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# Midjourney Imagine API Solicitação e Uso
> Midjourney generation 集成指南 - XHuoAPI
Midjourney é uma ferramenta de desenho AI muito poderosa, que pode gerar imagens muito bonitas em apenas um ou dois minutos, bastando inserir palavras-chave. Midjourney se destaca na indústria por sua excelente capacidade de desenho e, atualmente, já é amplamente utilizada em vários setores e áreas, com sua influência se tornando cada vez mais significativa.
Este documento apresenta principalmente o fluxo de uso da operação Imagine na API do Midjourney, que nos permite gerar facilmente as imagens necessárias a partir de texto.
## Processo de Solicitação
Para usar a API Midjourney Imagine, primeiro você pode acessar a página [Midjourney Imagine API](https://api.xhuoapi.ai/documents/e52c028d-897a-4d51-b110-60fccbe6118d "Midjourney Imagine API") e clicar no botão "Acquire" para obter as credenciais necessárias para a solicitação:
Se você ainda não estiver logado ou registrado, será redirecionado automaticamente para a página de login, convidando-o a se registrar e fazer login. Após o registro e login, você será redirecionado de volta para a página atual.
Na primeira solicitação, haverá um crédito gratuito disponível, permitindo o uso gratuito dessa API.
## Uso Básico
Em seguida, você pode preencher o conteúdo correspondente na interface, como mostrado na imagem:
Na primeira vez que usar essa interface, precisamos preencher pelo menos dois conteúdos: um é `authorization`, que pode ser selecionado diretamente na lista suspensa. O outro parâmetro é `prompt`, que é a descrição da imagem que queremos gerar. Recomenda-se usar descrições em inglês, pois a imagem gerada será mais precisa e de melhor qualidade. Aqui usamos o conteúdo de exemplo `Lamborghini speeds inside a volcano`, que representa a intenção de desenhar um Lamborghini correndo dentro de um vulcão.
Você também pode notar que à direita há um código correspondente gerado para a chamada, que você pode copiar e executar diretamente, ou pode clicar no botão "Try" para testar.
Principais parâmetros de solicitação:
* `prompt`: descrição da imagem (suporta tradução automática).
* `mode`: modo de geração, pode ser `fast`/`relax`/`turbo`, padrão é fast.
* `timeout`: tempo limite (segundos), o tempo limite retornará diretamente.
* `translation`: se deve traduzir automaticamente prompts não em inglês.
* `split_images`: se deve dividir os resultados 2x2 e retornar uma única imagem.
* `action`/`image_id`: deve ser especificado ao continuar a operação em imagens históricas.
* `callback_url`: endereço de callback assíncrono.
Após a chamada, encontramos o resultado retornado como segue:
```json theme={null}
{
"image_url": "https://midjourney.cdn.xhuoapi.ai/attachments/1233387694839697411/1234197197067915365/36rgqit64j90qptsxnyq_Lamborghini_speeds_inside_a_volcano_id0494_f47263b6-ff92-44a3-88ee-51cf0e706aae.png?ex=662fdb36&is=662e89b6&hm=ca9be54907726937ed02517a13466bef2afb2825b7cda4b313de56a3c3310d0d&width=1024&height=1024",
"image_width": 1024,
"image_height": 1024,
"image_id": "1234197197067915365",
"raw_image_url": "https://midjourney.cdn.xhuoapi.ai/attachments/1233387694839697411/1234197197067915365/36rgqit64j90qptsxnyq_Lamborghini_speeds_inside_a_volcano_id0494_f47263b6-ff92-44a3-88ee-51cf0e706aae.png?ex=662fdb36&is=662e89b6&hm=ca9be54907726937ed02517a13466bef2afb2825b7cda4b313de56a3c3310d0d&",
"raw_image_width": 2048,
"raw_image_height": 2048,
"progress": 100,
"actions": [
"upscale1",
"upscale2",
"upscale3",
"upscale4",
"reroll",
"variation1",
"variation2",
"variation3",
"variation4"
],
"task_id": "1bae3bec-3ac4-4180-a148-74ee6cb68b98",
"success": true
}
```
O resultado retornado contém vários campos, descritos a seguir:
* `task_id`, o ID da tarefa de geração desta imagem, usado para identificar exclusivamente esta tarefa de geração de imagem.
* `image_id`, a identificação única da imagem, que deve ser passada na próxima vez que for necessário realizar operações de transformação na imagem.
