Image Editing: Edit an existing image with text instructions
curl --request POST \
--url https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"contents": [
{
"parts": [
{
"text": "Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces"
},
{
"inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<BASE64_DATA_IMG_1>"
}
},
{
"inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<BASE64_DATA_IMG_2>"
}
}
]
}
],
"generationConfig": {
"responseModalities": [
"IMAGE"
],
"imageConfig": {
"aspectRatio": "16:9",
"imageSize": "2K"
}
}
}
'import requests
url = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent"
payload = {
"contents": [{ "parts": [{ "text": "Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces" }, { "inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<BASE64_DATA_IMG_1>"
} }, { "inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<BASE64_DATA_IMG_2>"
} }] }],
"generationConfig": {
"responseModalities": ["IMAGE"],
"imageConfig": {
"aspectRatio": "16:9",
"imageSize": "2K"
}
}
}
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({
contents: [
{
parts: [
{
text: 'Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces'
},
{inlineData: {mimeType: 'image/png', data: '<BASE64_DATA_IMG_1>'}},
{inlineData: {mimeType: 'image/png', data: '<BASE64_DATA_IMG_2>'}}
]
}
],
generationConfig: {
responseModalities: ['IMAGE'],
imageConfig: {aspectRatio: '16:9', imageSize: '2K'}
}
})
};
fetch('https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));<?php
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent",
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_ENCODING => "",
CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'contents' => [
[
'parts' => [
[
'text' => 'Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces'
],
[
'inlineData' => [
'mimeType' => 'image/png',
'data' => '<BASE64_DATA_IMG_1>'
]
],
[
'inlineData' => [
'mimeType' => 'image/png',
'data' => '<BASE64_DATA_IMG_2>'
]
]
]
]
],
'generationConfig' => [
'responseModalities' => [
'IMAGE'
],
'imageConfig' => [
'aspectRatio' => '16:9',
'imageSize' => '2K'
]
]
]),
CURLOPT_HTTPHEADER => [
"Authorization: Bearer <token>",
"Content-Type: application/json"
],
]);
$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);
curl_close($curl);
if ($err) {
echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
echo $response;
}package main
import (
"fmt"
"strings"
"net/http"
"io"
)
func main() {
url := "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent"
payload := strings.NewReader("{\n \"contents\": [\n {\n \"parts\": [\n {\n \"text\": \"Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces\"\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_1>\"\n }\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_2>\"\n }\n }\n ]\n }\n ],\n \"generationConfig\": {\n \"responseModalities\": [\n \"IMAGE\"\n ],\n \"imageConfig\": {\n \"aspectRatio\": \"16:9\",\n \"imageSize\": \"2K\"\n }\n }\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.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent")
.header("Authorization", "Bearer <token>")
.header("Content-Type", "application/json")
.body("{\n \"contents\": [\n {\n \"parts\": [\n {\n \"text\": \"Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces\"\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_1>\"\n }\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_2>\"\n }\n }\n ]\n }\n ],\n \"generationConfig\": {\n \"responseModalities\": [\n \"IMAGE\"\n ],\n \"imageConfig\": {\n \"aspectRatio\": \"16:9\",\n \"imageSize\": \"2K\"\n }\n }\n}")
.asString();require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n \"contents\": [\n {\n \"parts\": [\n {\n \"text\": \"Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces\"\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_1>\"\n }\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_2>\"\n }\n }\n ]\n }\n ],\n \"generationConfig\": {\n \"responseModalities\": [\n \"IMAGE\"\n ],\n \"imageConfig\": {\n \"aspectRatio\": \"16:9\",\n \"imageSize\": \"2K\"\n }\n }\n}"
response = http.request(request)
puts response.read_body{
"candidates": [
{
"content": {
"parts": [
{
"inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<string>"
}
}
]
},
"finishReason": "STOP"
}
],
"usageMetadata": {
"promptTokenCount": 10,
"candidatesTokenCount": 258
}
}Генерация изображений Nano Banana 2
Справочник API редактирования изображений
Справочник API редактирования изображений Nano Banana 2 и интерактивная среда — предоставьте изображение и инструкцию, чтобы сгенерировать отредактированный результат
POST
/
v1beta
/
models
/
gemini-3.1-flash-image:generateContent
Image Editing: Edit an existing image with text instructions
curl --request POST \
--url https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"contents": [
{
"parts": [
{
"text": "Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces"
},
{
"inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<BASE64_DATA_IMG_1>"
}
},
{
"inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<BASE64_DATA_IMG_2>"
}
}
]
}
],
"generationConfig": {
"responseModalities": [
"IMAGE"
],
"imageConfig": {
"aspectRatio": "16:9",
"imageSize": "2K"
}
}
}
'import requests
url = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent"
