文生图异步(算法编码：2202007)

接口信息

API Path
/aipaas/lm/v1/text/picture

请求协议
HTTPS

请求方法
POST

请求头部 ：

头部标签	必填	说明	类型	数据字典	限制	头部内容	示例
Content-Type	是	application/json	[string]			application/json	application/json
X-APP-ID	是	控制台-应用管理-创建应用-AppID，公网鉴权，公网调用时必传	[string]
Authorization	是	公网鉴权，公网调用时必传	[string]
Device-Uuid	否	设备管理-设备uuid	[string]

请求参数：

参数名	说明	必填	类型	数据字典	限制	示例
seq_id	请求序列号，请求的唯一标识	是	[string]
task_id	能力编号，当前能力编号为10001	是	[int]
prompt	文本内容	是	[string]
resolution_ratio	分辨率	否	[array]	[1,1]:分辨率1:1,[9,16]:分辨率9:16,[16,9]:分辨率16:9,[4,3]:分辨率4:3
style	生成风格	否	[int]	0:通用风格,1:写实风格,2:卡通风格,3:3D风格,4:素描风格,5:中国画风格,6:油画风格,7:水彩风格,8:彩铅风格,9:像素风格
batch_size	生成图片数量，默认4张，最大支持4张。	否	[int]
callback_url	接收回调结果的url地址，return_mode为0是必传	否	[string]
return_mode	结果返回模式，0:push，1:pull，默认为0。push模式即提供callback_url接收最终结果回调；pull模型即通过大模型异步调用结果回查接口查询最终调用结果，接口文档详见开发指南下的大模型异步调用结果回查。	否	[int]

响应内容 ：

参数名	说明	必填	类型	数据字典	限制	示例
code	状态响应码。参考错误编码规范	是	[string]
msg	调用结果描述。参考错误编码规范	是	[string]
requestId	请求ID，用于调用查询大模型生成结果信息接口	是	[string]

成功示例[Mock API] ：

{
    "code": "10000",
    "msg": "调用成功",
    "requestId": "test001"
}

失败示例[Mock API] ：

{
    "code": "10903",
    "msg": "服务执行失败",
    "requestId": "test001"
}

1. 功能简介

该算法提供根据输入文字和风格制作并生成结果图片的能力。

2. 服务鉴权

服务接口调用时需要严格遵循服务鉴权规则
公网服务调用鉴权规则请参见：开发指南 - 接口签名认证

3. 状态码说明

通用状态码请参见【状态码】中的【网关认证】，其余状态码如下：

返回编码	返回信息	说明
10000	服务执行成功	服务执行成功
10100	算法模型异常	算法模型调用失败(超时)
10101	结果图片不合规	算法生成图片存在不合规元素，不进行输出
10200	图片下载异常	图片 url 访问失败，下载异常
10201	图片格式错误	下载后的图片格式不对，非图片（除 jpeg, png, jpg）
10202	算法推理异常	算法推理失败，生成图片失败
10203	图片上传异常	结果图片上传 ceph/minIO 失败
10204	图片分辨率过小	图片分辨率过小，无法正常生成结果
10205	图片检测到多个人脸	图片检测到多个人脸
10206	图片面部较小	图片检测到脸部过小
10207	人脸仅检测到侧脸	人脸只检测到侧脸
10208	图片不存在人脸	图片不存在人脸
10209	图片姿态不符合要求	人脸朝向不符合要求
10210	图片面部存在遮挡	人脸存在遮挡情况
10211	图片面部模糊	图片人脸过于模糊
10212	图片非全身照	图片中的人物非全身照，可能存在人体部分被遮挡情况
10213	图片脸部不完整	图片脸部不完整
10301	服务必填参数缺失	服务必填参数缺失或未填写
10304	服务入参错误	部分参数存在限制说明，会针对入参做校验返回；例如传入的 style 风格不在范围内，prompt 入参不合规等情况
10903	服务执行失败	服务执行失败(可能存在组件连接异常、算法模型程序运行异常等情况，导致服务无法正常运行)

4. 请求参数示例

{
	"seq_id": "test001",
	"task_id": 10001,
	"prompt": "丁香一样结着愁怨的姑娘",
	"resolution_ratio": [1, 1],
	"style": 2,
	"batch_size": 1,
        "callback_url": "http://your-callback-address"
}

