例: テキストから画像生成
Atlas Cloud API を使用したテキストからの画像生成の完全な例
概要
このチュートリアルでは、Atlas Cloud API を使用したテキストから画像への完全な生成ワークフロー(リクエストの送信から最終画像の取得まで)を説明します。
前提条件
- API キー付きの Atlas Cloud アカウント
- Python 3.7+ と
requestsライブラリ、または Node.js 18+
Python の完全な例
import requests
import time
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY", "your-api-key")
BASE_URL = "https://api.atlascloud.ai/api/v1"
def generate_image(prompt, model="seedream-3.0"):
"""画像生成タスクを送信する。"""
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/model/generateImage",
headers={
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
},
json={
"model": model,
"prompt": prompt
}
)
response.raise_for_status()
return response.json()["data"]["id"]
def wait_for_result(prediction_id, interval=2, timeout=120):
"""生成結果をポーリングする。"""
elapsed = 0
while elapsed < timeout:
response = requests.get(
f"{BASE_URL}/model/prediction/{prediction_id}",
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}
)
result = response.json()
status = result["data"]["status"]
if status == "completed":
return result["data"]["outputs"][0]
elif status == "failed":
raise Exception(f"Failed: {result['data'].get('error')}")
print(f" Status: {status} ({elapsed}s)")
time.sleep(interval)
elapsed += interval
raise TimeoutError("Generation timed out")
# 画像を生成
prompt = "A majestic snow-capped mountain reflected in a crystal-clear lake at sunrise, photorealistic"
print(f"Generating image: {prompt}")
prediction_id = generate_image(prompt)
print(f"Task submitted: {prediction_id}")
image_url = wait_for_result(prediction_id)
print(f"Image ready: {image_url}")Node.js の完全な例
const API_KEY = process.env.ATLASCLOUD_API_KEY || "your-api-key";
const BASE_URL = "https://api.atlascloud.ai/api/v1";
async function generateImage(prompt, model = "seedream-3.0") {
const response = await fetch(`${BASE_URL}/model/generateImage`, {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({ model, prompt }),
});
if (!response.ok) throw new Error(`HTTP ${response.status}`);
const data = await response.json();
return data.data.id;
}
async function waitForResult(predictionId, interval = 2000, timeout = 120000) {
const start = Date.now();
while (Date.now() - start < timeout) {
const response = await fetch(
`${BASE_URL}/model/prediction/${predictionId}`,
{ headers: { Authorization: `Bearer ${API_KEY}` } }
);
const result = await response.json();
const status = result.data.status;
if (status === "completed") return result.data.outputs[0];
if (status === "failed") throw new Error(result.data.error);
console.log(` Status: ${status}`);
await new Promise((r) => setTimeout(r, interval));
}
throw new Error("Timeout");
}
// 実行
const prompt =
"A majestic snow-capped mountain reflected in a crystal-clear lake at sunrise, photorealistic";
console.log(`Generating: ${prompt}`);
const predictionId = await generateImage(prompt);
console.log(`Task: ${predictionId}`);
const imageUrl = await waitForResult(predictionId);
console.log(`Image: ${imageUrl}`);cURL の例
# ステップ 1: 生成タスクを送信
PREDICTION_ID=$(curl -s -X POST https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage \
-H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "seedream-3.0",
"prompt": "A majestic snow-capped mountain reflected in a crystal-clear lake"
}' | jq -r '.data.id')
echo "Prediction ID: $PREDICTION_ID"
# ステップ 2: 結果をポーリング
while true; do
RESULT=$(curl -s "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/$PREDICTION_ID" \
-H "Authorization: Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY")
STATUS=$(echo $RESULT | jq -r '.data.status')
echo "Status: $STATUS"
if [ "$STATUS" = "completed" ]; then
echo $RESULT | jq -r '.data.outputs[0]'
break
elif [ "$STATUS" = "failed" ]; then
echo "Failed: $(echo $RESULT | jq -r '.data.error')"
break
fi
sleep 2
doneヒント
- モデル選択: スタイルに応じて異なるモデルを試してください。Seedream はフォトリアルな画像に優れ、FLUX はアーティスティックなスタイルに最適
- プロンプトエンジニアリング: スタイル、構図、照明、色彩、雰囲気を具体的に記述
- バッチ生成: バッチ画像生成のために複数のリクエストを並列で送信
- エラーハンドリング: 常に
failedステータスを確認し、タイムアウトを適切に処理
次のステップ
- 画像から動画の例 — 生成した画像を動画にアニメーション化
- 画像生成モデル — 利用可能なすべての画像モデルを探索
- LoRA ガイド — カスタム LoRA モデルでスタイルを制御
- API リファレンス — 完全な API 仕様