
텍스트를 이미지로
텍스트 프롬프트에서 AI 이미지 만들기
Z Image API를 무료로 사용해 보고, Alibaba 텍스트-이미지 생성으로 세련된 비주얼 콘셉트, 제품 이미지, 제작 소재를 만드세요. 비율 기반 너비와 높이 제어, seed 재현, 합리적인 출력 비용을 지원해 대량 비주얼 워크플로에 적합합니다.
AI 이미지 생성기를 지금 사용해보세요
| 매개변수 | 가격 | 원래 가격 | 할인 |
|---|
Flaq AI의 Z Image API는 현재 영어 소스를 기준으로 개발자와 팀이 안정적인 API 라우트에서 텍스트-투-이미지 기능을 사용할 수 있도록 설명하는 모델 문서입니다. 제품 개발, 콘텐츠 제작, 크리에이티브 운영, 자동화 워크플로에서 사용하기 쉬운 입력과 출력을 제공합니다. 관리형 API 통합을 통해 모델 인프라를 직접 운영하지 않고도 프로덕션용 생성 기능을 구현할 수 있습니다.
참고 입력 내용과 사용 방식이 해당 제공자 및 Flaq AI 안전 요구 사항을 준수하는지 확인하세요. 오류가 발생하면 입력, 설정 또는 프롬프트를 조정한 뒤 다시 시도하세요.
브라우저에서 빠른 이미지 및 비디오 워크플로를 위한 여러 AI 제작 도구를 살펴본 뒤, 성공한 아이디어를 Flaq AI의 프로덕션 준비 모델 API로 확장하세요. Flaq AI는 모든 모델을 위한 통합 API 레이어를 제공해 워크플로를 쉽게 사용하고 확장할 수 있게 합니다.
// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'z-image',
prompt: 'A cinematic portrait of a traveler standing on a cliff at golden hour',
width: 16,
height: 9,
seed: 0
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;
const pollResult = async (taskId) => {
const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/image/${taskId}`, {
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
});
return res.json();
};
while (true) {
const pollResultData = await pollResult(taskId);
const status = pollResultData.data.task_status;
if (status === 'succeed') {
console.log(pollResultData.data.task_result.images[0].url);
break;
}
if (status === 'failed') {
console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
break;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));
}
# Step 1: Submit generation request
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/image/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'z-image',
'prompt': 'A cinematic portrait of a traveler standing on a cliff at golden hour',
'width': 16,
'height': 9,
'seed': 0
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}"
while True:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
status = poll_result['data']['task_status']
if status == 'succeed':
print(poll_result['data']['task_result']['images'][0]['url'])
break
if status == 'failed':
print(poll_result['data']['task_status_msg'])
break
time.sleep(10)
# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/image/task \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model_name": "z-image",
"prompt": "A cinematic portrait of a traveler standing on a cliff at golden hour",
"width": 16,
"height": 9,
"seed": 0
}'
# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"