5. 请求示例

5.1 Java版本(Java版本使用JDK1.8)

import cn.hutool.http.HttpRequest;
import cn.hutool.http.HttpResponse;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;

import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class ImageGenerateText2Image {

    public static void main(String[] args) {
        text2ImageRequest();
    }

    /**
     * 方法中使用到的 JSONObject、HttpRequest、HttpResponse均来自Hutool工具类。
     * 具体maven依赖为：
     *   
     *             cn.hutool
     *             hutool-all
     *             5.8.29
     *   
     */
    public static void text2ImageRequest() {
        String url = "服务调用地址";
        // 设置请求头
        Map headers = new HashMap();
        //公网调用鉴权
        headers.put("X-APP-ID", "yourAppId");
        headers.put("Authorization", "yourAuthorization");
        headers.put("Content-Type", "application/json");
        // 创建请求对象
        Map request = new HashMap();
        request.put("seq_id", "test001");
        request.put("task_id", 10001);
        request.put("prompt", "丁香一样结着愁怨的姑娘");
        request.put("resolution_ratio", Arrays.asList(1, 1));
        request.put("style", 2);
        request.put("batch_size", 1);
        request.put("return_mode", 1);
        // 将请求对象转换为
        String requestString = JSONUtil.toJsonStr(request);
        // 发起HTTP请求
        HttpResponse response =
                HttpRequest.post(url)
                        .headerMap(headers, false)
                        .body(requestString)
                        .execute();
        // 打印返回结果
        System.out.println(response.body());
    }
}

5.2 Python示例

import requests
import json
import logging

# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

def text_to_image_request_enhanced():
    """
    增强版的文本转图像请求函数
    包含更详细的日志记录和错误处理
    """
    try:
        url = "服务调用地址"
        headers = {
            "X-APP-ID": "yourAppId",
            "Authorization": "yourAuthorization",
            "Content-Type": "application/json"
        }
    
        # 构建请求体
        request_body = {
            "seq_id": "test001",
            "task_id": 10001,
            "prompt": "丁香一样结着愁怨的姑娘",
            "resolution_ratio": [1, 1],
            "style": 2,
            "batch_size": 1,
            "return_mode": 1
        }
    
        logger.info(f"准备发送文本生成图像请求到: {url}")
        logger.debug(f"请求头: {headers}")
        logger.debug(f"请求体: {json.dumps(request_body, indent=2, ensure_ascii=False)}")
    
        # 发送POST请求
        response = requests.post(
            url=url,
            headers=headers,
            json=request_body,
            timeout=30
        )
    
        logger.info(f"响应状态码: {response.status_code}")
    
        # 处理响应
        if response.status_code == 200:
            try:
                response_data = response.json()
                logger.info("文本生成图像请求成功完成")
                logger.debug(f"完整响应: {json.dumps(response_data, indent=2, ensure_ascii=False)}")
            
                # 通常响应中会包含生成的图像数据或图像URL
                if "image_url" in response_data:
                    logger.info(f"生成图像URL: {response_data['image_url']}")
                elif "image_data" in response_data:
                    logger.info("收到图像数据（Base64编码）")
            
                return response_data
            
            except json.JSONDecodeError:
                logger.error("响应不是有效的JSON格式")
                logger.error(f"原始响应: {response.text}")
                return None
            
        else:
            logger.error(f"文本生成图像请求失败，状态码: {response.status_code}")
            logger.error(f"错误响应: {response.text}")
            return None
        
    except requests.exceptions.Timeout:
        logger.error("请求超时，请检查网络连接或稍后重试")
    except requests.exceptions.ConnectionError:
        logger.error("连接错误，请检查URL是否正确或服务是否可用")
    except requests.exceptions.HTTPError as e:
        logger.error(f"HTTP错误: {e}")
    except Exception as e:
        logger.error(f"未预期的错误: {e}")

# 图像处理工具函数
def save_image_from_response(response_data, output_path):
    """
    从响应中提取图像并保存到文件
    """
    try:
        if "image_data" in response_data:
            # 假设图像数据是Base64编码的
            import base64
            image_data = response_data["image_data"]
            if image_data.startswith("data:image"):
                # 处理data URL格式
                image_data = image_data.split(",")[1]
        
            with open(output_path, "wb") as f:
                f.write(base64.b64decode(image_data))
            logger.info(f"图像已保存到: {output_path}")
        
        elif "image_url" in response_data:
            # 下载远程图像
            image_url = response_data["image_url"]
            image_response = requests.get(image_url, timeout=30)
            with open(output_path, "wb") as f:
                f.write(image_response.content)
            logger.info(f"图像已从URL下载并保存到: {output_path}")
        
        else:
            logger.warning("响应中未找到图像数据或图像URL")
        
    except Exception as e:
        logger.error(f"保存图像时出错: {e}")

# 主程序
if __name__ == "__main__":
    result = text_to_image_request_enhanced()
    if result:
        # 保存生成的图像（假设响应中包含图像数据）
        save_image_from_response(result, "generated_image.jpg")
        print("文本生成图像任务完成")