Bilder aus Text-Prompts erzeugen

🤖/image/generate erzeugt mithilfe von KI Bilder aus Text-Prompts.

Anwendungsbeispiel

Durch Hochladen eines Originalbilds und eines Maskenbilds ein Bild per Inpainting erzeugen und anschließend beide Dateien in /image/generate verwenden:

{
  "steps": {
    ":original": {
      "robot": "/upload/handle"
    },
    "inpainted": {
      "format": "png",
      "model": "google/nano-banana-pro",
      "prompt": "Replace the masked area with a breaching whale. Keep the rest of the image unchanged.",
      "robot": "/image/generate",
      "use": [
        {
          "as": "image",
          "name": ":original"
        },
        {
          "as": "mask",
          "name": ":original"
        }
      ]
    }
  }
}

Parameter

interpolate
boolean | Record<string, boolean>
Steuert, ob einzelne Robot-Anweisungsfelder Assembly Variables interpolieren.

Standardmäßig interpolieren die meisten Robot-Anweisungsfelder Assembly Variables. Mit dem Wert false behandeln Sie alle Anweisungsfelder als Literaltext. Wenn Sie stattdessen einen einzelnen Feldpfad auf false setzen, wird nur dieses Feld als Literaltext behandelt. Bei Feldern eines bestimmten Robots, die standardmäßig als Literaltext behandelt werden, aktivieren Sie die Interpolation wieder, indem Sie hierfür true festlegen oder für den jeweiligen Feldpfad den Wert true verwenden.

Verwenden Sie Feldnamen wie path oder für verschachtelte Objekte Punktpfade wie ffmpeg.vf als Pfadangabe.
output_meta
Record<string, boolean> | boolean | Array<string>
Damit können Sie eine Reihe von Metadaten festlegen, deren Berechnung mehr CPU-Ressourcen beansprucht. Sie sind daher standardmäßig deaktiviert, damit Ihre Assemblies schnell verarbeitet werden.

Für Bilder können Sie diesem Objekt den Eintrag "has_transparency": true hinzufügen, um zu ermitteln, ob das Bild transparente Bereiche enthält. Mit dem Eintrag "dominant_colors": true können Sie außerdem ein Array mit hexadezimalen Farbcodes aus dem Bild extrahieren.

Für Bilder können Sie auch den Eintrag "blurhash": true hinzufügen, um einen BlurHash als String zu extrahieren – eine kompakte Darstellung eines Platzhalters für das Bild, mit der Sie eine unscharfe Vorschau anzeigen können, während das vollständige Bild geladen wird.

Für Bilder extrahiert der Eintrag "thumbhash": true stattdessen einen base64-codierten ThumbHash nach meta.thumbhash, zusammen mit meta.has_alpha (gibt an, ob ein Alphakanal vorhanden ist, auch wenn das Bild vollständig deckend ist). Der Hash beschreibt die Pixel gemäß EXIF-Ausrichtung und verwendet bei animierten Bildern das erste Frame. Die Extraktion erfolgt nach dem Best-Effort-Prinzip: Bilder über 40 Megapixeln, nicht unterstützte Formate oder ein fehlgeschlagener bzw. durch Grenzwerte beschränkter Decodiervorgang erzeugen keinen Platzhalter. Eine erfolgreiche Extraktion verursacht eine zusätzliche Metadatengebühr in Höhe von 20 % der Bytes dieser Datei. Ist die Option deaktiviert oder wird kein Hash erzeugt, fällt kein ThumbHash-Aufschlag an.

