# Generar imágenes a partir de prompts de texto

🤖/image/generate genera imágenes a partir de prompts de texto mediante IA.

![](/assets/images/robots/240x240/image-generate.png?dpl=dpl_Bk7Dvjorxrcz1T7HCPsW3ciNR85C)

## Ejemplo de uso

Realiza inpainting en una imagen subiendo la imagen original y una imagen de máscara; luego usa ambos archivos en /image/generate:

![](/_next/static/immutable/media/copy.07djkl_f6nspb.svg)

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

## Parámetros

* ### `interpolate`

`boolean | Record<string, boolean>`\
Controla si las Assembly Variables se interpolan en campos de instrucciones individuales.\
De forma predeterminada, la mayoría de los campos de instrucciones de los Robots interpolan Assembly Variables. Establece esta opción en `false` para tratar todos los campos de instrucciones como texto literal, o establece la ruta de un campo individual en `false` para tratar únicamente ese campo como texto literal. En el caso de los campos específicos de un Robot que son literales de forma predeterminada, establece esta opción en `true` o la ruta de ese campo en `true` para volver a habilitar la interpolación.\
Usa nombres de campos como `path` o rutas con puntos como `ffmpeg.vf` para los objetos anidados.

* ### `output_meta`

`Record<string, boolean> | boolean | Array<string>`\
Te permite especificar un conjunto de metadatos cuyo cálculo requiere más recursos de CPU y que, por lo tanto, está desactivado de forma predeterminada para que tus Assemblies se procesen rápidamente.\
Para imágenes, puedes añadir `"has_transparency": true` a este objeto para determinar si la imagen contiene partes transparentes y `"dominant_colors": true` para extraer un array de códigos de color hexadecimales de la imagen.\
Para imágenes, también puedes añadir `"blurhash": true` para extraer una cadena [BlurHash](https://blurha.sh), una representación compacta de un marcador de posición para la imagen que resulta útil para mostrar una vista previa desenfocada mientras se carga la imagen completa.\
Para videos, puedes añadir el parámetro `"colorspace: true"` para extraer el espacio de color del video de salida.\
Para videos, también puedes añadir `"interlaced": true` para detectar si el video está entrelazado. Esto combina el indicador `field_order` de ffprobe, cuyo costo en recursos de procesamiento es bajo, con una pasada de muestreo limitada mediante `idet` sobre los primeros fotogramas de la fuente, y expone `interlaced`, `field_order` y un objeto de diagnóstico `interlace_detection` en `file.meta`. Esto requiere muchos recursos computacionales y se factura en consecuencia.\
Para audio, puedes añadir `"mean_volume": true` para obtener un único valor que represente el volumen promedio del archivo de audio.\
También puedes establecerlo en `false` para omitir la extracción de metadatos y acelerar la transcodificación.

* ### `queue`

`batch`\
Establecer la cola en «batch» reduce manualmente la prioridad de los Jobs de este Step para evitar consumir cupos prioritarios con Jobs que no necesitan un tiempo de espera cero en la cola

* ### `force_accept`

`boolean`(valor predeterminado: `false`)\
Forzar a un Robot a aceptar un tipo de archivo que habría ignorado.\
De forma predeterminada, los Robots ignoran los archivos que no reconocen.[🤖/video/encode](/es/docs/robots/video-encode.md), por ejemplo, ignorará sin problemas las imágenes de entrada.\
Si configuras el parámetro `force_accept` como `true`, puedes forzar a los Robots a aceptar todos los archivos que reciban. Esto normalmente provocará errores y solo debe usarse para depuración o para abordar casos extremos.

* ### `ignore_errors`

`boolean | Array<meta | execute>`(valor predeterminado: `[]`)\
Ignorar errores durante fases específicas del procesamiento.\
Configurar este parámetro como `["meta"]` hará que el Robot ignore los errores durante la extracción de metadatos.\
Configurar este parámetro como `["execute"]` hará que el Robot ignore los errores durante la fase principal de ejecución.\
Configurar este parámetro como `true` equivale a `["meta", "execute"]` y hará que se ignoren los errores en ambas fases.

* ### `use`

`string | Array<string> | Array<object> | object`\
Especifica qué Step o Steps se usarán como entrada.\
Para el inpainting, proporciona tanto la imagen de origen como la máscara mediante `use`, normalmente así:\
![](/_next/static/immutable/media/copy.07djkl_f6nspb.svg)

```json
{  
  "use": [  
    { "name": ":original", "as": "image" },  
    { "name": ":original", "as": "mask" }  
  ]  
}  
```

Prácticas recomendadas:

* Etiqueta explícitamente las entradas de origen y máscara mediante `as` (o nombres semánticos de campos de subida)
* Mantén el prompt centrado en lo que debe cambiar en la región enmascarada o transparente
* Deja que los valores predeterminados del Robot elijan el modelo y el proveedor, a menos que tengas una necesidad específica
* ### `model`

`string`\
El modelo de IA que se usará. El valor predeterminado es `google/nano-banana`. Los modelos compatibles incluyen `flux-1.1-pro-ultra`, `flux-schnell`, `recraft-v3`, `google/nano-banana`, `google/nano-banana-2`, `google/nano-banana-pro`, `openai/gpt-image-2` y `stability-ai/stable-diffusion-inpainting`. El alias heredado `gpt-image-2` también se acepta por compatibilidad con versiones anteriores.

* ### `prompt` — **obligatorio**

`string`\
Prompt que describe la imagen deseada. Para el inpainting, describe lo que debe aparecer en la región enmascarada o transparente e indica que el resto debe permanecer sin cambios.

* ### `format`

`jpeg | jpg | png | gif | webp | svg`\
Formato de salida. Los valores predeterminados dependen del modelo: png para los modelos de Google y openai/gpt-image-2, svg para recraft-v3 y jpeg para los demás. Actualmente, los modelos de Google solo devuelven PNG.

* ### `seed`

`string | number`\
Semilla para el generador de números aleatorios.

* ### `aspect_ratio`

`string`\
Relación de aspecto solicitada para la salida. En los modelos de Google, también se pueden usar el ancho y el alto, y la orientación se obtiene automáticamente cuando se omite aspect\_ratio.

* ### `height`

`string | number`\
Altura solicitada para la salida, en píxeles (se usa principalmente con los modelos de imágenes de Google y openai/gpt-image-2).

* ### `width`

`string | number`\
Ancho solicitado para la salida, en píxeles (se usa principalmente con los modelos de imágenes de Google y openai/gpt-image-2).

* ### `style`

`string`\
Estilo de la imagen generada.

* ### `num_outputs`

`string | number`\
Número de variantes de salida que se generarán (1-10).

* ### `provider`

`string`(valor predeterminado: `"auto"`)\
Elige el mejor proveedor según tu solicitud

## Demos

* [AI image generation service with custom dimensions EN (English)](/demos/artificial-intelligence/generate-ai-images-in-custom-dimensions/)
* [AI image generation service EN (English)](/demos/artificial-intelligence/generate-images-using-AI/)
* [AI image generation service with multiple variants EN (English)](/demos/artificial-intelligence/generate-multiple-ai-image-variants/)

## Publicaciones relacionadas del blog

* [Generate stunning images from text using AI EN (English)](/blog/2025/04/ai-image-generation/) 1 de abril de 2025