payload = {
"contents": [{ "parts": [{ "text": "Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces" }, { "inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<BASE64_DATA_IMG_1>"
} }, { "inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<BASE64_DATA_IMG_2>"
} }] }],
"generationConfig": {
"responseModalities": ["IMAGE"],
"imageConfig": {
"aspectRatio": "16:9",
"imageSize": "2K"
}
}
}
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({
contents: [
{
parts: [
{
text: 'Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces'
},
{inlineData: {mimeType: 'image/png', data: '<BASE64_DATA_IMG_1>'}},
{inlineData: {mimeType: 'image/png', data: '<BASE64_DATA_IMG_2>'}}
]
}
],
generationConfig: {
responseModalities: ['IMAGE'],
imageConfig: {aspectRatio: '16:9', imageSize: '2K'}
}
})
};
fetch('https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent', options)
.then(res => res.json())
.then(res => console.log(res))
.catch(err => console.error(err));<?php
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent",
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_ENCODING => "",
CURLOPT_MAXREDIRS => 10,
CURLOPT_TIMEOUT => 30,
CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'contents' => [
[
'parts' => [
[
'text' => 'Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces'
],
[
'inlineData' => [
'mimeType' => 'image/png',
'data' => '<BASE64_DATA_IMG_1>'
]
],
[
'inlineData' => [
'mimeType' => 'image/png',
'data' => '<BASE64_DATA_IMG_2>'
]
]
]
]
],
'generationConfig' => [
'responseModalities' => [
'IMAGE'
],
'imageConfig' => [
'aspectRatio' => '16:9',
'imageSize' => '2K'
]
]
]),
CURLOPT_HTTPHEADER => [
"Authorization: Bearer <token>",
"Content-Type: application/json"
],
]);
$response = curl_exec($curl);
$err = curl_error($curl);
curl_close($curl);
if ($err) {
echo "cURL Error #:" . $err;
} else {
echo $response;
}package main
import (
"fmt"
"strings"
"net/http"
"io"
)
func main() {
url := "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent"
payload := strings.NewReader("{\n \"contents\": [\n {\n \"parts\": [\n {\n \"text\": \"Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces\"\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_1>\"\n }\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_2>\"\n }\n }\n ]\n }\n ],\n \"generationConfig\": {\n \"responseModalities\": [\n \"IMAGE\"\n ],\n \"imageConfig\": {\n \"aspectRatio\": \"16:9\",\n \"imageSize\": \"2K\"\n }\n }\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.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent")
.header("Authorization", "Bearer <token>")
.header("Content-Type", "application/json")
.body("{\n \"contents\": [\n {\n \"parts\": [\n {\n \"text\": \"Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces\"\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_1>\"\n }\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_2>\"\n }\n }\n ]\n }\n ],\n \"generationConfig\": {\n \"responseModalities\": [\n \"IMAGE\"\n ],\n \"imageConfig\": {\n \"aspectRatio\": \"16:9\",\n \"imageSize\": \"2K\"\n }\n }\n}")
.asString();require 'uri'
require 'net/http'
url = URI("https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer <token>'
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = "{\n \"contents\": [\n {\n \"parts\": [\n {\n \"text\": \"Combine the people from these two images into one office scene, making funny faces\"\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_1>\"\n }\n },\n {\n \"inlineData\": {\n \"mimeType\": \"image/png\",\n \"data\": \"<BASE64_DATA_IMG_2>\"\n }\n }\n ]\n }\n ],\n \"generationConfig\": {\n \"responseModalities\": [\n \"IMAGE\"\n ],\n \"imageConfig\": {\n \"aspectRatio\": \"16:9\",\n \"imageSize\": \"2K\"\n }\n }\n}"
response = http.request(request)
puts response.read_body{
"candidates": [
{
"content": {
"parts": [
{
"inlineData": {
"mimeType": "image/png",
"data": "<string>"
}
}
]
},
"finishReason": "STOP"
}
],
"usageMetadata": {
"promptTokenCount": 10,
"candidatesTokenCount": 258
}
}Интерактивная Песочница справа поддерживает выбор параметров из выпадающих списков. Введите свой API Key в поле Authorization (формат:
Bearer sk-xxx), чтобы отправлять тестовые запросы одним щелчком.Область действия: эта страница посвящена редактированию изображений. Необходимо предоставить входное изображение (закодированное в base64) вместе с инструкциями по редактированию. Чтобы создать новое изображение только по тексту, используйте эндпоинт преобразования текста в изображение.
🖥️ Ограничение Песочницы в браузере (важно)Этот эндпоинт возвращает изображение в кодировке base64 (
inlineData.data, обычно несколько МБ). Из-за ограничений браузера на отображение Песочница справа после получения ответа может показать 请求时发生错误: unable to complete request — запрос на самом деле выполнен успешно; браузер просто не может отобразить такую длинную строку base64.Рекомендуемый порядок действий (подходит для начинающих):- Скопируйте приведённый ниже пример для Python / Node.js / cURL и запустите его локально. Код автоматически
base64.b64decodeответ и сохраняет изображение в файл. - Если вам необходимо использовать Песочницу в браузере, возьмите крошечное исходное изображение (< 50KB) и установите для
imageSizeминимальный уровень (например,512/1K).