Setzen Sie diese Option für den Step, der das Bild erzeugt, etwa /upload/handle für hochgeladene Originale oder /image/resize für verarbeitete Ausgaben. Wird sie nur für /transloadit/store gesetzt, wird keine Extraktion angefordert: Die Speicherung behält die Metadaten des erzeugenden Steps bei. Transloadit Storage speichert einen erzeugten Hash dauerhaft zusammen mit seiner unveränderlichen Version und gibt ihn in gespeicherten Ergebnissen sowie beim nativen Lesen von Assets zurück. Direkte S3-Uploads erzeugen keine Platzhalter. Ein Platzhalter enthält Bildinformationen; schützen Sie ihn daher mit denselben Zugriffskontrollen wie das vollständige Bild.

Für Videos können Sie den Parameter "colorspace": true hinzufügen, um den Farbraum des Ausgabevideos zu extrahieren.

Für Videos können Sie außerdem den Eintrag "interlaced": true hinzufügen, um zu erkennen, ob das Video im Zeilensprungverfahren vorliegt. Dazu wird die ressourcenschonende ffprobe-Option field_order mit einem begrenzten Stichprobendurchlauf mithilfe von idet über die ersten Frames der Quelle kombiniert. Die Ergebnisse interlaced und field_order sowie das Diagnoseobjekt interlace_detection werden dabei unter file.meta ausgegeben. Dies ist rechenintensiv und wird entsprechend abgerechnet.

Für Audio können Sie den Eintrag "mean_volume": true hinzufügen, um einen einzelnen Wert für die durchschnittliche Lautstärke der Audiodatei zu erhalten.

Sie können diesen Parameter auch auf false setzen, um die Metadatenextraktion zu überspringen und das Transkodieren zu beschleunigen.
user_meta
Record<string, any>(Standard: {})
Fügt jeder ausgegebenen Datei benutzerdefinierte JSON-Metadaten hinzu, ohne den Dateiinhalt zu verändern. Verschachtelte Objekte und Arrays werden unterstützt.

Die Vererbung hängt vom Robot ab. Die Werte werden mit vorhandenen user_meta der Ausgabedatei zusammengeführt; der aktuelle Step ersetzt übereinstimmende Schlüssel auf oberster Ebene. Weisen Sie erforderliche Schlüssel explizit zu, wenn ein Robot neue Ausgabedateien erstellt.

In Steps zur Verarbeitung bezieht sich ${file.*} auf die erste Eingabe und ${result.*} auf die ausgegebene Datei. Die Werte werden nach der Ausführung des Robots für jede Ausgabedatei ausgewertet, bevor die anschließende Metadatenextraktion und temporäre Speicherung erfolgen. Bei :original werden die Werte für jeden Upload vor der Metadatenextraktion ausgewertet.

Nachfolgende Steps lesen ${file.user_meta.key}. Ein vollständiges Beispiel und die Vererbungsregeln finden Sie unter Benutzerdefinierte Metadaten.
result
boolean(Standard: false)
Ob die Ergebnisse dieses Steps im Assembly Status JSON enthalten sein sollen
queue
batch
Wenn Sie die Queue auf „batch“ setzen, wird die Priorität der Jobs für diesen Step manuell herabgestuft. So vermeiden Sie, Priority Job Slots für Jobs zu belegen, die keine Wartezeit von null in der Queue benötigen.
force_accept
boolean(Standard: false)
Erzwingt, dass ein Robot einen Dateityp akzeptiert, den er sonst ignorieren würde.

Standardmäßig ignorieren Robots Dateien, deren Typ sie nicht kennen. 🤖/video/encode ignoriert beispielsweise problemlos Eingabebilder.

Wenn Sie den Parameter force_accept auf true setzen, können Sie erzwingen, dass Robots alle übergebenen Dateien akzeptieren. Dies führt in der Regel zu Fehlern und sollte nur zur Fehlersuche oder zur Behandlung von Grenzfällen verwendet werden.
ignore_errors
boolean | Array<meta | execute>(Standard: [])
Fehler in bestimmten Verarbeitungsphasen ignorieren.

Wenn Sie hierfür ["meta"] festlegen, ignoriert der Robot Fehler bei der Metadatenextraktion.