* `image_url`, a URL da miniatura, que pode ser aberta diretamente para visualizar o efeito gerado.
* `image_width`: largura em pixels da miniatura.
* `image_height`: altura em pixels da miniatura.
* `raw_image_url`: a URL da imagem original, que contém o mesmo conteúdo da miniatura, mas em maior definição, embora o tempo de carregamento seja um pouco mais lento.
* `raw_image_width`: largura em pixels da imagem original.
* `raw_image_height`: altura em pixels da imagem original.
* `actions`, uma lista de operações adicionais que podem ser realizadas na imagem gerada. Aqui estão listadas 8, onde `upscale` representa ampliação e `variation` representa transformação. Portanto, `upscale1` representa a operação de ampliação na primeira imagem no canto superior esquerdo, e `variation3` representa a operação de transformação baseada na terceira imagem no canto inferior esquerdo.
Abrindo o `image_url` ou o `raw_image_url`, você pode descobrir como mostrado na imagem.
Pode-se ver que foi gerada uma pré-visualização 2x2. Até agora, a primeira chamada da API foi concluída.
## Ampliação e Transformação de Imagens
A seguir, tentaremos realizar operações adicionais na foto gerada atualmente. Por exemplo, se acharmos que a segunda imagem no canto superior direito está boa, mas queremos fazer alguns ajustes, podemos preencher `action` como `variation2` e passar `image_id`:
Neste momento, o resultado obtido é o seguinte:
```json theme={null}
{
"image_url": "https://midjourney.cdn.xhuoapi.ai/attachments/1233387694839697411/1234201336543969401/36rgqit64j90qptsxnyq_Lamborghini_speeds_inside_a_volcano_id0494_10dc56a7-ec16-4bac-878e-2338f2ae5f5d.png?ex=662fdf10&is=662e8d90&hm=9aec96bca35ae20b6f9ab536101b9c4ea255eb6216cbf7000ac554937da071f3&width=1024&height=1024",
"image_width": 1024,
"image_height": 1024,
"image_id": "1234201336543969401",
"raw_image_url": "https://midjourney.cdn.xhuoapi.ai/attachments/1233387694839697411/1234201336543969401/36rgqit64j90qptsxnyq_Lamborghini_speeds_inside_a_volcano_id0494_10dc56a7-ec16-4bac-878e-2338f2ae5f5d.png?ex=662fdf10&is=662e8d90&hm=9aec96bca35ae20b6f9ab536101b9c4ea255eb6216cbf7000ac554937da071f3&",
"raw_image_width": 2048,
"raw_image_height": 2048,
"progress": 100,
"actions": [
"upscale1",
"upscale2",
"upscale3",
"upscale4",
"reroll",
"variation1",
"variation2",
"variation3",
"variation4"
],
"task_id": "f4961620-1104-409f-9dc1-ba3ed15c2f4d",
"success": true
}
```
Abra `image_url`, a nova imagem gerada é a seguinte:
Podemos ver que, em relação à imagem no canto superior direito, novamente obtivemos quatro fotos semelhantes.
Neste momento, podemos escolher uma delas para realizar uma operação de ampliação detalhada, por exemplo, escolhendo a quarta, podemos passar `action` como `upscale4`, e através de `image_id` passar novamente o ID da imagem atual.
> Nota: A operação `upscale` leva menos tempo em comparação com `variation` no Midjourney.
O resultado retornado é o seguinte:
```json theme={null}
{
"image_url": "https://midjourney.cdn.xhuoapi.ai/attachments/1233387694839697411/1234202545208033400/36rgqit64j90qptsxnyq_Lamborghini_speeds_inside_a_volcano_id0494_34edc3f5-2bd0-4f5b-a372-03270b02289b.png?ex=662fe031&is=662e8eb1&hm=f8006c4d33a03dfd027dffe4eb46ab0d113a4910aef07497f0b335c8998b7858&width=512&height=512",
"image_width": 512,
"image_height": 512,
"image_id": "1234202545208033400",
"raw_image_url": "https://midjourney.cdn.xhuoapi.ai/attachments/1233387694839697411/1234202545208033400/36rgqit64j90qptsxnyq_Lamborghini_speeds_inside_a_volcano_id0494_34edc3f5-2bd0-4f5b-a372-03270b02289b.png?ex=662fe031&is=662e8eb1&hm=f8006c4d33a03dfd027dffe4eb46ab0d113a4910aef07497f0b335c8998b7858&",
"raw_image_width": 1024,
"raw_image_height": 1024,
"progress": 100,
"actions": [
"upscale_2x",
"upscale_4x",
"variation_subtle",
"variation_strong",
"zoom_out_2x",
"zoom_out_1_5x",
"pan_left",
"pan_right",
"pan_up",
"pan_down"
],
"task_id": "03f62b17-a6f1-4c8e-9b4d-1fc7bd5b1180",
"success": true
}
```
Onde `image_url` é como mostrado na imagem:
Assim, conseguimos obter com sucesso uma foto de um Lamborghini.
