
Imagen3 API by Google
Google's highest quality text-to-image model, capable of generating images with detail, rich lighting and beauty.
इनपुट
आउटपुट
निष्क्रियआपके अनुरोध की लागत $0.04 प्रति रन होगी। $10 के साथ आप इस मॉडल को लगभग 250 बार चला सकते हैं।
आगे आप यह कर सकते हैं:
कोड उदाहरण
import requests
import time
# Step 1: Start image generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "google/imagen3",
"prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake",
"width": 512,
"height": 512,
"steps": 20,
"guidance_scale": 7.5,
}
generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]
# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
def check_status():
while True:
response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
result = response.json()
if result["data"]["status"] == "completed":
print("Generated image:", result["data"]["outputs"][0])
return result["data"]["outputs"][0]
elif result["data"]["status"] == "failed":
raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
else:
# Still processing, wait 2 seconds
time.sleep(2)
image_url = check_status()इंस्टॉल करें
अपनी प्रोग्रामिंग भाषा के लिए आवश्यक पैकेज इंस्टॉल करें।
pip install requestsप्रमाणीकरण
सभी API अनुरोधों के लिए API कुंजी के माध्यम से प्रमाणीकरण आवश्यक है। आप अपनी API कुंजी Atlas Cloud डैशबोर्ड से प्राप्त कर सकते हैं।
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"HTTP हेडर
import os
API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}क्लाइंट-साइड कोड या सार्वजनिक रिपॉज़िटरी में अपनी API कुंजी कभी उजागर न करें। इसके बजाय एनवायरनमेंट वेरिएबल या बैकएंड प्रॉक्सी का उपयोग करें।
अनुरोध सबमिट करें
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "your-model",
"prompt": "A beautiful landscape"
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())अनुरोध सबमिट करें
एक असिंक्रोनस जनरेशन अनुरोध सबमिट करें। API एक प्रेडिक्शन ID लौटाता है जिसका उपयोग आप स्थिति जाँचने और परिणाम प्राप्त करने के लिए कर सकते हैं।
/api/v1/model/generateImageअनुरोध बॉडी
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
"model": "google/imagen3",
"input": {
"prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake"
}
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()
print(f"Prediction ID: {result['id']}")
print(f"Status: {result['status']}")प्रतिक्रिया
{
"id": "pred_abc123",
"status": "processing",
"model": "model-name",
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
}स्थिति जाँचें
अपने अनुरोध की वर्तमान स्थिति जाँचने के लिए प्रेडिक्शन एंडपॉइंट को पोल करें।
/api/v1/model/prediction/{prediction_id}पोलिंग उदाहरण
import requests
import time
prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }
while True:
response = requests.get(url, headers=headers)
result = response.json()
status = result["data"]["status"]
print(f"Status: {status}")
if status in ["completed", "succeeded"]:
output_url = result["data"]["outputs"][0]
print(f"Output URL: {output_url}")
break
elif status == "failed":
print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
break
time.sleep(3)स्थिति मान
processingअनुरोध अभी भी प्रोसेस हो रहा है।completedजनरेशन पूर्ण हो गया है। आउटपुट उपलब्ध हैं।succeededजनरेशन सफल रहा। आउटपुट उपलब्ध हैं।failedजनरेशन विफल हो गया। एरर फ़ील्ड जाँचें।पूर्ण प्रतिक्रिया
{
"data": {
"id": "pred_abc123",
"status": "completed",
"outputs": [
"https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
],
"metrics": {
"predict_time": 8.3
},
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
"completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}
}फ़ाइलें अपलोड करें
Atlas Cloud स्टोरेज पर फ़ाइलें अपलोड करें और एक URL प्राप्त करें जिसका उपयोग आप अपने API अनुरोधों में कर सकते हैं। अपलोड के लिए multipart/form-data का उपयोग करें।
/api/v1/model/uploadMediaअपलोड उदाहरण
import requests
url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }
with open("image.png", "rb") as f:
files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
response = requests.post(url, headers=headers, files=files)
result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")प्रतिक्रिया
{
"data": {
