生成图片

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请求地址

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请求参数

• model string required
  需要使用的模型名称，当前支持：
  • step-image-edit-2（推荐）
  • step-2x-large
• prompt string required
  图像的文本描述。
  • step-image-edit-2：最大长度为 512 个字符。
  • step-2x-large：最大长度为 512 个字符。
• size string optional
  生成的图片的大小，默认为 1024x1024。不同模型支持的取值如下：
  • step-image-edit-2（格式为 height x width，不是 width x height）：
    • 正方形：1024x1024
    • 长方形：768x1360, 896x1184, 1360x768, 1184x896
  • step-2x-large：
    • 正方形：256x256, 512x512, 768x768, 1024x1024
    • 长方形（16:9）：1280x800, 800x1280
• n int optional
  生成的图片数量，当前仅支持每次生成一张图片。
• response_format string optional
  生成的图片返回的格式。支持参数为 b64_json 或 url。默认为 url。
• seed int optional
  随机种子。
  • step-image-edit-2：取值范围 [0, 2147483647]；若不传，服务端会随机生成一个种子。
  • step-2x-large：当不传或传入为 0 时，使用系统随机生成的种子。
• steps int optional
  生成步数。
  • step-image-edit-2：取值范围 [1, 50]。默认为 8。
  • step-2x-large：取值范围 [1, 50]。默认为 50。
• cfg_scale float optional
  classifier-free guidance scale。
  • step-image-edit-2：必须 >= 1.0，取值范围 [1.0, 10.0]。默认为 1.0。
  • step-2x-large：取值范围 [1, 10]。默认为 6。
• negative_prompt string optional
  负面提示词，仅 step-image-edit-2 支持。字符数不超过 512，默认 ""。若 cfg_scale = 1.0，当前实现不会把负面提示词传给底层模型。
• text_mode bool optional
  针对文字场景的优化策略，仅 step-image-edit-2 支持。默认 False，按需开启。

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请求响应

• created int
  创建图片时的时间戳，精确到秒级别
• data object array
  计算 token 返回数据 - seed int
  生成时传入的 Seed 或系统随机生成的 Seed。相同的 Seed 有助于生成类似的图片。
• finish_reason string
  生成停止的原因，如果为 success ，则为成功生成；为 content_filtered 表示生成成功，但命中检测所以停止。
• b64_json string
  生成的图片的 Base64 编码。当 response_format 设置为 b64_json 时，返回此字段。
• url string
  生成的图片的下载链接。当 response_format 设置为 url 时，返回此字段。链接存在有效期限（当前为 30 天），建议下载保存到自己的存储以避免依赖。

{
  "created": 1589478378,
  "data": [
    {
      "b64_json": "AAAAIGZ0eXBpc29tAAACAGlzb21pc28yYXZjMW1",
      "finish_reason": "success",
      "seed": 123838
    }
  ]
}

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示例

from openai import OpenAI

STEPFUN_KEY = "STEP_API_KEY"
STEPFUN_MODEL = "step-image-edit-2"

def generate_image(prompt, model=STEPFUN_MODEL, n=1, response_format="url",
                   size="1024x1024", steps=8, seed=11879934, cfg_scale=1.0):
    client = OpenAI(api_key=STEPFUN_KEY, base_url="https://api.stepfun.com/v1")
    image = client.images.generate(
        model=model,
        prompt=prompt,
        response_format=response_format,
        extra_body={
            "cfg_scale": cfg_scale,
            "seed": seed,
            "steps": steps
        },
        size=size,
        n=n,
    )
    return image.data

if __name__ == "__main__":
    prompt = "采菊东篱下，悠然见南山。"
    res = generate_image(prompt)
    print(res)

import OpenAI from "openai";

const STEP_API_KEY = "STEP_API_KEY";
const STEP_API_MODEL = "step-image-edit-2";

const openai = new OpenAI({
    apiKey: STEP_API_KEY,
    baseURL: "https://api.stepfun.com/v1"
});

async function main() {
    const completion = await openai.images.generate({
        model: STEP_API_MODEL,
        prompt: "采菊东篱下，悠然见南山",
        response_format: "url",
        size: "1024x1024",
        n: 1,
        extra_body: {
            steps: 8,
            seed: 0,
            cfg_scale: 1.0
        }
    });

    console.log(JSON.stringify(completion));
}

main();

curl https://api.stepfun.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $STEP_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "step-image-edit-2",
    "prompt": "采菊东篱下，悠然见南山",
    "response_format": "b64_json",
    "cfg_scale": 1.0,
    "steps": 8,
    "seed": 1,
    "text_mode": true
  }'

curl https://api.stepfun.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $STEP_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "step-2x-large",
    "prompt": "采菊东篱下，悠然见南山",
    "response_format": "url",
    "size": "1024x1024",
    "cfg_scale": 6,
    "steps": 50
  }'

{
  "id": "2bc5d605013969a6b79ab05b63934143.efa414e8fd5219a7a28c79d8504a9b81",
  "created": 1723595647,
  "data": [
    {
      "url": "https://res.stepfun.com/images/xxxx.jpg",
      "finish_reason": "success",
      "seed": 1764275706
    }
  ]
}