Além disso, notamos que `actions` contém várias operações que podem ser realizadas, descritas a seguir:
* `upscale_2x`: amplia a imagem em 2 vezes, resultando em uma imagem de alta definição 2x.
* `upscale_4x`: amplia a imagem em 4 vezes, resultando em uma imagem de alta definição 4x.
* `zoom_out_2x`: reduz a imagem em 2 vezes (preenchendo a área ao redor).
* `zoom_out_1_5x`: reduz a imagem em 1,5 vezes (preenchendo a área ao redor).
* `pan_left`: desloca a imagem para a esquerda.
* `pan_right`: desloca a imagem para a direita.
* `pan_up`: desloca a imagem para cima.
* `pan_down`: desloca a imagem para baixo.
Podemos continuar seguindo o fluxo acima e passar os comandos de transformação correspondentes para operações contínuas de geração de imagens.
## Reescrita de Imagem (Imagem de Base)
Esta API também suporta reescrita de imagem, comumente chamada de imagem de base. Podemos inserir uma URL de imagem e uma descrição que precisa ser reescrita, e a API retornará a imagem reescrita.
> Nota: A URL da imagem inserida deve ser uma imagem pura, não pode ser uma imagem exibida dentro de uma página da web, caso contrário, a reescrita da imagem não será possível. Recomenda-se usar um serviço de hospedagem de imagens para obter a URL da imagem.
Por exemplo, temos uma imagem de um pôr do sol na estrada, com algumas árvores e edifícios ao lado da estrada, como mostrado na imagem:
Agora queremos reescrevê-la para que seja ao lado de uma praia, com um carro estacionado na beira da estrada. Podemos construir o seguinte prompt:
```bash theme={null}
https://cdn.xhuoapi.ai/v014oc.png uma ilustração de um carro estacionado na praia --iw 2
```
Podemos ver que o início do nosso prompt é um link de imagem que começa com HTTPS, seguido por um espaço, e depois vem o conteúdo do texto do prompt. Aqui também usamos alguns parâmetros avançados adicionais, como `—iw 2` para ajustar o peso da imagem.
Podemos passar o conteúdo acima como um todo para o campo `prompt`, como mostrado na imagem:
O resultado da saída é o seguinte:
```bash theme={null}
{
"image_url": "https://midjourney.cdn.xhuoapi.ai/attachments/1234427310434947145/1234539663515975690/atmateosa5693_An_illustration_of_a_car_parked_on_the_beach_id26_cc8650ec-7e4b-4685-8911-78172430d8a7.png?ex=66311a28&is=662fc8a8&hm=c39707a1f22bc7f12874060ea6ed58ba37c188139ccc9a13c61ed9f37e66ea74&width=1456&height=816",
"image_width": 1456,
"image_height": 816,
"image_id": "1234539663515975690",
"raw_image_url": "https://midjourney.cdn.xhuoapi.ai/attachments/1234427310434947145/1234539663515975690/atmateosa5693_An_illustration_of_a_car_parked_on_the_beach_id26_cc8650ec-7e4b-4685-8911-78172430d8a7.png?ex=66311a28&is=662fc8a8&hm=c39707a1f22bc7f12874060ea6ed58ba37c188139ccc9a13c61ed9f37e66ea74&",
"raw_image_width": 2912,
"raw_image_height": 1632,
"progress": 100,
"actions": [
"upscale1",
"upscale2",
"upscale3",
"upscale4",
"reroll",
"variation1",
"variation2",
"variation3",
"variation4"
],
"task_id": "24a79e8b-a79d-471a-aef7-089dc0627ee8",
"success": true
}
```
Neste momento, obtivemos a seguinte imagem gerada:
Podemos ver que, mantendo o estilo e a composição geral da imagem original, toda a cena foi transformada em uma praia, enquanto um carro apareceu na estrada, isso é o Prompt com Imagem.