Wenn Sie hierfür ["execute"] festlegen, ignoriert der Robot Fehler während der Hauptausführungsphase.

Wenn Sie hierfür true festlegen, entspricht dies ["meta", "execute"] und Fehler in beiden Phasen werden ignoriert.
use
string | Array<string> | Array<object> | object
Gibt an, welche Steps als Eingabe verwendet werden sollen.

Stellen Sie für Inpainting sowohl das Quellbild als auch die Maske über use bereit, in der Regel so:
```
{
  "use": [
    { "name": ":original", "as": "image" },
    { "name": ":original", "as": "mask" }
  ]
}
```
Bewährte Verfahren:
- Kennzeichnen Sie die Eingaben für Quellbild und Maske explizit mit as (oder aussagekräftigen Upload-Feldnamen)
- Konzentrieren Sie den Prompt darauf, was sich im maskierten bzw. transparenten Bereich ändern soll
- Verwenden Sie die Voreinstellungen des Robots für die Modellauswahl, sofern Sie keinen konkreten Bedarf haben
model
string
Das zu verwendende KI-Modell. Die Standardeinstellung ist openai/gpt-image-2.5-flare. Zu den unterstützten Modellen gehören flux-1.1-pro-ultra, flux-schnell, recraft-v3, google/nano-banana, google/nano-banana-2, google/nano-banana-pro, openai/gpt-image-2, openai/gpt-image-2.5-flare, openai/gpt-image-2.5-sunburst und stability-ai/stable-diffusion-inpainting. Aus Gründen der Abwärtskompatibilität wird auch der veraltete Alias gpt-image-2 akzeptiert.
prompt — erforderlich
string
Prompt, der das gewünschte Bild beschreibt. Beschreiben Sie beim Inpainting, was im maskierten bzw. transparenten Bereich erscheinen soll und dass der Rest unverändert bleiben soll.
format
jpeg | jpg | png | gif | webp | svg
Ausgabeformat. Die Standardeinstellung hängt vom Modell ab: png für Google- und OpenAI-Modelle, svg für recraft-v3, jpeg für andere. Google-Modelle geben derzeit ausschließlich PNG zurück.
seed
string | number
Seed für den Zufallszahlengenerator.
aspect_ratio
string
Gewünschtes Seitenverhältnis der Ausgabe. Bei Google-Modellen können auch Breite und Höhe verwendet werden; die Ausrichtung wird automatisch abgeleitet, wenn aspect_ratio nicht angegeben ist.
height
string | number
Angeforderte Ausgabehöhe in Pixeln (wird hauptsächlich von Google- und OpenAI-Bildmodellen verwendet).
width
string | number
Angeforderte Ausgabebreite in Pixeln (wird hauptsächlich von Google- und OpenAI-Bildmodellen verwendet).
style
string
Stil des erzeugten Bilds.
num_outputs
string | number
Anzahl der zu erzeugenden Ausgabevarianten (1-10).

Demos

Beeindruckende Bilder aus Text mit KI erzeugen 1. April 2025

Bilder aus Text-Prompts erzeugen

Anwendungsbeispiel

Parameter

`interpolate`

`output_meta`

`user_meta`

`result`

`queue`

`force_accept`

`ignore_errors`

`use`

`model`

`prompt` — erforderlich

`format`

`seed`

`aspect_ratio`

`height`

`width`

`style`

`num_outputs`

Demos

Bilder aus Text-Prompts erzeugen

Anwendungsbeispiel

Parameter

interpolate

output_meta

user_meta

result

queue

force_accept

ignore_errors

use

model

prompt — erforderlich

format

seed

aspect_ratio

height

width

style

num_outputs

Demos

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`interpolate`

`output_meta`

`user_meta`

`result`

`queue`

`force_accept`

`ignore_errors`

`use`

`model`

`prompt` — erforderlich

`format`

`seed`

`aspect_ratio`

`height`

`width`

`style`

`num_outputs`