⚠️ Структура массива Неправильно (каждая часть содержит и
parts (важно — прочитайте, если редактируете несколько изображений)Каждый part должен быть либо text, либо inlineData, но не обоими одновременно. Это соответствует официальному контракту Google для gemini-3.1-flash-image.Правильно: одна текстовая часть (инструкция) + N частей inlineData (по одной на изображение):"contents": [{
"parts": [
{"text": "Combine the people from these two images into one office scene"},
{"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": "<BASE64_DATA_IMG_1>"}},
{"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": "<BASE64_DATA_IMG_2>"}}
]
}]
text, и inlineData — это приводит к неопределённому поведению):"contents": [{
"parts": [
{"inlineData": {...}, "text": "is this the prompt 1"},
{"inlineData": {...}, "text": "is this the prompt 2"}
]
}]
🖼️ О поле После запуска просто
inlineData.dataЭтот эндпоинт использует формат JSON (а не загрузку файла в формате multipart), поэтому в Песочнице нельзя напрямую выбрать локальные файлы. Сначала необходимо преобразовать изображение в строку Base64, а затем вставить её в поле ввода data.Команда в одну строку: преобразование и копирование в буфер обмена:# macOS
base64 -i your-image.jpg | tr -d '\n' | pbcopy
# Linux
base64 -w0 your-image.jpg | xclip -selection clipboard
# Windows PowerShell
[Convert]::ToBase64String([IO.File]::ReadAllBytes("your-image.jpg")) | Set-Clipboard
Cmd+V / Ctrl+V вставьте строку в поле data в Песочнице. Также не забудьте установить для mimeType соответствующее значение image/jpeg или image/png.Рекомендация: для тестирования используйте небольшие изображения (< 200KB), чтобы избежать задержек браузера при обработке длинных строк base64. Если вы часто тестируете редактирование изображений, используйте приведённые ниже примеры кода и запускайте их локально.Примеры кода
Python
import requests
import base64
API_KEY = "sk-your-api-key"
# Read the image to edit
with open("input.jpg", "rb") as f:
image_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
response = requests.post(
"https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent",
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
json={
"contents": [{
"parts": [
{"text": "Please blur the background to highlight the person in the foreground"},
{"inlineData": {"mimeType": "image/jpeg", "data": image_b64}}
]
}],
"generationConfig": {
"responseModalities": ["IMAGE"],
"imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"}
}
},
timeout=300
).json()
img_data = response["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open("edited.png", 'wb') as f:
f.write(base64.b64decode(img_data))
print("Edited image saved to edited.png")
Node.js
import fs from "fs";
const API_KEY = "sk-your-api-key";
const imageB64 = fs.readFileSync("input.jpg").toString("base64");
const response = await fetch(
"https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent",
{
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
contents: [{
parts: [
{ text: "Please blur the background to highlight the person in the foreground" },
{ inlineData: { mimeType: "image/jpeg", data: imageB64 } }
]
}],
generationConfig: {
responseModalities: ["IMAGE"],
imageConfig: { aspectRatio: "16:9", imageSize: "2K" }
}
})
}
);
const data = await response.json();
const imgBase64 = data.candidates[0].content.parts[0].inlineData.data;
fs.writeFileSync("edited.png", Buffer.from(imgBase64, "base64"));
cURL
# Note: convert image to base64 first
# IMAGE_B64=$(base64 -i input.jpg | tr -d '\n')
curl -X POST "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent" \
-H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"contents": [{
"parts": [
{"text": "Please blur the background to highlight the person in the foreground"},
{"inlineData": {"mimeType": "image/jpeg", "data": "'"$IMAGE_B64"'"}}
]
}],
"generationConfig": {
"responseModalities": ["IMAGE"],
"imageConfig": {"aspectRatio": "16:9", "imageSize": "2K"}
}
}'
Редактирование нескольких изображений
При объединении или сравнении нескольких входных изображений используйте одну частьtext (инструкцию), за которой следуют несколько частей inlineData (по одной на каждое изображение).
