Flexible Parameter
3 dokumentierte Parameter konfigurierbar, darunter include_split_images, prompt, source_image_url.
Prompt-gesteuerte Bearbeitung aus einem Quellbild
curl -X POST https://runapi.ai/api/v1/midjourney/edit_image \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "midjourney-edit-image",
"source_image_url": "https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg",
"prompt": "Erstelle ein filmreifes Produktbild einer kobaltblauen Keramikvase auf weißem Marmor und animiere es anschließend mit einer langsamen Kamerafahrt um das Motiv."
}'
import { MidjourneyClient } from "@runapi.ai/midjourney";
const client = new MidjourneyClient();
const result = await client.editImage.run({
model: "midjourney-edit-image",
source_image_url: "https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg",
prompt: "Erstelle ein filmreifes Produktbild einer kobaltblauen Keramikvase auf weißem Marmor und animiere es anschließend mit einer langsamen Kamerafahrt um das Motiv.",
});
import os
import requests
response = requests.post(
"https://runapi.ai/api/v1/midjourney/edit_image",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['RUNAPI_API_KEY']}"},
json={"model":"midjourney-edit-image","source_image_url":"https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg","prompt":"Erstelle ein filmreifes Produktbild einer kobaltblauen Keramikvase auf weißem Marmor und animiere es anschließend mit einer langsamen Kamerafahrt um das Motiv."}
)
response.raise_for_status()
<?php
$client = curl_init("https://runapi.ai/api/v1/midjourney/edit_image");
curl_setopt_array($client, [
CURLOPT_HTTPHEADER => ["Authorization: Bearer " . getenv("RUNAPI_API_KEY"), "Content-Type: application/json"],
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => 'midjourney-edit-image',
'source_image_url' => 'https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg',
'prompt' => 'Erstelle ein filmreifes Produktbild einer kobaltblauen Keramikvase auf weißem Marmor und animiere es anschließend mit einer langsamen Kamerafahrt um das Motiv.',
])
]);
$response = curl_exec($client);
RunApi client = new RunApi(System.getenv("RUNAPI_API_KEY"));
Task task = client.editImage().run({"model":"midjourney-edit-image","source_image_url":"https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg","prompt":"Erstelle ein filmreifes Produktbild einer kobaltblauen Keramikvase auf weißem Marmor und animiere es anschließend mit einer langsamen Kamerafahrt um das Motiv."});
task.waitForResult();
require "runapi/midjourney"
client = RunApi::Midjourney::Client.new
result = client.edit_image.run(
model: "midjourney-edit-image",
source_image_url: "https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg",
prompt: "Erstelle ein filmreifes Produktbild einer kobaltblauen Keramikvase auf weißem Marmor und animiere es anschließend mit einer langsamen Kamerafahrt um das Motiv."
)
client := runapi.NewClient(os.Getenv("RUNAPI_API_KEY"))
task, err := client.editImage.Run({"model":"midjourney-edit-image","source_image_url":"https://cdn.runapi.ai/public/samples/image.jpg","prompt":"Erstelle ein filmreifes Produktbild einer kobaltblauen Keramikvase auf weißem Marmor und animiere es anschließend mit einer langsamen Kamerafahrt um das Motiv."})
if err != nil { log.Fatal(err) }
task.Wait()
$ runapi generate \
--model midjourney-edit-image \
--endpoint edit_image \
--wait
3 Versionen verfügbar
Wähle ein Modell und generiere in Sekunden.
| Anbieter | Midjourney |
| Modell-ID | midjourney-edit-image |
| Modalität | Bild |
| Aufgabentypen | Asynchronous |
| API-Endpunkt | /api/v1/midjourney/edit_image |
| Abrechnungseinheit | Aufruf |
| Eingabeparameter | include_split_images, prompt, source_image_url |
| Katalogstatus | Betriebsbereit |
Registriere dich kostenlos und erstelle im Dashboard einen API-Schlüssel für midjourney-edit-image.
Sende eine POST-Anfrage an /api/v1/midjourney/edit_image mit der Modell-ID midjourney-edit-image und deinen Parametern.
Rufe den Task ab oder folge dem Callback, um das fertige midjourney-edit-image-Ergebnis abzurufen.
3 dokumentierte Parameter konfigurierbar, darunter include_split_images, prompt, source_image_url.
Stellt 1 öffentliche(n) Endpoint(s) bereit: edit_image.
Gemessen nach Aufruf, ohne Abo-Anforderung.
promptKeine Beschreibung verfügbar.
source_image_urlKeine Beschreibung verfügbar.
include_split_imagesKeine Beschreibung verfügbar.
Erstelle visuelle Assets aus Textprompts.
Transformiere bestehende Bilder mit Prompt-Anleitung.
Nutze SDKs für wiederholbare Generierung.
Übergib die im Quickstart angezeigte Modell-ID.
Ja. Preise werden pro Aufruf oder Einheit gemessen.
Ja. Die Variante ist ein Anfrageparameter. Ändere die Modell-ID, ohne Codeänderungen, erneute Authentifizierung oder separate Abrechnungseinrichtung. Alle Varianten nutzen denselben API Key und dasselbe Anfrageformat.
Wo Streaming verfügbar ist, streamt RunAPI durchgängig. LLM-Modelle unterstützen Streaming auf Token-Ebene. Medienmodelle liefern Ergebnisse über Async-Task-Polling oder Webhook-Callbacks.
Öffne ein Issue im öffentlichen GitHub-Repository oder schreibe an den Support unter [email protected]. Gib Task-ID und Modell-ID an, damit das Team die betreffende Generierung untersuchen kann.
Nein. Dein RunAPI API Key reicht für diese Variante und jedes andere Modell im Katalog. Du brauchst kein Konto beim zugrunde liegenden Anbieter.
Wir helfen bei Enterprise-Setup, Integrationen und technischen Fragen.
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