## Fusão de Imagens
Esta API também suporta fusão de imagens, podemos passar várias imagens para alcançar diferentes efeitos de fusão.
Por exemplo, aqui temos duas imagens, uma é um urso de pelúcia, e a outra é uma motosserra, conforme mostrado nas imagens abaixo:
Agora queremos fundir as duas, fazendo com que o urso segure a motosserra, como fazemos?
Podemos construir o seguinte prompt:
```bash theme={null}
https://cdn.xhuoapi.ai/8fapzl.png https://cdn.xhuoapi.ai/c1igbw.png The bear is holding the chainsaw --iw 2
```
Podemos notar que, assim como no Imagem com Prompt, aqui colocamos várias URLs de imagens no início do prompt, separadas por espaços, e no final adicionamos o texto do prompt, passando todo o conteúdo como um todo para o parâmetro `prompt`, o resultado da execução é o seguinte:
```bash theme={null}
{
"image_url": "https://midjourney.cdn.xhuoapi.ai/attachments/1234291876639674388/1234547236830973972/kcisok_The_bear_is_holding_the_chainsaw_id8873344_ad605bc4-ba19-4807-b94f-367dab672f7a.png?ex=66312136&is=662fcfb6&hm=0fb1e2261c9a30b04de9da9b23b7562eb73677f1bbda1fae52c7243b12d25aac&width=1024&height=1024",
"image_width": 1024,
"image_height": 1024,
"image_id": "1234547236830973972",
"raw_image_url": "https://midjourney.cdn.xhuoapi.ai/attachments/1234291876639674388/1234547236830973972/kcisok_The_bear_is_holding_the_chainsaw_id8873344_ad605bc4-ba19-4807-b94f-367dab672f7a.png?ex=66312136&is=662fcfb6&hm=0fb1e2261c9a30b04de9da9b23b7562eb73677f1bbda1fae52c7243b12d25aac&",
"raw_image_width": 2048,
"raw_image_height": 2048,
"progress": 100,
"actions": [
"upscale1",
"upscale2",
"upscale3",
"upscale4",
"reroll",
"variation1",
"variation2",
"variation3",
"variation4"
],
"task_id": "891f2645-ee15-4c7b-ac24-d98163c8e57e",
"success": true
}
```
Obtivemos o seguinte resultado:
Podemos ver que conseguimos realizar a fusão de imagens com sucesso.
> Nota: A fusão de imagens suporta no máximo 5 URLs de imagens como entrada, ou seja, suporta a fusão de até 5 imagens, o formato de entrada é o mesmo que o acima.
## Transformação Local
Esta API também suporta a função de desenho local de imagens, mas apenas suporta a geração de imagens sob o conteúdo mencionado anteriormente, podemos passar um ID único da imagem gerada, o parâmetro de ação de redesenho local `action` e a máscara da área a ser redesenhada, para realizar o redesenho na área da máscara.
Por exemplo, aqui temos uma imagem gerada sobre um gato:
Agora queremos redesenhar o rosto desse gato, como fazemos?
Primeiro, precisamos obter a máscara da área, essa máscara é obtida através de uma imagem em escala de cinza codificada em Base64, abaixo estão algumas ferramentas de código para obter a máscara:
Exemplo de código Python para obter a máscara:
```python theme={null}
import sys
import os
from PySide6.QtWidgets import *
from PySide6.QtGui import QPainter, QMouseEvent, QPen, QColor, QImage
from PySide6.QtCore import Qt, QPoint
class DrawingWidget(QWidget):
def __init__(self, imagePath):
super().__init__()
self.setAttribute(Qt.WA_StaticContents)
self.background_image = QImage(imagePath)
imageSize = self.background_image.size()*0.8
self.setFixedSize(imageSize)
self.foreground_image = QImage(self.size(), QImage.Format_ARGB32)
self.foreground_image.fill(Qt.transparent)
self.drawing = False
self.lastPoint = QPoint()
self.pen_color = QColor(255, 255, 255, 255)
self.pen_size = 50
def set_pen_size(self, size):
self.pen_size = size
def mousePressEvent(self, event: QMouseEvent):
if event.button() == Qt.LeftButton:
self.drawing = True
self.lastPoint = event.pos()
def mouseMoveEvent(self, event: QMouseEvent):
if event.buttons() & Qt.LeftButton and self.drawing:
painter = QPainter(self.foreground_image)
painter.setRenderHint(QPainter.Antialiasing, True)
pen = QPen(self.pen_color, self.pen_size,
Qt.SolidLine, Qt.RoundCap, Qt.RoundJoin)
painter.setPen(pen)
painter.drawLine(self.lastPoint, event.pos())
