详细解释api

基础请求结构

复制代码
{
    "type": "generate",          # 固定值,表示请求生成图像
    "numbers": 4,                # 生成图像数量
    "prompt": ["场景描述1", "场景描述2", ...],  # 每个图像的详细文字描述
    "neg_prompt": ["负面关键词1", "负面关键词2", ...],  # 需避免的特征
    "ratio": ["4:3", "4:3", ...] # 图像宽高比例
}

关键参数详解

1. type
  • 含义:请求类型
  • 可选值 :
    • "generate":生成新图像
    • "upscale":图像放大
    • "variation":基于现有图像生成变体
2. numbers
  • 含义:需要生成的图像数量
  • 注意 :
    • 通常建议单次请求不超过 5 张,避免超时
    • 部分 API 有并发限制(如免费版可能限制为 1-2 张)
3. prompt
  • 含义:图像详细描述,决定生成内容

  • 构成要素:

    • 风格:如 "港风动漫"" 二次元 ""写实油画" 等
    • 场景:如 "大巴失控冲向悬崖"" 青楼内翩翩起舞 "
    • 人物:如 "身着古装的女子"" 表情惊恐的学生 "
    • 环境:如 "阴云密布的天空"" 灯光昏暗的侯府 "
    • 光影:如 "光影对比强烈"" 暖黄色灯光 "
    • 构图:如 "俯视角"" 人物在画面中心 "
  • 示例优化:

    json

    复制代码
    "prompt": [
      "港风动漫风格,一辆倾斜的红色双层巴士冲向悬崖,玻璃碎裂,车内学生表情惊恐,暴雨倾盆,霓虹灯牌在雨中闪烁,侧逆光突出剪影,画面颗粒感强"
    ]
4. neg_prompt
  • 含义:需避免生成的内容
  • 常见关键词 :
    • 低质量相关:"blurry", "low quality", "pixelated"
    • 风格排除:"3D", "cartoon", "anime"(如果需要写实风格)
    • 特定元素:"ugly", "disfigured", "bad anatomy"
5. ratio
  • 含义:图像宽高比例
  • 常见值 :
    • 正方形:"1:1"
    • 横幅:"16:9", "21:9"
    • 竖幅:"9:16"
    • 标准:"4:3"(你当前使用的比例)

进阶参数(可选)

1. style
  • 作用:显式指定风格,与 prompt 中的风格描述互补

  • 示例 :

    json

    复制代码
    "style": "Hong Kong style animation",
    "prompt": ["一辆失控的大巴..."]
2. seed
  • 作用:固定随机种子,确保结果可复现

  • 示例 :

    json

    复制代码
    "seed": 12345,  # 相同seed+prompt会生成相似图像
3. quality
  • 作用:控制图像质量,影响生成时间
  • 可选值 :
    • "normal"(默认)
    • "high"(更高质量,更长生成时间)

使用建议

  1. 风格强化:

    • 在 prompt 中重复关键风格词(如 "港风动漫")
    • 添加时代特征(如 "复古霓虹灯"" 老香港街道 ")
  2. 光影控制:

    • 冷色调适合悬疑场景(如 "深蓝色调"" 雨夜霓虹 ")
    • 暖光营造复古感(如 "钨丝灯"" 昏黄路灯 ")
  3. 细节增强:

    • 添加时代元素(如 "BB 机"" 繁体字招牌 ")
    • 人物服饰材质(如 "旗袍蕾丝边"" 皮革风衣 ")
  4. 负面提示优化:

    json

    复制代码
    "neg_prompt": [
      "modern city", "clean environment", 
      "flat lighting", "digital painting"
    ]

常见问题排查

  1. 生成结果不符合预期:

    • 检查 prompt 是否包含矛盾描述(如 "明亮场景" 与 "阴森恐怖")
    • 增加 neg_prompt 排除干扰元素
  2. 比例异常:

    • 部分 API 可能不严格遵守比例,需在生成后裁剪
  3. 风格不突出:

    • 在 prompt 开头明确风格(如 "港风动漫,以... 为背景")
    • 参考同类成功案例的描述模板
相关推荐
夏幻灵7 小时前
JavaScript this 面试:五种绑定规则、优先级与常见面试陷阱
开发语言·javascript·面试
三天不学习8 小时前
Egg.js 4 突然爆火,原因是否归结于AI 原生落地需求爆发?
前端·javascript·全栈·egg.js
xcs194059 小时前
前端 vue 的前端页面debugger 进不去
前端·javascript·vue.js
小宋102114 小时前
A2UI从零实战:Agent安全生成交互界面与事件回传
javascript·人工智能·安全·交互
大包子14 小时前
structuredClone vs lodash.cloneDeep:核心差异与选型指南
javascript·vue.js
lerhxx15 小时前
AI 应用中的上下文管理 —— 从"上下文窗口"到"分层压缩"的工程实践
前端·javascript
Mahut15 小时前
我在 Mac 上做了个本地剪辑器
javascript·架构·产品
汉堡大王952715 小时前
GPT-6 上线 48 小时,我扒开了 Intelligent UI 的运行机制:DIL、沙箱 Worker 和一个 React 式协调器
前端·javascript·后端
hai_android15 小时前
Chat 聊天模块功能总结
前端·javascript·vue.js
创世虚拟世界16 小时前
我做了一个 3D 虚拟世界基底,基于这个再做 3D 虚拟世界或者元宇宙,会事半功倍
javascript·人工智能·3d·gitee·虚拟现实