文心一言-千帆大模型平台
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        POST
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  1. API 鉴权及调用
  2. 图像 Images

Stable-Diffusion-XL

开发环境
开发环境
POST
https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/text2image/sd_xl
Stable-Diffusion-XL是业内知名的跨模态大模型，由StabilityAI研发并开源，有着业内领先的图像生成能力。本文介绍了相关API。

文生图#

调用本接口，根据用户输入的文本生成图片。

错误码#

如果请求错误，服务器返回的JSON文本包含以下参数。
名称描述
error_code错误码
error_msg错误描述信息，帮助理解和解决发生的错误
例如Access Token失效返回以下内容，需要重新获取新的Access Token再次请求。
{
  "error_code": 110,
  "error_msg": "Access token invalid or no longer valid"
}
千帆大模型平台相关错误码，请查看错误码说明。
请求示例请求示例
Shell
JavaScript
Java
Swift
curl --location --request POST 'https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/text2image/sd_xl?members&reference&Type&_postman_listIndexKey=key&_postman_listAllowsMultipleValues' \
--data-raw ''
响应示例响应示例
{
  "id": "string",
  "object": "string",
  "created": 0,
  "data": [
    {
      "object": "string",
      "b64_image": "string",
      "index": 0
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 0,
    "total_tokens": 0
  }
}

请求参数

Query 参数
access_token
string 
必需
通过API Key和Secret Key获取的access_token，参考Access Token获取
Body 参数application/json
prompt
string 
必需
提示词，即用户希望图片包含的元素。长度限制为1024字符，建议中文或者英文单词总数量不超过150个
negative_prompt
string 
可选
反向提示词，即用户希望图片不包含的元素。长度限制为1024字符，建议中文或者英文单词总数量不超过150个
size
string 
可选
生成图片长宽，默认值 1024x1024，取值范围如下： ["768x768", "768x1024", "1024x768", "576x1024", "1024x576", "1024x1024"]
n
integer 
可选
生成图片数量，说明： · 默认值为1 · 取值范围为1-4 · 单次生成的图片较多及请求较频繁可能导致请求超时
steps
integer 
可选
迭代轮次，说明： · 默认值为20 · 取值范围为10-50
sampler_index
string 
可选
采样方式，默认值：Euler a，可选值如下： · Euler · Euler a · DPM++ 2M · DPM++ 2M Karras · LMS Karras · DPM++ SDE · DPM++ SDE Karras · DPM2 a Karras · Heun · DPM++ 2M SDE · DPM++ 2M SDE Karras · DPM2 · DPM2 Karras · DPM2 a · LMS
user_id
string 
可选
表示最终用户的唯一标识符，可以监视和检测滥用行为，防止接口恶意调用
示例

返回响应

🟢200成功
application/json
Body
id
string 
请求的id
必需
object
string 
必需
回包类型。image：图像生成返回
created
integer 
时间戳
必需
data
array [object {3}] 
生成图片结果
必需
object
string 
必需
固定值"image"
b64_image
string 
必需
图片base64编码内容
index
integer 
序号
必需
usage
object 
必需
token统计信息，token数 = 汉字数+单词数*1.3 （仅为估算逻辑）
prompt_tokens
integer 
必需
问题tokens数，包含提示词和负向提示词
total_tokens
integer 
tokens总数
必需
修改于 2023-11-16 02:35:00
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