを使用して ID 認証を行います。例:`Bearer sk-xxxx`。

パスパラメーター

task_id string (必須)

タスク ID。

レスポンスパラメーター

タスクの正常な実行

タスクステータスや画像 URL などのタスクデータは 24 時間のみ保持され、この期間が過ぎると自動的に消去されます。生成された画像は速やかに保存する必要があります。

{
    "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
    }
}

タスク実行の失敗

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提供されます。詳細については、「エラーメッセージ」を参照して問題を解決してください。

{
    "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
        }
    }
}

部分的に失敗したタスク

モデルは 1 つ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、対応する画像 URL が返されます。生成に失敗した画像については、結果に失敗の理由が含まれます。さらに、使用状況の統計には成功した結果のみがカウントされます。詳細については、「エラーメッセージ」を参照して問題を解決してください。

{
    "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

タスクの出力情報。

プロパティ

task_id string

タスク ID。クエリは 24 時間有効です。

task_status string

タスクステータス。

列挙

  • PENDING

  • RUNNING

  • SUCCEEDED

  • FAILED

  • CANCELED

  • UNKNOWN:タスクが存在しないか、そのステータスを判断できません。

submit_time string

タスクが送信された時刻。時刻は UTC+8 タイムゾーンです。フォーマットは YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS です。

scheduled_time string

タスクが実行を開始した時刻。時刻は UTC+8 タイムゾーンです。フォーマットは YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS です。

end_time string

タスクが完了した時刻。時刻は UTC+8 タイムゾーンです。フォーマットは YYYY-MM-DD HH:mm:ss.SSS です。

results array object

タスク結果のリスト。画像 URL や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

タスク結果の統計。

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

失敗したリクエストのエラーコード。リクエストが成功した場合、このパラメーターは返されません。詳細については、「エラーメッセージ」をご参照ください。

message string

失敗したリクエストの詳細情報。リクエストが成功した場合、このパラメーターは返されません。詳細については、「エラーメッセージ」をご参照ください。

usage object

リクエストの使用状況統計。正常に生成された画像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

一意のリクエスト 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できます。

DashScope SDK

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

DashScope SDK は Python と Java で利用できます。

SDK のパラメーター名は、ほとんどが HTTP API のパラメーター名と同じです。パラメーター構造は、各言語の SDK カプセル化に固有です。パラメーターの詳細については、「HTTP 呼び出し」をご参照ください。

画像モデルは処理時間が長いため、基盤となるサービスは非同期です。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カプセル化レイヤーを提供します。

汎用画像編集モデルがリクエストを処理するには、約 5〜15 秒かかります。実際の処理時間は、キュー内のタスク数とネットワーク状態によって異なります。

Python SDK

Python SDK を使用して画像ファイルを処理する場合、以下の 3 つのメソッドのいずれかを使用して画像を入力できます。シナリオに最も適したメソッドを選択してください。

  1. パブリック URL:HTTP または HTTPS プロトコルを使用する、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} の形式の Base64 エンコードされたファイル文字列。

  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ます。正しいファイルパスの提供方法については、以下の表をご参照ください。

システム

提供するファイルパス

例 (絶対パス)

例 (相対パス)

Linux または macOS

file://{ファイルの絶対パスまたは相対パス}

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

file://./images/test.png

Windows

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 がインストールされていることを確認してください。pip install -U dashscope を実行して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。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、同期呼び出しを行う方法を示し、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の 3 つの画像入力方法をサポートします。

リクエストのサンプル
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
"""

# 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください:api_key="sk-xxx"
api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")


# --- ヘルパー関数:Base64 エンコーディング用 ---
# フォーマット:data:{MIME_type};base64,{base64_data}
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、または認識できない画像フォーマットです")
    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}"

"""
画像入力方法の説明:
以下の 3 つの画像入力方法が提供されています。いずれか 1 つを選択できます。

1. パブリック 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 - プライベート画像や暗号化された転送が必要なシナリオに適しています。
"""