self.lastPoint = event.pos()
self.update()
def mouseReleaseEvent(self, event: QMouseEvent):
if event.button() == Qt.LeftButton and self.drawing:
self.drawing = False
def paintEvent(self, event):
canvasPainter = QPainter(self)
canvasPainter.drawImage(
self.rect(), self.background_image, self.background_image.rect())
canvasPainter.drawImage(
self.rect(), self.foreground_image, self.foreground_image.rect())
def save_image(self, path):
self.foreground_image.save(path)
class MainWindow(QDialog):
def __init__(self, imagePath):
super().__init__()
self.setWindowTitle("ferramenta de máscara")
self.drawing_widget = DrawingWidget(imagePath)
self.currentPath = os.getcwd().replace("\\", "/")
self.tempPath = self.currentPath + "/temp.jpg"
self.projectPath = ""
self.setDone = False
def init_ui(self):
layout = QVBoxLayout()
layout.addWidget(self.drawing_widget)
controls_layout = QHBoxLayout()
size_label = QLabel("tamanho da caneta:")
controls_layout.addWidget(size_label)
self.size_slider = QSlider(Qt.Horizontal)
self.size_slider.setMinimum(100)
self.size_slider.setMaximum(400)
self.size_slider.setValue(400)
self.size_slider.valueChanged.connect(self.update_pen_size)
controls_layout.addWidget(self.size_slider)
self.lineEdit_addPromp = QLineEdit()
layout.addWidget(self.lineEdit_addPromp)
save_button = QPushButton(" Iniciar redesenho parcial ")
save_button.clicked.connect(self.save_image)
controls_layout.addWidget(save_button)
dont_button = QPushButton(" Cancelar redesenho parcial ")
dont_button.clicked.connect(self.dont_image)
controls_layout.addWidget(dont_button)
layout.addLayout(controls_layout)
self.setLayout(layout)
def update_pen_size(self):
size = self.size_slider.value()
self.drawing_widget.set_pen_size(size)
def save_image(self):
tempImage = self.currentPath + "/temp.jpg"
self.drawing_widget.save_image(self.tempPath)
self.prompt = self.lineEdit_addPromp.text()
self.setDone = True
self.close()
def dont_image(self):
self.setDone = False
self.close()
def closeEvent(self, event):
if self.setDone:
pass
else:
self.setDone = False
event.accept()
if __name__ == '__main__':
imagePath = "test.png"
app = QApplication(sys.argv)
mainWindow = MainWindow(imagePath)
mainWindow.init_ui()
mainWindow.exec()
```
Através do código acima, podemos obter a imagem da máscara. Durante esse processo, devemos observar que a imagem da máscara deve ter o mesmo tamanho que a imagem original, e a área branca na imagem da máscara é a região que precisa ser redesenhada. Abaixo, mostramos a comparação entre a imagem do gato que precisa ser redesenhada e a imagem original:
Imagem original:
Imagem da máscara:
Por fim, precisamos converter a imagem da máscara em uma codificação baseada em Base64. A seguir, fornecemos o código para converter a codificação em Base64:
Exemplo de código Python para conversão em Base64:
```python theme={null}
import cv2
import base64
image_path = 'temp.jpg'
gray_image = cv2.imread(image_path)
_, buffer = cv2.imencode('.jpg', gray_image)
base64_encoded = base64.b64encode(buffer).decode('utf-8')
with open('grayscale_image_base64.txt', 'w') as f:
f.write(base64_encoded)
print("sucesso!")
```
> Nota: O código Python acima descreve o processo de geração da máscara. Se você deseja integrá-lo ao seu produto, escreva o código correspondente na linguagem desejada com base em seu princípio.
Através do código acima, obtivemos a máscara que precisa ser redesenhada. Abaixo, precisamos definir o parâmetro `action` como `variation_region`, gerar o ID da imagem `image_id` (para obter esse parâmetro, consulte o conteúdo acima) e passar a máscara correspondente `mask`. As outras informações dos parâmetros são as seguintes:
* `action`: A ação a ser realizada na imagem, neste caso, `variation_region`, que indica que a imagem será redesenhada parcialmente.
* `prompt`: A descrição da redecoracão da imagem (parâmetro opcional).
