Générations d'images Qwen

Create image

curl --request POST \
  --url https://api.dgrid.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "prompt": "A cute baby sea otter wearing a beret",
  "model": "dall-e-3",
  "size": "1024x1024"
}
'

import requests

url = "https://api.dgrid.ai/v1/images/generations"

payload = {
    "prompt": "A cute baby sea otter wearing a beret",
    "model": "dall-e-3",
    "size": "1024x1024"
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    prompt: 'A cute baby sea otter wearing a beret',
    model: 'dall-e-3',
    size: '1024x1024'
  })
};

fetch('https://api.dgrid.ai/v1/images/generations', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.dgrid.ai/v1/images/generations"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"prompt\": \"A cute baby sea otter wearing a beret\",\n  \"model\": \"dall-e-3\",\n  \"size\": \"1024x1024\"\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.dgrid.ai/v1/images/generations")
  .header("Authorization", "Bearer <token>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"prompt\": \"A cute baby sea otter wearing a beret\",\n  \"model\": \"dall-e-3\",\n  \"size\": \"1024x1024\"\n}")
  .asString();

{
  "created": 123,
  "data": [
    {
      "url": "<string>",
      "b64_json": "<string>",
      "revised_prompt": "<string>"
    }
  ],
  "usage": {
    "total_tokens": 123,
    "input_tokens": 123,
    "output_tokens": 123,
    "input_tokens_details": {
      "text_tokens": 123,
      "image_tokens": 123
    }
  }
}

{
  "error": {
    "message": "<string>",
    "type": "<string>",
    "param": "<string>",
    "code": "<string>"
  }
}

POST

images

generations

Create image

curl --request POST \
  --url https://api.dgrid.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "prompt": "A cute baby sea otter wearing a beret",
  "model": "dall-e-3",
  "size": "1024x1024"
}
'

import requests

url = "https://api.dgrid.ai/v1/images/generations"

payload = {
    "prompt": "A cute baby sea otter wearing a beret",
    "model": "dall-e-3",
    "size": "1024x1024"
}
headers = {
    "Authorization": "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {Authorization: 'Bearer <token>', 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    prompt: 'A cute baby sea otter wearing a beret',
    model: 'dall-e-3',
    size: '1024x1024'
  })
};

fetch('https://api.dgrid.ai/v1/images/generations', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.dgrid.ai/v1/images/generations"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"prompt\": \"A cute baby sea otter wearing a beret\",\n  \"model\": \"dall-e-3\",\n  \"size\": \"1024x1024\"\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Authorization", "Bearer <token>")
	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.dgrid.ai/v1/images/generations")
  .header("Authorization", "Bearer <token>")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"prompt\": \"A cute baby sea otter wearing a beret\",\n  \"model\": \"dall-e-3\",\n  \"size\": \"1024x1024\"\n}")
  .asString();

{
  "created": 123,
  "data": [
    {
      "url": "<string>",
      "b64_json": "<string>",
      "revised_prompt": "<string>"
    }
  ],
  "usage": {
    "total_tokens": 123,
    "input_tokens": 123,
    "output_tokens": 123,
    "input_tokens_details": {
      "text_tokens": 123,
      "image_tokens": 123
    }
  }
}

{
  "error": {
    "message": "<string>",
    "type": "<string>",
    "param": "<string>",
    "code": "<string>"
  }
}

Cette page utilise la même opération images/generations que Créer une image, avec le playground ci-dessus prérempli pour le schéma d’image générique de style OpenAI (prompt, model, size, etc.). Les notes ci-dessous décrivent la forme de requête spécifique à Qwen pour les modèles de type wanx-v1.

Les modèles d’image Qwen acceptent une forme de requête alternative qui place votre prompt dans input.messages au lieu d’un champ prompt de premier niveau. Fournissez model et input ensemble dans le corps de requête du playground pour utiliser ce format.

Champs de requête spécifiques à Qwen

Champ	Type	Requis	Description
`model`	string	Oui	Identifiant du modèle, tel que `wanx-v1`.
`input`	object	Oui	Objet conteneur envoyé dans la requête, utilisé à la place d’un `prompt` de premier niveau.
`input.messages`	array	Oui	Tableau de messages imbriqué sous `input`.
`input.messages[].role`	string	Oui	Rôle du message, par exemple `user`.
`input.messages[].content`	string	Oui	Texte du prompt décrivant l’image souhaitée.

Contrairement aux champs standards prompt / size / quality affichés dans le playground, les modèles wanx-v1 de Qwen lisent le prompt à partir de input.messages[].content. Les autres champs de premier niveau tels que n et response_format ne sont pas utilisés par ce format.

Exemple : générer une image

{
  "model": "wanx-v1",
  "input": {
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "A serene mountain lake at dawn, photorealistic."
      }
    ]
  }
}

Champs de réponse

La réponse suit la forme standard de génération d’image :

integer

Horodatage de création.

array

Éléments d’image générés.

Afficher data item properties

string

URL de l’image.

string

Charge utile image en base64.

string

Prompt révisé renvoyé par le modèle.

Exemple de réponse

200

{
  "created": 1719859200,
  "data": [
    {
      "url": "https://cdn.dgrid.ai/generated/abc123.png",
      "b64_json": "",
      "revised_prompt": "A serene mountain lake at dawn with mist rising off the water, photorealistic."
    }
  ]
}

Autorisations

Authorization

string

header

requis

Your DGrid API key. All endpoints use Authorization: Bearer <DGRID_API_KEY>.

Corps

application/json

OpenAI format
Qwen format

prompt

string

requis

Image prompt.

model

string

défaut:dall-e-2

Model such as dall-e-2 or dall-e-3.

integer

défaut:1

Number of images to generate.

quality

enum<string>

défaut:standard

Options disponibles:

standard,

hd

response_format

enum<string>

défaut:url

Options disponibles:

url,

b64_json

size

string

défaut:1024x1024

Output size.

style

enum<string>

défaut:vivid

Options disponibles:

vivid,

natural

user

string

End-user identifier.

Réponse

Generated images.

created

integer

Creation timestamp.

data

object[]

Generated image entries.

Show child attributes

usage

object

Show child attributes

Créer une image

Modifier une image

PRISE EN MAIN

API DE MODÈLES

CLÉS API DE GESTION

API X402

Générations d'images Qwen

Champs de requête spécifiques à Qwen

Exemple : générer une image

Champs de réponse

Exemple de réponse

Autorisations

Corps

Réponse

​Champs de requête spécifiques à Qwen

​Exemple : générer une image

​Champs de réponse

​Exemple de réponse

Autorisations

Corps

Réponse

Champs de requête spécifiques à Qwen

Exemple : générer une image

Champs de réponse

Exemple de réponse