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更新时间：2025-09-16 GMT+08:00

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图片生成

图片生成API用于根据给定的文本提示词同步生成图像。其业务逻辑为接收包含模型名称、文本提示词以及图片生成参数（如图像尺寸、随机数种子等）的请求，调用相应模型进行图片生成，并返回生成结果的URL以及相关状态和使用信息。

前提条件

已在“在线推理 > 预置服务”页面开通SDXL、Qwen_Image或Qwen-Image-Edit模型的商用服务，或者至少为其中一个模型创建了自定义接入点。具体操作，请参见在ModelArts Studio（MaaS）预置服务中开通商用服务和在ModelArts Studio（MaaS）预置服务中创建自定义接入点。

接口信息

表1 接口信息
名称	说明	取值
API地址	调用图片生成的API地址。	https://api.modelarts-maas.com/v1/images/generations
model参数	model参数调用名称。	您可以通过任选以下方式获取model参数值。从表2的“model参数值”列获取。在“预置服务 > 商用服务”页签的服务名称左侧，单击图标，在“model参数”列查看取值。更多信息，请参见在ModelArts Studio（MaaS）预置服务中开通商用服务。在“预置服务 > 自定义接入点”页签的“model参数”列查看取值。更多信息，请参见在ModelArts Studio（MaaS）预置服务中创建自定义接入点。

支持模型列表

表2 支持模型列表
模型	模型版本	支持地域	model参数值	应用场景
SDXL	stable-diffusion-xl	西南-贵阳一	stable-diffusion-xl	文字生成图像
Qwen_Image	qwen-image	西南-贵阳一	qwen-image	文字生成图像
Qwen-Image-Edit	qwen_image_edit	西南-贵阳一	qwen_image_edit	图像编辑

请求参数说明

SDXL模型

表3 请求body参数（body体需要小于8M）
参数名称	参数类型	是否必填	默认值	说明	示例值
model	string	是	无	模型名称，具体请参见支持模型列表的“model参数值”列。	stable-diffusion-xl
prompt	string	是	无	文本提示词，用于引导模型生成图像。长度支持75 tokens以下（每个单词和标点都算一个token）。SDXL模型当前仅支持英文。	A cartoon-style cat that is skiing.
size	string	是	无	生成图像尺寸。用户可以自定义图像的尺寸，但是MaaS平台会对图像输出的尺寸进行调整，即用户输入的任意尺寸（如宽/高）会被除以8后向下取整，再乘以8得到最终输出的尺寸。 SDXL模型需要介于[512x512, 1024x1024]之间。推荐值如下： 1024x1024 768x1024 1024x768 768x768 768x512 512x768 512x512	1024x1024
guidance_scale	float	否	2.5	生成自由度控制（数值越高越严格），取值范围为[1, 10]，保留一位小数。说明：仅SDXL模型支持该参数。	2.5
response_format	string	否	b64_json	返回格式，可取值为[url, b64_json]，目前仅支持b64_json。	b64_json
seed	int	否	1	随机种子，取值范围为[0, 2147483648]，默认值为1。	333

Qwen-Image模型

表4 请求body参数（body体需要小于8M）
参数名称	参数类型	是否必填	默认值	说明	示例值
model	string	是	无	模型名称，具体请参见支持模型列表的“model参数值”列。	qwen-image
prompt	string	是	无	文本提示词，用于引导模型生成图像，支持中英文。长度支持2000 tokens以下（每个单词和标点都算一个token）。如果长度超过800，会自动截断为800 tokens。	A running cat
size	string	是	无	生成图像尺寸，需要介于[512x512, 2048x2048]之间，height和width需要被8整除，否则会向下兼容。推荐值如下： 2048x2048 1536x1536 1024x1024 512x512	1024x1024
response_format	string	否	b64_json	返回格式，可取值为[url, b64_json]，目前仅支持b64_json。	b64_json
seed	int	否	1	随机种子，取值范围为[0, 2147483648]，默认值为1。	333

Qwen-Image-Edit模型

表5 请求body参数（body体需要小于8M）
参数名称	参数类型	是否必填	默认值	说明	示例值
model	string	是	无	模型名称，具体请参见支持模型列表的“model参数值”列。	qwen_image_edit
prompt	string	是	无	文本提示词，用于引导模型生成图像，支持中英文。长度支持2000 tokens以下（每个单词和标点都算一个token）。如果长度超过800，会自动截断为800 tokens。	A running cat
size	string	是	无	生成图像尺寸，需要介于[512x512, 2048x2048]之间，height和width需要被16整除，否则会向下兼容。推荐值如下： 2048x2048 1024x1024 1328x1328 1472x1104 1584x1056 1664x936 2016x864	1024x1024
image	string	是	无	返回格式，仅支持base64。图片尺寸最大支持1024x1024，最小支持512x512，base64编码最大长度限制3145728（即1024x1024x3）。	base64
seed	int	否	随机值	随机种子，取值范围为[0, 2147483648]，默认值为1。	333