# [方法 1] パブリック画像 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)
# フォーマット要件: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"                 # 実際のパスによります
# base_image_url = "file://" + "./base_image.jpeg"                # 実際のパスによります

# [方法 3] Base64 エンコードされた画像を使用
# mask_image_url = encode_file("./mask_image.png")               # 実際のパスによります
# base_image_url = encode_file("./base_image.jpeg")              # 実際のパスによります


def sample_sync_call_imageedit():
    print('please wait...')
    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('response: %s' % rsp)
    if rsp.status_code == HTTPStatus.OK:
        for result in rsp.output.results:
            print("---------------------------")
            print(result.url)
    else:
        print('sync_call Failed, status_code: %s, code: %s, message: %s' %
              (rsp.status_code, rsp.code, rsp.message))


if __name__ == '__main__':
    sample_sync_call_imageedit()
レスポンスのサンプル
URL は 24 時間有効です。速やかに画像を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、非同期呼び出しを行う方法のみを示します。

リクエストのサンプル
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
"""

# 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください:api_key="sk-xxx"
api_key = os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY")

# パブリック画像 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('Failed, 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('Failed, status_code: %s, code: %s, message: %s' %
              (status.status_code, status.code, status.message))

    # 非同期タスクの完了を待つ
    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('Failed, status_code: %s, code: %s, message: %s' %
              (rsp.status_code, rsp.code, rsp.message))


if __name__ == '__main__':
    sample_async_call_imageedit()
レスポンスのサンプル

1. タスク作成のレスポンス例

{
	"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レスポンス例

URL は 24 時間有効です。速やかに画像を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?Expires=17xxxxxx"
            }
        ],
        "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場合、以下の 3 つのメソッドのいずれかを使用して画像を入力できます。シナリオに最も適したメソッドを選択してください。

  1. パブリック URL:HTTP または HTTPS プロトコルを使用する、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} の形式の Base64 エンコードされたファイル文字列。

  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の提供方法については、以下の表をご参照ください。

システム

提供するファイルパス

Linux または macOS

file://{ファイルの絶対パス}

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

Windows

file:///{ファイルの絶対パス}

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。最新バージョンにアップグレードすることを推奨します。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、同期呼び出しを行う方法を示し、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の 3 つの画像入力方法をサポートします。

リクエストのサンプル
// 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 {

    // 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください:apiKey="sk-xxx"
    static String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY");

    /**
     * 画像入力方法の説明:3 つの方法から 1 つを選択
     *
     * 1. パブリック 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 - プライベート画像や暗号化された転送が必要なシナリオに適しています。
     */

    //[方法 1] パブリック 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";

    //[方法 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

    //[方法 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
        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
     * @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
        String mimeType = null;
        try {
            mimeType = Files.probeContentType(path);
        } catch (IOException e) {
            throw new IllegalArgumentException("Cannot detect the file type: " + filePath);
        }
        if (mimeType == null || !mimeType.startsWith("image/")) {
            throw new IllegalArgumentException("Unsupported or unrecognizable image format");
        }
        // ファイルコンテンツを読み取り、エンコード
        byte[] fileBytes = null;
        try{
            fileBytes = Files.readAllBytes(path);
        } catch (IOException e) {
            throw new IllegalArgumentException("Cannot read the file content: " + filePath);
        }

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

    public static void main(String[] args) {
        syncCall();
    }
}
レスポンスのサンプル
URL は 24 時間有効です。速やかに画像を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、非同期呼び出しを行う方法のみを示します。

リクエストのサンプル
// 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 {

    // 環境変数を設定していない場合は、次の行を Model Studio API キーに置き換えてください:apiKey="sk-xxx"
    static String apiKey = System.getenv("DASHSCOPE_API_KEY");