* `image_id`: O identificador único da imagem, facilitando o redesenho parcial da imagem.
* `mask`: A codificação base64 da área da máscara correspondente à imagem (a imagem é a especificada pelo `image_id` acima).
Portanto, de acordo com as regras acima, precisamos definir os parâmetros corretos. O parâmetro `prompt` é um parâmetro não obrigatório, aqui, para facilitar a comparação, definimos o `prompt` da área da máscara como `Um gato fofo`, e a configuração dos parâmetros é mostrada na imagem abaixo:
### Exemplo de código
Pode-se notar que, no lado direito da página, já foram gerados automaticamente códigos em várias linguagens, como mostrado na imagem:
Parte do exemplo de código é o seguinte:
### Exemplo de resposta
Após o sucesso da solicitação, a API retornará informações sobre o resultado da imagem do backend de troca de rosto. Por exemplo:
```json theme={null}
{
"image_url": "https://platform.cdn.xhuoapi.ai/midjourney/6c9450d8-1c22-4f85-a527-e7a7bfb4a61b.png?imageMogr2/thumbnail/!50p",
"image_width": 1024,
"image_height": 1024,
"actions": [
"upscale1",
"upscale2",
"upscale3",
"upscale4",
"reroll",
"variation1",
"variation2",
"variation3",
"variation4"
],
"raw_image_url": "https://platform.cdn.xhuoapi.ai/midjourney/6c9450d8-1c22-4f85-a527-e7a7bfb4a61b.png",
"raw_image_width": 2048,
"raw_image_height": 2048,
"progress": 100,
"image_id": "1265876571323891712",
"task_id": "6c9450d8-1c22-4f85-a527-e7a7bfb4a61b",
"success": true
}
```
Pode-se notar que a operação de redesenho foi realizada na área da máscara da imagem, e o resultado retornado é consistente com o mencionado acima, conforme mostrado na imagem abaixo:
Podemos ver que conseguimos realizar o redesenho parcial da área personalizada da imagem gerada.
#### CURL
````bash theme={null}
curl -X POST 'https://api.xhuoapi.ai/v1/midjourney/imagine' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
"prompt": "Um gato fofo",
"action": "variation_region",
"image_id": "1265875488702726144",
"mask": 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#### Python
```python
import requests
url = "https://api.xhuoapi.ai/v1/midjourney/imagine"
headers = {
"accept": "application/json",
"authorization": "Bearer {token}",
"content-type": "application/json"
}
payload =
{
"prompt": "Um gato fofo",
"action": "variação_região",
"image_id": "1265875488702726144",
"mask": "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```python
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)
````
## Callback Assíncrono
Como a geração de imagens pelo Midjourney requer um tempo de espera, esta API também foi projetada por padrão para um modo de longa espera. Mas em alguns cenários, a longa espera pode trazer alguns custos adicionais de recursos, portanto, esta API também oferece a forma de callback assíncrono via Webhook, onde, quando a geração da imagem é bem-sucedida ou falha, o resultado é enviado para a URL de callback do Webhook especificada por meio de uma solicitação HTTP. Após a URL do callback receber o resultado, pode-se realizar um processamento adicional.
Abaixo, demonstramos o fluxo de chamada específico.
Primeiro, o callback do Webhook é um serviço que pode receber solicitações HTTP, e os desenvolvedores devem substituí-lo pela URL do servidor HTTP que construíram. Para facilitar a demonstração, usamos um site de exemplo de Webhook público [https://webhook.site/](https://webhook.site/ "https://webhook.site/"), ao abrir este site, você obterá uma URL de Webhook, como mostrado na imagem:
Copie esta URL e você pode usá-la como Webhook, o exemplo aqui é [https://webhook.site/995d0a91-d737-40a7-a3b9-5baf68ed924c](https://webhook.site/995d0a91-d737-40a7-a3b9-5baf68ed924c "https://webhook.site/995d0a91-d737-40a7-a3b9-5baf68ed924c").
