全能图像模型2.0

任务进度与结果查询见 使用说明。

说明

异步任务接口，用于提交全能图像模型2.0 图片生成任务，支持文生图和图文生图，具体生成进度与结果请通过任务查询接口获取。

请求地址

POST /open/v1/ai_creation/task/submit

Header

access_token: {{access_token}}
Content-Type: application/json

请求参数 Body

{
  "ref_img_url": [
    "https://res.chanjing.cc/chanjing/res/aigc_creation/photo/ref.jpg"
  ],
  "ref_prompt": "生成一张电商主图，白底，主体清晰，商业摄影质感",
  "creation_type": 3,
  "aspect_ratio": "1:1",
  "clarity": 2048,
  "number_of_images": 1,
  "model_code": "image2_medium"
}

参数说明

字段	类型	是否必传	示例	说明
ref_img_url	array<string>	否	["https://res.chanjing.cc/chanjing/res/aigc_creation/photo/ref.jpg"]	参考图 URL 列表，不传则为文生图
ref_prompt	string	是	生成一张电商主图，白底，主体清晰，商业摄影质感	图片生成提示词
creation_type	int	是	3	创作类型，图片生成为 3
aspect_ratio	string	是	1:1	输出图片宽高比，支持 1:1、3:4、4:3、9:16、16:9、21:9、2:3、3:2、9:21
clarity	int	否	2048	图片清晰度/分辨率档位，支持 2048、4096
number_of_images	int	是	1	本次任务生成图片数量，1-4 张
model_code	string	是	image2_medium	模型编码，固定为 image2_medium

响应示例

{
  "trace_id": "96afa792520b0e6a86d72e89435bc0a7",
  "code": 0,
  "msg": "success",
  "data": "a60747d7-dc05-4afc-b2ef-ee4370ed53c6"
}

响应字段说明

字段	说明
code	响应状态码
msg	响应信息
trace_id	请求链路追踪 ID
data	提交的创作 ID

响应状态码说明

code	说明
0	响应成功
400	传入参数格式错误
10400	AccessToken 验证失败
40000	参数错误
40001	超出 QPS 限制
50000	系统内部错误

示例代码

cURL

curl --location --request POST 'https://open-api.chanjing.cc/open/v1/ai_creation/task/submit' \
--header 'access_token: {{access_token}}' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "ref_prompt": "生成一张电商主图，白底，主体清晰，商业摄影质感",
    "creation_type": 3,
    "aspect_ratio": "1:1",
    "clarity": 2048,
    "number_of_images": 1,
    "model_code": "image2_medium"
}'

Go

payload := strings.NewReader(`{
  "ref_prompt": "生成一张电商主图，白底，主体清晰，商业摄影质感",
  "creation_type": 3,
  "aspect_ratio": "1:1",
  "clarity": 2048,
  "number_of_images": 1,
  "model_code": "image2_medium"
}`)

Java

RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{\n  \"ref_prompt\": \"生成一张电商主图，白底，主体清晰，商业摄影质感\",\n  \"creation_type\": 3,\n  \"aspect_ratio\": \"1:1\",\n  \"clarity\": 2048,\n  \"number_of_images\": 1,\n  \"model_code\": \"image2_medium\"\n}");

Python

payload = json.dumps({
  "ref_prompt": "生成一张电商主图，白底，主体清晰，商业摄影质感",
  "creation_type": 3,
  "aspect_ratio": "1:1",
  "clarity": 2048,
  "number_of_images": 1,
  "model_code": "image2_medium"
})