유연한 파라미터
include_split_images, prompt, source_image_url 포함 3개 문서화된 파라미터를 설정할 수 있습니다.
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": "흰 대리석 위의 코발트색 도자기 화병을 시네마틱 제품 이미지로 만든 다음, 카메라가 천천히 주위를 도는 영상으로 애니메이션화하세요."
}'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: "흰 대리석 위의 코발트색 도자기 화병을 시네마틱 제품 이미지로 만든 다음, 카메라가 천천히 주위를 도는 영상으로 애니메이션화하세요.",
});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":"흰 대리석 위의 코발트색 도자기 화병을 시네마틱 제품 이미지로 만든 다음, 카메라가 천천히 주위를 도는 영상으로 애니메이션화하세요."}
)
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' => '흰 대리석 위의 코발트색 도자기 화병을 시네마틱 제품 이미지로 만든 다음, 카메라가 천천히 주위를 도는 영상으로 애니메이션화하세요.',
])
]);
$response = curl_exec($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":"흰 대리석 위의 코발트색 도자기 화병을 시네마틱 제품 이미지로 만든 다음, 카메라가 천천히 주위를 도는 영상으로 애니메이션화하세요."});
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: "흰 대리석 위의 코발트색 도자기 화병을 시네마틱 제품 이미지로 만든 다음, 카메라가 천천히 주위를 도는 영상으로 애니메이션화하세요."
)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":"흰 대리석 위의 코발트색 도자기 화병을 시네마틱 제품 이미지로 만든 다음, 카메라가 천천히 주위를 도는 영상으로 애니메이션화하세요."})
if err != nil { log.Fatal(err) }
task.Wait()$ runapi generate \
--model midjourney-edit-image \
--endpoint edit_image \
--wait사용 가능한 버전 3개
Playground
Midjourney edit image 체험하기
원하는 모델을 선택하고 몇 초 만에 생성해보세요.
사양
스펙
| 제공자 | Midjourney |
| 모델 ID | midjourney-edit-image |
| 모달리티 | 이미지 |
| 작업 유형 | Asynchronous |
| API 엔드포인트 | /api/v1/midjourney/edit_image |
| 청구 단위 | 회 |
| 입력 매개변수 | include_split_images, prompt, source_image_url |
| 카탈로그 상태 | 운영 중 |
사용 방법
이 모델을 3단계로 사용하기
-
키 받기
무료로 가입하고 대시보드에서 midjourney-edit-image용 API 키를 만드세요.
-
요청 보내기
/api/v1/midjourney/edit_image로 midjourney-edit-image 모델 ID와 매개변수를 포함한 POST 요청을 보내세요.
-
결과 받기
작업을 폴링하거나 콜백을 따라 완료된 midjourney-edit-image 결과를 가져오세요.
이 모델이 제공하는 것
endpoint 구성
1개의 공개 endpoint를 제공합니다: edit_image.
사용량 기반 과금
회 기준으로 측정되며 구독 없이 이용 가능합니다.
Midjourney edit image 요금
엔드포인트
해상도
기간
가격
edit_image
사용할 수 없음
회
$0.06 / 이미지
API 레퍼런스
엔드포인트 사양
- 엔드포인트
- POST /api/v1/midjourney/edit_image
- 모델 ID
- midjourney-edit-image
- 작업 유형
- edit_image
- 최대 시간
- 사용할 수 없음
- 해상도
- 사용할 수 없음
- 화면 비율
- 사용할 수 없음
- 출력 형식
- 사용할 수 없음
- 평균 생성 시간
- 사용할 수 없음
요청 매개변수
prompt
필수
value
설명을 사용할 수 없습니다.
source_image_url
필수
value
설명을 사용할 수 없습니다.
include_split_images
선택 사항
value
설명을 사용할 수 없습니다.
사용 사례
이미지 생성
텍스트 prompt에서 시각 asset을 만듭니다.
편집
prompt 지시에 따라 기존 이미지를 변환합니다.
배치 제작
SDK로 반복 가능한 생성을 구현합니다.
관련
FAQ
Midjourney edit image 자주 묻는 질문
midjourney-edit-image는 어떻게 선택하나요?
quickstart에 표시된 모델 ID를 전달하세요.
가격은 사용량 기반인가요?
네. 호출 또는 단위 기준으로 측정됩니다.
나중에 variant를 바꿀 수 있나요?
네. variant는 요청 매개변수입니다. model ID만 변경하면 되며 코드 변경, 재인증, 별도 청구 설정이 필요하지 않습니다. 모든 variant는 같은 API key와 요청 형식을 공유합니다.
streaming을 지원하나요?
streaming이 가능한 경우 RunAPI는 엔드투엔드로 전송합니다. LLM 모델은 token 단위 streaming을 지원하며 미디어 모델은 비동기 작업 polling 또는 webhook callback으로 결과를 전달합니다.
품질 문제는 어디에 보고하나요?
공개 GitHub repo에 issue를 열거나 [email protected]로 이메일을 보내세요. 특정 생성 결과를 조사할 수 있도록 task ID와 model ID를 포함하세요.
별도 제공사 계정이 필요한가요?
아니요. RunAPI API key만 있으면 이 variant와 카탈로그의 모든 모델에 접근할 수 있습니다. 원래 제공사의 계정은 필요하지 않습니다.