"download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
"file_name": "image.png",
"content_type": "image/png",
"size": 1024000
}
}Input Schema
अनुरोध बॉडी में निम्नलिखित पैरामीटर स्वीकार किए जाते हैं।
कोई पैरामीटर उपलब्ध नहीं है।
अनुरोध बॉडी का उदाहरण
{
"model": "google/imagen3"
}Output Schema
API जनरेट किए गए आउटपुट URL के साथ एक प्रेडिक्शन प्रतिक्रिया लौटाता है।
प्रतिक्रिया का उदाहरण
{
"id": "pred_abc123",
"status": "completed",
"model": "model-name",
"outputs": [
"https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
],
"metrics": {
"predict_time": 8.3
},
"created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
"completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}Atlas Cloud Skills
Atlas Cloud Skills 300+ AI मॉडल को सीधे आपके AI कोडिंग असिस्टेंट में इंटीग्रेट करता है। इंस्टॉल करने के लिए एक कमांड, फिर इमेज, वीडियो जनरेट करने और LLM के साथ चैट करने के लिए प्राकृतिक भाषा का उपयोग करें।
समर्थित क्लाइंट
इंस्टॉल करें
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skillsAPI कुंजी सेटअप करें
Atlas Cloud डैशबोर्ड से अपनी API कुंजी प्राप्त करें और इसे एनवायरनमेंट वेरिएबल के रूप में सेट करें।
export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"क्षमताएँ
एक बार इंस्टॉल होने के बाद, आप सभी Atlas Cloud मॉडल तक पहुँचने के लिए अपने AI असिस्टेंट में प्राकृतिक भाषा का उपयोग कर सकते हैं।
MCP Server
Atlas Cloud MCP Server आपके IDE को Model Context Protocol के माध्यम से 300+ AI मॉडल से जोड़ता है। किसी भी MCP-संगत क्लाइंट के साथ काम करता है।
समर्थित क्लाइंट
इंस्टॉल करें
npx -y atlascloud-mcpकॉन्फ़िगरेशन
अपने IDE की MCP सेटिंग्स फ़ाइल में निम्नलिखित कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें।
{
"mcpServers": {
"atlascloud": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"atlascloud-mcp"
],
"env": {
"ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}उपलब्ध टूल
API स्कीमा
स्कीमा उपलब्ध नहींअनुरोध इतिहास देखने के लिए कृपया साइन इन करें
अपने मॉडल अनुरोध इतिहास तक पहुंचने के लिए आपको साइन इन करना होगा।
साइन इन करेंImagen 3
Imagen 3 is DeepMind’s latest text-to-image generative model, focusing on high-quality image generation with improved detail, lighting, and reduced artifacts.
Core Capabilities
-
Enhanced prompt understanding for complex image generation tasks
-
Improved text rendering for applications like presentations and typography
-
Support for diverse artistic styles from photorealism to animation
-
Better handling of lighting, textures, and fine details
-
Natural language prompt processing without requiring complex prompt engineering
Technical Improvements
Image Quality
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Enhanced color balance and vibrancy
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Improved texture rendering
-
Better detail preservation in complex scenes
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Reduced artifact generation
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More accurate style reproduction across different artistic genres
Prompt Processing
-
Support for longer, more detailed prompts
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Better understanding of camera angles and composition requirements
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Improved handling of specific style requests
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Enhanced text rendering capabilities
Benchmarks
Performance metrics based on human evaluation using GenAI-Bench:
-
Highest score for visual quality among compared models
-
High accuracy in prompt response adherence
-
Strong performance in overall preference benchmarks
Detailed benchmark methodology and results are available in Appendix D of the technical report.
Security Features
-
Built-in content filtering system
-
Dataset filtering to minimize harmful content
-
SynthID watermarking integration for image identification
-
Extensive red teaming and evaluations for: Fairness, Bias, Content safety
Technical Documentation
For detailed technical specifications and methodology, refer to the full technical report.






