MAI Image 2.7 API
Planifica cambios con el modelo de edición de imágenes Microsoft MAI Image 2.7. Combina el original con instrucciones claras de escena, luz, texto y detalles a conservar en el Playground de MAI Image API.
Configuración de MAI Image 2.7 API
- Imagen de origen desde archivo o URL
- Instrucciones de edición en el prompt
- Configuración en Form y JSON
Indica qué debe cambiar y qué detalles deben conservarse.
Elige una imagen y describe los cambios.
Prepara ediciones concretas con MAI Image 2.7 API
Empieza con tu imagen y un objetivo claro. Usa el espacio de edición para separar los cambios deseados de la composición, los materiales y los detalles que deben mantenerse.
Ejemplo de la MAI Image 2.7 API: edición de imágenes
Usa estos ejemplos para preparar una solicitud de edición con la imagen original y las instrucciones, y después consulta la tarea para obtener el resultado.
- 1
Autenticar la solicitud a la MAI Image 2.7 API
Guarda tu clave API de APIMart en la variable de entorno APIMART_API_KEY. Envíala como Authorization: Bearer <key> tanto al solicitar la edición como al consultar la tarea.
- 2
Enviar una tarea de edición de imagen
Envía POST /v1/images/generations con model definido como mai-image-2.7, las instrucciones de edición en prompt y una URL HTTP o HTTPS de la imagen original en image_urls. Lee el ID de la tarea en data[0].task_id de la respuesta.
- 3
Obtener la imagen editada
Consulta la tarea con GET /v1/tasks/{task_id}. Si su estado es completed, lee la URL de la imagen en data.result.images[0].url[0]. Si el estado es failed, consulta el motivo en data.error.message.
Consulta la documentación de APIMart para conocer la autenticación y el uso general de la API de APIMart.
curl -X POST https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $APIMART_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mai-image-2.7",
"prompt": "Coloca el producto de esta imagen sobre una encimera de cocina de mármol con luz suave de la mañana, manteniendo su forma y su etiqueta sin cambios.",
"image_urls": [
"https://example.com/source-image.jpg"
]
}'import os
import time
import requests
API_BASE = "https://api.apimart.ai"
headers = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['APIMART_API_KEY']}"}
# 1. Submit the generation task
payload = {
"model": "mai-image-2.7",
"prompt": "Coloca el producto de esta imagen sobre una encimera de cocina de mármol con luz suave de la mañana, manteniendo su forma y su etiqueta sin cambios.",
"image_urls": [
"https://example.com/source-image.jpg"
]
}
resp = requests.post(f"{API_BASE}/v1/images/generations", headers=headers, json=payload, timeout=60)
resp.raise_for_status()
task_id = resp.json()["data"][0]["task_id"]
# 2. Poll the task until it finishes
for _ in range(200):
task_resp = requests.get(f"{API_BASE}/v1/tasks/{task_id}", headers=headers, timeout=30)
task_resp.raise_for_status()
task = task_resp.json()["data"]
if task["status"] == "completed":
print(task["result"]["images"][0]["url"][0])
break
if task["status"] == "failed":
raise RuntimeError(task.get("error", {}).get("message", "generation failed"))
time.sleep(3)
else:
raise TimeoutError(f"task {task_id} did not finish in time; continue GET polling with this task ID")TASK_ID="task_xxx" # replace with the task_id returned by the POST request
curl "https://api.apimart.ai/v1/tasks/$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $APIMART_API_KEY"Parámetros de la MAI Image 2.7 API
| Parámetro | Tipo | Obligatorio | Por defecto | Descripción |
|---|---|---|---|---|
model | string | Sí | Por defecto: mai-image-2.7 | Valor del modelo utilizado en el ejemplo de esta página: mai-image-2.7. |
prompt | string | Sí | Por defecto: — | Describe los cambios que quieres hacer y los elementos de la imagen original que deben conservarse. |
image_urls | array | Sí | Por defecto: — | Un array que contiene exactamente una URL HTTP o HTTPS de la imagen original que se va a editar. |