Python (несколько изображений)
import requests
import base64
API_KEY = "sk-your-api-key"
def to_b64(path):
with open(path, "rb") as f:
return base64.b64encode(f.read()).decode()
# Prepare multiple images (2 here as an example)
images = ["person1.png", "person2.png"]
parts = [{"text": "Combine the people from these images into one office scene, making funny faces"}]
for path in images:
parts.append({"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": to_b64(path)}})
response = requests.post(
"https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent",
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
json={
"contents": [{"parts": parts}],
"generationConfig": {
"responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
"imageConfig": {"aspectRatio": "5:4", "imageSize": "2K"}
}
},
timeout=300
).json()
img_data = response["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["inlineData"]["data"]
with open("merged.png", "wb") as f:
f.write(base64.b64decode(img_data))
cURL (несколько изображений, соответствует официальному формату Google)
curl -X POST "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent" \
-H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"contents": [{
"parts": [
{"text": "An office group photo of these people, they are making funny faces."},
{"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": "<BASE64_DATA_IMG_1>"}},
{"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": "<BASE64_DATA_IMG_2>"}},
{"inlineData": {"mimeType": "image/png", "data": "<BASE64_DATA_IMG_3>"}}
]
}],
"generationConfig": {
"responseModalities": ["TEXT", "IMAGE"],
"imageConfig": {"aspectRatio": "5:4", "imageSize": "2K"}
}
}'
Краткая справка по параметрам
| Параметр | Тип | Обязательно | Описание |
|---|---|---|---|
contents[].parts | array | Yes | Состоит из 1 текстовой части + N частей inlineData. Каждая часть содержит либо text, либо inlineData — никогда не оба сразу |
contents[].parts[].text | string | Yes | Инструкция для редактирования (разместите её только в первой части) |
contents[].parts[].inlineData.mimeType | string | Yes | image/jpeg или image/png |
contents[].parts[].inlineData.data | string | Yes | Изображение, закодированное в Base64 (для редактирования нескольких изображений повторяйте по одной части inlineData на каждое изображение) |
generationConfig.responseModalities | array | Yes | Обычно ["IMAGE"] |
generationConfig.imageConfig.aspectRatio | string | No | 14 соотношений, по умолчанию 1:1 |
generationConfig.imageConfig.imageSize | string | No | 512 / 1K / 2K / 4K, по умолчанию 1K |
generationConfig.thinkingConfig.thinkingLevel | string | No | minimal (быстро) / High (глубокое рассуждение) |
generationConfig.thinkingConfig.includeThoughts | boolean | No | Вернуть текст процесса рассуждения |
Многошаговое диалоговое редактирование
Nano Banana 2 (gemini-3.1-flash-image) поддерживает полноценное диалоговое редактирование в несколько шагов: добавляйте сгенерированное на каждом шаге изображение обратно в contents как role: "model" inlineData, а затем отправляйте следующую инструкцию пользователя. Модель редактирует изображение с учётом полной истории диалога и накапливает изменения (например, сначала перекрашивает диван, затем добавляет аксессуар, сохраняя предыдущее изменение).
Это отличается от моделей обратного преобразования изображений: нативный формат Gemini действительно считывает изображения из предыдущих сообщений истории с ролью
model. Для согласованности между шагами и последовательного уточнения используйте описанный ниже шаблон обратного заполнения истории.import requests, base64
API_KEY = "sk-your-api-key"
URL = "https://api.apiyi.com/v1beta/models/gemini-3.1-flash-image:generateContent"
H = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
CFG = {"responseModalities": ["IMAGE"], "imageConfig": {"aspectRatio": "1:1", "imageSize": "2K"}}
contents = [] # keep one running conversation history
def turn(instruction, save_to):
contents.append({"role": "user", "parts": [{"text": instruction}]})
data = requests.post(URL, headers=H,
json={"contents": contents, "generationConfig": CFG}, timeout=300).json()
part = next(p for p in data["candidates"][0]["content"]["parts"] if "inlineData" in p)
contents.append({"role": "model", "parts": [part]}) # key: backfill the output image into history
with open(save_to, "wb") as f:
f.write(base64.b64decode(part["inlineData"]["data"]))
return part
turn("Generate an orange cat sitting on a blue sofa, simple line-art style", "step1.png")
turn("Make the sofa red; keep the cat and composition unchanged", "step2.png") # edits the previous image
turn("Put a small yellow hat on the cat; keep everything else the same", "step3.png") # accumulates; red sofa kept
Начните многошаговое редактирование с существующего изображения: добавьте
inlineData (собственное изображение) и инструкцию в первое сообщение пользователя с просьбой отредактировать существующую фотографию, а затем на каждом шаге добавляйте вывод модели обратно в contents.Два способа многошагового редактирования:
- Обратное заполнение истории (рекомендуется, как показано выше):
contentsсохраняет чередование сообщений пользователя и модели, накапливая изменения между шагами и обеспечивая лучшую согласованность. - Повторная отправка (проще): на каждом шаге отправляется одно сообщение пользователя (
text+inlineDataпредыдущего изображения) для однократного редактирования без сохранения предыдущего контекста.
Авторизации
API Key obtained from APIYI Console
Тело
application/json
Была ли эта страница полезной?