Em seguida, podemos definir o campo `callback_url` para a URL do Webhook acima, enquanto preenchemos o `prompt`, como mostrado na imagem:
Após clicar em testar, você receberá imediatamente uma resposta com um `task_id`, que serve para identificar o ID da tarefa de geração atual, como mostrado na imagem:
Aguarde um momento, quando a geração da imagem terminar, você poderá descobrir que a URL do Webhook recebeu uma solicitação HTTP, como mostrado na imagem:
O resultado é o resultado da tarefa atual, o conteúdo é o seguinte:
```json theme={null}
{
"success": true,
"task_id": "f6e39eaf-652a-4bf5-a15c-79d8b143b80a",
"image_url": "https://midjourney.cdn.xhuoapi.ai/attachments/1234291876639674388/1234551030549839932/kcisok_A_cat_sitting_on_a_table_id2724480_591c5c85-ec80-42ab-9fe5-9adfbed192e4.png?ex=663124be&is=662fd33e&hm=da725eb74aae375d60beec38b4cd26c5a7b373b1662f222ff838a8ea6fd5e798&width=1024&height=1024",
"image_width": 1024,
"image_height": 1024,
"image_id": "1234551030549839932",
"raw_image_url": "https://midjourney.cdn.xhuoapi.ai/attachments/1234291876639674388/1234551030549839932/kcisok_A_cat_sitting_on_a_table_id2724480_591c5c85-ec80-42ab-9fe5-9adfbed192e4.png?ex=663124be&is=662fd33e&hm=da725eb74aae375d60beec38b4cd26c5a7b373b1662f222ff838a8ea6fd5e798&",
"raw_image_width": 2048,
"raw_image_height": 2048,
"progress": 100,
"actions": [
"upscale1",
"upscale2",
"upscale3",
"upscale4",
"reroll",
"variation1",
"variation2",
"variation3",
"variation4"
]
}
```
O campo `success` indica se a tarefa foi executada com sucesso, se for bem-sucedida, haverá também os mesmos campos `actions`, `image_id`, `image_url`, e o resultado retornado é o mesmo que o mencionado anteriormente, além disso, há o `task_id` para identificar a tarefa, a fim de associar o resultado do Webhook com a solicitação API inicial.
Se a geração da imagem falhar, a URL do Webhook receberá um conteúdo semelhante ao seguinte:
```json theme={null}
{
"success": false,
"task_id": "7ba0feaf-d20b-4c22-a35a-31ec30fc7715",
"error": {
"code": "bad_request",
"message": "Argumento(s) não reconhecido(s): `-c`, `x`"
}
}
```
Aqui, o campo `success` será `false`, e também haverá os campos `error.code` e `error.message` que descrevem os detalhes do erro da tarefa, o servidor do Webhook pode processar de acordo com o resultado correspondente.
## Saída em Fluxo
O Midjourney oficial tem um progresso na geração de imagens, no início é uma foto borrada, e após várias iterações, a imagem gradualmente se torna clara, até que a imagem completa seja obtida.
Portanto, o processo de geração de uma imagem pode ser dividido aproximadamente nas fases de "enviar comando" -> "começar a gerar imagem (várias iterações gradualmente mais claras)" -> "geração de imagem concluída".
Quando a saída em fluxo não está ativada, esta API, desde o início da solicitação até o retorno do resultado, na verdade, abrange todo o processo de "enviar comando" -> "geração de imagem concluída", e o processo de geração de imagem também está totalmente incluído, devido à velocidade relativamente lenta do Midjourney na geração de imagens, todo o processo leva cerca de um minuto ou mais.
Portanto, para uma melhor experiência do usuário, esta API suporta saída em fluxo, ou seja, quando "começar a gerar imagem", os resultados começam a ser retornados, e sempre que houver uma mudança no progresso do desenho, os resultados serão enviados em fluxo até que a geração da imagem termine.
Se você deseja retornar a resposta em fluxo, pode alterar o parâmetro `accept` no cabeçalho da solicitação para `application/x-ndjson`, mas o código de chamada precisa ter as alterações correspondentes para suportar a resposta em fluxo.