    //[方法 1] パブリック 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
        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 は空にできます。
        ImageSynthesisResult result = is.fetch(taskId, apiKey);
        System.out.println(result.getOutput());
        System.out.println(result.getUsage());
    }


    public static void main(String[] args) {
        asyncCall();
    }
}
レスポンスのサンプル

1. タスク作成のレスポンス例

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

2. タスク結果クエリのレスポンス例

`video_url` は 24 時間で有効期限が切れます。速やかにビデオを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",
		"video_url": "https://dashscope-result-hz.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/aaaa.mp4"
	},
	"usage": {
		"video_count": 1,
		"video_duration": 5,
		"video_ratio": "standard"
	}
}

エラーコード

呼び出しが失敗した場合は、「エラーメッセージ」を参照してトラブルシューティングを行ってください。

この API は、以下の特定のエラーコードも返します。

HTTP ステータスコード

code (API エラーコード)

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

Input data is suspected of being involved in IP infringement.

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

Input data may contain inappropriate content.

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。入力を修正して再試行してください。

500

InternalError

InternalError

サービスエラーが発生しました。偶発的な発生を除外するために再試行してください。

入力画像の説明

値渡し

入力画像は複数の文字列形式で提供できます。以下の表は、各呼び出し方法でサポートされている形式を説明しています。

メソッド

HTTP

Python SDK

Java SDK

サポートされている入力画像メソッド

  • 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

方法 1:パブリック URL を使用

  • パブリックにアクセス可能な画像 URL を提供します。HTTP と HTTPS の両方がサポートされています。

  • 例:https://xxxx/img.png

方法 2:Base64 エンコーディングを使用

ローカル画像ファイルを Base64 エンコードされた文字列に変換し、data:{MIME_type};base64,{base64_data} の形式で提供します。

  • 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}:画像のメディアタイプ。これはファイル形式に対応している必要があります。

  • {base64_data}:Base64 エンコードされた画像データ。

  • MIME タイプのマッピング:

    画像フォーマット

    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......"

    注意:上記の Base64 文字列はデモンストレーションのために切り捨てられています。実際には、完全なエンコードされた文字列を渡す必要があります。

方法 3:ローカルファイルパスを使用

  • HTTP 呼び出しはローカルファイルパスをサポートしていません。この方法は Python および Java SDK でのみサポートされています。

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

画像アクセス設定

ドメイン名ホワイトリストの設定:ご利用の業務システムが画像リンクにアクセスできるようにする

生成された画像は Alibaba Cloud OSS に保存されます。各画像には、https://dashscope-result-xx.oss-cn-xxxx.aliyuncs.com/xxx.png のような OSS リンクが割り当てられます。OSS リンクはパブリックアクセスを許可しており、画像を表示またはダウンロードするために使用できます。リンクは 24 時間のみ有効です。

ご利用の業務システムに高いセキュリティ要件があり、Alibaba Cloud OSS リンクにアクセスできない場合は、パブリックアクセス用のホワイトリストを設定する必要があります。画像リンクにアクセスするには、以下のドメイン名をホワイトリストに追加してください。

# OSS ドメイン名リスト
dashscope-result-bj.oss-cn-beijing.aliyuncs.com
dashscope-result-hz.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com
dashscope-result-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com
dashscope-result-wlcb.oss-cn-wulanchabu.aliyuncs.com
dashscope-result-zjk.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com
dashscope-result-sz.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com
dashscope-result-hy.oss-cn-heyuan.aliyuncs.com
dashscope-result-cd.oss-cn-chengdu.aliyuncs.com
dashscope-result-gz.oss-cn-guangzhou.aliyuncs.com
dashscope-result-wlcb-acdr-1.oss-cn-wulanchabu-acdr-1.aliyuncs.com

よくある質問

画像モデルに関する一般的な質問については、「よくある質問」ドキュメントをご参照ください。このドキュメントでは、モデルの課金、リクエスト制限、一般的な API エラーの解決策などのトピックを扱っています。