响应参数说明

状态码：200

参数	参数类型	说明
model	string	本次请求使用的模型。
created	int	任务创建时间的Unix时间戳（毫秒）。
data	list[dict]	图像数据列表，与输入image的格式一致。
error	error结构	固定返回null。
usage	usage结构	结构内容为json结构体，KV值可自定义，例如： { "model_latency"：6000， "prompt_tokens": 0, "completion_tokens": 0, "total_tokens": 0 }

stable-diffusion-xl请求示例

Rest API请求示例：

Python示例：

import requests 
import json

if __name__ == '__main__': 
    url = "https://api.modelarts-maas.com/v1/images/generations" # API地址 
    api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把yourApiKey替换成已获取的API Key  

    # Send request. 
    headers = { 
        'Content-Type': 'application/json', 
        'Authorization': f'Bearer {api_key}'  
    } 
    data = {
        "model": "stable-diffusion-xl",  # model参数 
        "prompt": "A cartoon-style cat that is skiing.",  # SDXL模型当前仅支持英文
        "size": "1024x1024",
        "guidance_scale": 3
    }    
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), verify=False)

    # Print result. 
    print(response.status_code) 
    print(response.text)

cURL示例：

curl -X POST https://api.modelarts-maas.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MAAS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "stable-diffusion-xl",
    "prompt": "A cartoon-style cat that is skiing.",
    "size": "1024x1024",
    "guidance_scale": 3
}'

OpenAI SDK请求示例：

from openai import OpenAI

base_url = "https://api.modelarts-maas.com/v1/"  # API地址
api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key

client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)

response = client.images.generate(
    model="stable-diffusion-xl",
    prompt="A cartoon-style cat that is skiing.",
    size="1024x1024",
    extra_body= {
        "guidance_scale": 3
    }
)

print(response.data[0].b64_json)

Qwen-Image-Edit请求示例

Rest API请求示例：

Python示例：

import requests
import json
import base64


#  Base64 编码格式
def encode_image(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")


base64_image = encode_image("test.jpg")

if __name__ == '__main__':
    url = "https://api.modelarts-maas.com/v1/images/generations"  # API地址
    api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key
    # Send request.
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {api_key}'
    }
    data = {
        "model": "qwen_image_edit",  # model参数
        "prompt": "将湖面颜色修改为蓝色",  # 支持中英文
        "size": "1024x1024",
        # 生成图像尺寸qwen_image_edit要求介于[512x512,2048x2048]。
        # 推荐：2048x2048,1536x1536,1024x1024, 512x512，其中height和width需要被16整除，否则会向下兼容。
        "image": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}",  # 支持图片格式，仅支持b64_json。
        "seed": 44  # 取值范围在[0, 2147483648]， 随机种子。
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data), verify=False)
    # Print result.
    print(response.status_code)
    print(response.text)

cURL示例

curl -X POST https://api.modelarts-maas.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $MAAS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "qwen_image_edit",
    "prompt": "将湖面颜色修改为蓝色",
    "size": "1024x1024",
    "image": f"data:image/jpeg;base64,$BASE64_IMAGE",
    "seed": 44
}'

OpenAI SDK请求示例：

import base64
from openai import OpenAI

#  Base64 编码格式
def encode_image(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")


base64_image = encode_image("test.jpg")
base_url = "https://api.modelarts-maas.com/v1/"  # API地址
api_key = "MAAS_API_KEY"  # 把MAAS_API_KEY替换成已获取的API Key。

client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)

response = client.images.generate(
    model="qwen_image_edit",
    prompt="将湖面颜色修改为蓝色",
    size="1024x1024",
    extra_body={
        "image": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}",
        "seed": 44
    }
)

print(response.data[0].b64_json)

stable-diffusion-xl响应示例

{
    "model": "stable-diffusion-xl",
    "created": 1753704897984,
    "data": [
        {
            "url": null,
            "b64_json": "data:image/png;base64,xxxx"
        }
    ],
    "usage": {
        "model_latency": 2324,
        "prompt_tokens": 0,
        "completion_tokens": 0,
        "total_tokens": 0
    },
    "error": null
}

Qwen-Image-Edit响应示例

{
    "model": "qwen_image_edit",
    "created": 1757948064800,
    "data":
    [
        {
            "url": null,
            "b64_json": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJ....JtSWh//2Q=="
        }
    ],
    "usage":
    {
        "model_latency": 17509,
        "prompt_tokens": 0,
        "completion_tokens": 0,
        "total_tokens": 0
    },
    "error": null
}

父主题： ModelArts Studio（MaaS） API调用规范

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