Exemplo de código em Python:
```python theme={null}
import requests
url = 'https://api.xhuoapi.ai/v1/midjourney/imagine'
headers = {
'content-type': 'application/json',
'accept': 'application/x-ndjson',
'authorization': 'Bearer {token}'
}
body = {
"prompt": "um gato bonito --v 6"
}
r = requests.post(url, headers=headers, json=body, stream=True)
for line in r.iter_lines():
print(line.decode())
```
Resultado da execução:
```json theme={null}
{"image_url":"https://midjourney.cdn.xhuoapi.ai/attachments/1234291876639674388/1234558451443699803/eae94f0f-0ba5-4b3c-9bad-59fb33ac2cbc_grid_0.webp?ex=66312ba7&is=662fda27&hm=4625d5f12158bffc07c4faaf6ce75af6f1396122f148b33b91f3e20b48fecc8b&width=256&height=256","image_width":256,"image_height":256,"image_id":"1234558451443699803","raw_image_url":"https://midjourney.cdn.xhuoapi.ai/attachments/1234291876639674388/1234558451443699803/eae94f0f-0ba5-4b3c-9bad-59fb33ac2cbc_grid_0.webp?ex=66312ba7&is=662fda27&hm=4625d5f12158bffc07c4faaf6ce75af6f1396122f148b33b91f3e20b48fecc8b&","raw_image_width":512,"raw_image_height":512,"progress":35,"actions":[],"task_id":"49589d2c-b6b3-4fbf-9f82-93068509c76f","success":true}
{"image_url":"https://midjourney.cdn.xhuoapi.ai/attachments/1234291876639674388/1234558458595115149/eae94f0f-0ba5-4b3c-9bad-59fb33ac2cbc_grid_0.webp?ex=66312ba9&is=662fda29&hm=9af53fa645127131a88dfbb3930add7abda710c12a3d6c30c457d6a067b36bab&width=256&height=256","image_width":256,"image_height":256,"image_id":"1234558458595115149","raw_image_url":"https://midjourney.cdn.xhuoapi.ai/attachments/1234291876639674388/1234558458595115149/eae94f0f-0ba5-4b3c-9bad-59fb33ac2cbc_grid_0.webp?ex=66312ba9&is=662fda29&hm=9af53fa645127131a88dfbb3930add7abda710c12a3d6c30c457d6a067b36bab&","raw_image_width":512,"raw_image_height":512,"progress":75,"actions":[],"task_id":"49589d2c-b6b3-4fbf-9f82-93068509c76f","success":true}
{"image_url":"https://midjourney.cdn.xhuoapi.ai/attachments/1234291876639674388/1234558483408490566/kcisok_A_landscape_painting_of_a_beautiful_sunset_id5963392_eae94f0f-0ba5-4b3c-9bad-59fb33ac2cbc.png?ex=66312baf&is=662fda2f&hm=185ea8f130806bf8bd96911bd251808455fd65596edcdb459f9b3cfd7860387c&width=1024&height=1024","image_width":1024,"image_height":1024,"image_id":"1234558483408490566","raw_image_url":"https://midjourney.cdn.xhuoapi.ai/attachments/1234291876639674388/1234558483408490566/kcisok_A_landscape_painting_of_a_beautiful_sunset_id5963392_eae94f0f-0ba5-4b3c-9bad-59fb33ac2cbc.png?ex=66312baf&is=662fda2f&hm=185ea8f130806bf8bd96911bd251808455fd65596edcdb459f9b3cfd7860387c&","raw_image_width":2048,"raw_image_height":2048,"progress":100,"actions":["upscale1","upscale2","upscale3","upscale4","reroll","variation1","variation2","variation3","variation4"],"task_id":"49589d2c-b6b3-4fbf-9f82-93068509c76f","success":true}
```
Pode-se ver que, após ativar a saída em fluxo, o resultado retornado é um JSON linha por linha.
No ambiente Node.js, o código pode ser escrito da seguinte forma:
```javascript theme={null}
const axios = require("axios");
const url = "https://api.xhuoapi.ai/v1/midjourney/imagine";
const headers = {
"content-type": "application/json",
accept: "application/x-ndjson",
authorization: "Bearer {token}",
};
const body = {
prompt: "um gato bonito --v 6",
action: "generate",
};
axios
.post(url, body, { headers: headers, responseType: "stream" })
.then((response) => {
console.log(response.status);
response.data.on("data", (chunk) => {
console.log(chunk.toString());
});
})
.catch((error) => {
console.error(error);
});
```
Os resultados da execução desses exemplos são todos semelhantes.
Observe que, no resultado da saída em fluxo, há um campo chamado progress, que indica o progresso da geração, variando de 0 a 100. Se necessário, você pode exibir essas informações na página.
> Nota: Quando a geração não está completamente concluída, o campo `actions` está vazio, indicando que não é possível realizar operações adicionais na imagem intermediária. Após a conclusão da geração, a image\_url gerada durante o processo será destruída.
Além disso, você pode combinar os resultados em fluxo com callbacks assíncronos especificando o cabeçalho `accept=application/x-ndjson` e o corpo da solicitação callback\_url, permitindo que o callback\_url receba várias solicitações POST de resultados em fluxo.