画像生成

概要

Atlas Cloud は、統一 API を通じて幅広い AI 画像生成モデルへのアクセスを提供します。テキストプロンプトから美しい画像を生成、既存の画像を変換、背景除去、顔交換など、すべて1回の API コールで実行できます。

サポートされるモデルタイプ

タイプ	説明	ユースケース
テキストから画像	テキスト記述から画像を生成	クリエイティブコンテンツ、マーケティング、デザイン、プロトタイピング
画像から画像	既存の画像を変換・高画質化	スタイル転送、インペインティング、アウトペインティング
画像ツール	高度な画像処理・加工	背景除去、顔交換、アップスケーリング、復元

注目モデル

モデル	プロバイダー	特徴
Seedream	ByteDance	高品質なテキストから画像、優れたプロンプト追従性
FLUX	Black Forest Labs	高速・高忠実度の画像生成、複数バリアント（Dev, Schnell, Pro）
Qwen-Image	Alibaba	強力な多言語画像生成
Ideogram	Ideogram	画像内のテキストレンダリングに優れる
HiDream	HiDream	クリエイティブでアーティスティックな画像生成
DALL-E	OpenAI	汎用性の高い画像生成・編集
Imagen	Google	Google の最先端画像生成

すべての画像モデルとその仕様の完全なリストは、モデルライブラリをご覧ください。

API の使用方法

テキストから画像

import requests

response = requests.post(
    "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage",
    headers={
        "Authorization": "Bearer your-api-key",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "model": "seedream-3.0",
        "prompt": "A serene Japanese garden with cherry blossoms, watercolor style"
    }
)

result = response.json()
prediction_id = result["data"]["id"]
print(f"Prediction ID: {prediction_id}")

Node.js の例

const response = await fetch(
  "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage",
  {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: "Bearer your-api-key",
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({
      model: "seedream-3.0",
      prompt:
        "A serene Japanese garden with cherry blossoms, watercolor style",
    }),
  }
);

const { data } = await response.json();
console.log(`Prediction ID: ${data.id}`);

cURL の例

curl -X POST https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage \
  -H "Authorization: Bearer your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "seedream-3.0",
    "prompt": "A serene Japanese garden with cherry blossoms, watercolor style"
  }'

画像結果の取得

画像生成は非同期です。予測 ID を使用して結果を取得します:

import requests
import time

def get_image_result(prediction_id, api_key):
    while True:
        response = requests.get(
            f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}",
            headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
        )
        result = response.json()

        if result["data"]["status"] == "completed":
            return result["data"]["outputs"][0]
        elif result["data"]["status"] == "failed":
            raise Exception(f"Generation failed: {result['data'].get('error')}")

        time.sleep(2)  # 2秒ごとにポーリング

image_url = get_image_result(prediction_id, "your-api-key")
print(f"Image URL: {image_url}")

LoRA モデルの使用

LoRA（Low-Rank Adaptation）モデルを使用して、カスタムスタイルや細かい制御で画像生成を強化できます。LoRA モデルの検索、選択、使用方法の詳細については、LoRA ガイドをご覧ください。

より良い結果のためのヒント

具体的に記述: プロンプトでスタイル、構図、照明、雰囲気を記述する
ネガティブプロンプトを使用: 画像に含めたくないものを指定する（モデルがサポートしている場合）
モデルを試す: モデルによって得意なスタイルが異なる — フォトリアル、アニメ、アーティスティックなど
パラメータを調整: 各モデルには固有のパラメータがあります。利用可能なオプションはモデルライブラリのモデル詳細ページで確認
シード値を使用: プロンプトの反復時に再現可能な結果を得るためにシードを設定

業界トップクラスの速度

Atlas Cloud の最適化された推論インフラは、高速な画像生成速度を実現します — ほとんどのモデルで5秒未満。競争力のある料金と組み合わせ、プロトタイピングと本番ワークロードの両方に最適です。

完全な API 仕様とモデル固有のパラメータについては、API リファレンスをご覧ください。

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