curl --request POST \
--url https://api.aiid.edu.kg/v1/images/generations \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "nano-banana",
"prompt": "a cute cat running in cloud",
"n": 1,
"size": "1024x1792"
}
'
{
"created": 123,
"data": [
{
"url": "<string>",
"b64_json": "<string>",
"revised_prompt": "<string>"
}
]
}画像生成OpenAI DALL-E形式
画像を生成（OpenAI Dall-E互換）
OpenAI Dall-E形式の画像生成API。
POST /v1/images/generations：画像生成タスクを作成
標準認証ヘッダー：
-
Content-Type: application/json -
model: string：必須、外部向けモデル名 -
prompt: string：推奨、画像生成の説明 -
n: number：任意、生成枚数 -
size: string：任意、サイズまたは解像度の指定 -
quality: string：任意、品質レベル -
response_format: string：任意、返却形式
よく使われる互換拡張パラメータ：
imageimage_urlimage_urlsimage_listsubject_image_listscene_imagestyle_imagenegative_promptaspect_ratioresolutioncallback_urlexternal_task_id
Kling 専用拡張パラメータ：
model_nameelement_listresult_typeseries_amounthuman_imagecloth_imageup_expansion_ratiodown_expansion_ratioleft_expansion_ratioright_expansion_ratio
3.1 Nano Banana シリーズ
公開モデル：
nano-banananano-banana-pronano-banana-pro-2knano-banana-pro-4knano-banana-2nano-banana-2-2knano-banana-2-4k
機能説明：
nano-banana：基本的なテキストから画像生成。画像編集にも対応nano-banana-pro*：より高品質なバージョンnano-banana-2*：更新されたバージョンファミリー*-2k/*-4k：高解像度モデル
よく使うパラメータ：
- テキストから画像生成：
model + prompt - 画像編集：
model + prompt + image、image_urlsにも対応 - よく使われる拡張：
nsizequalityresponse_format
例:
{
"model": "nano-banana",
"prompt": "a cute cat running in cloud",
"n": 1,
"size": "1024x1792"
}
{
"model": "nano-banana-pro",
"prompt": "把主体改成赛博朋克夜景",
"image": "https://example.com/input.png",
"n": 1
}
3.2 Seedream シリーズ
公開モデル：
doubao-seedream-3-0-t2i-250415doubao-seedream-4-0-250828doubao-seedream-4-5-251128doubao-seedream-5-0-260128
機能説明：
- テキストから画像生成として統一して呼び出します
- 標準パラメータを優先して渡すことを推奨します：
prompt + model + size/aspect_ratio
よく使うパラメータ：
model + prompt- 任意：
sizeaspect_ration
3.3 Kling 汎用画像メインモデル
公開メインモデル：
kling-image
必須：
modelmodel_name
サポートされる model_name：
kling-v1kling-v1-5kling-v2kling-v2-newkling-v2-1kling-v3
機能説明：
- テキストから画像生成：
model + model_name + prompt - 画像から画像生成：テキストから画像生成をベースに
imageを追加 - 複数画像から画像生成：
subject_image_listを渡すか、複数のimage_urls/imagesを渡します - アウトペイント：
imageとアウトペイント比率パラメータを渡します
よく使うパラメータ：
imagesubject_image_listscene_imagestyle_imageaspect_ratioresolutionup_expansion_ratiodown_expansion_ratioleft_expansion_ratioright_expansion_ratio
例:
{
"model": "kling-image",
"model_name": "kling-v3",
"prompt": "海边日落，电影感人像",
"aspect_ratio": "16:9",
"n": 1
}
3.4 Kling Omni画像メインモデル
公開メインモデル：
kling-omni-image
必須：
modelmodel_name
サポートされる model_name：
kling-image-o1kling-v3-omni
よく使うパラメータ：
image_listelement_listresolutionaspect_ratioresult_typeseries_amount
例:
{
"model": "kling-omni-image",
"model_name": "kling-v3-omni",
"prompt": "生成一张海边跳舞的图片",
"element_list": [
{
"element_id": 835266081714884677
}
]
}
3.5 Kling バーチャル試着モデル
公開モデル：
kolors-virtual-try-on-v1kolors-virtual-try-on-v1-5
最小入力パラメータ：
model + human_image + cloth_image
説明：
- これら2つのモデル自体が完全なメインモデルであるため、
model_nameを追加で渡す必要はありません
例:
{
"model": "kolors-virtual-try-on-v1",
"human_image": "https://example.com/human.jpg",
"cloth_image": "https://example.com/cloth.jpg"
}
POST
/
v1
/
images
/
generations
curl --request POST \
--url https://api.aiid.edu.kg/v1/images/generations \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '
{
"model": "nano-banana",
"prompt": "a cute cat running in cloud",
"n": 1,
"size": "1024x1792"
}
'
{
"created": 123,
"data": [
{
"url": "<string>",
"b64_json": "<string>",
"revised_prompt": "<string>"
}
]
}承認
Bearer Token を使用して認証します。
形式: Authorization: Bearer sk-xxxxxx
ボディ
application/json
外部向け画像モデル名。
利用可能なオプション:
nano-banana, doubao-seedream-3-0-t2i-250415, kling-image, kling-omni-image, kolors-virtual-try-on-v1, kolors-virtual-try-on-v1-5 例:
"dall-e-3"
画像生成の説明です。バーチャル試着モデルでは省略可能です。
生成枚数。
サイズまたは解像度の表現。
利用可能なオプション:
1024x1024, 1024x1792, 1792x1024 品質レベル。
利用可能なオプション:
standard, hd スタイル
利用可能なオプション:
vivid, natural 返却形式。
利用可能なオプション:
url, b64_json ユーザー識別子