图片生成最佳实践 - StepFun 开放平台文档中心

阶跃星辰为开发者提供了文生图模型，帮助开发者在自己的应用中提供文生图的能力，帮助开发者在标准的文本生成的产品中，加入文本生图的效果，丰富产品功能和体验。

调用 API 生成图片，并处理生成结果

在使用阶跃星辰文生图 API 时，你可以使用 OpenAI SDK 来完成调用，以 Python 为例，你可以使用如下代码来完成文生图 API 的调用。

copy

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=0,
    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)

根据你设置的 response_format 不同，你可能会获得两种返回结果：

url: 以 https://res.stepfun.com/image_gen/ 为前缀的图片链接。
base64: 图片的 base64 编码。

如果你获得的是 URL，则可以该地址下载到本地，存储在对象存储或本地文件存储中用于给用户展示（返回的图片地址有时效限制，因此不可直接用于用户侧展示）。如果你获得的是 Base64 编码，则可以将其解码为图片，然后存储在对象存储或本地文件存储中用于给用户展示。

copy

from openai import OpenAI
import base64

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 = "一只小猴子"

    res = generate_image(prompt, response_format="b64_json")
    image_data = base64.b64decode(res[0].b64_json)
    # 将图片数据保存为本地文件
    with open("generated_image.png", "wb") as file:
        file.write(image_data)

    print(res)

使用 Step Image Edit 2 文生图

step-image-edit-2 是阶跃星辰新一代轻量级图像生成编辑模型，同时支持文生图与图像编辑；图像编辑部分参见图像编辑最佳实践。文生图调用时的关键参数如下：

参数	说明
`prompt`	最大长度 512 字符
`steps`	默认 8，取值范围 1 ~ 50
`cfg_scale`	默认 1.0，取值范围 1.0 ~ 10.0
`size`	`1024x1024`、`768x1360`、`896x1184`、`1360x768`、`1184x896`（格式为 `height x width`）
`text_mode`	文字场景优化，默认关闭
`negative_prompt`	负面提示词，最长 512 字符

效果示例

以下样例摘自 step-image-edit-2 官方 showcase，可作为不同场景下 Prompt 写法的参考。

广角风景摄影

Prompt：一张令人惊叹的广角风景摄影作品，澄澈透亮的高山湖泊宛如一面完美的镜面。背景中，巍峨的雪山直插缀着缕缕白云的湛蓝天空，湖畔山坡上，秋日的山杨林绽放出绚烂的金黄色。湖水将群山、林木与天空清晰无误地倒映其中。画面超写实，8K 分辨率，《国家地理》风格，色彩鲜明，氛围静谧祥和。

电影感人像

Prompt：高角度电影感人像镜头，一位年轻女孩站在夕阳中的复古石板街口，棕色长发被晚风吹动，身穿复古白色碎花泡泡袖连衣裙，人物面部、发丝和服装纹理清晰可见。构图以人物为核心，背景适度虚化，身后的老建筑、木窗与暖色墙面只作为氛围衬托。黄金时刻的阳光温柔包裹她的侧脸与肩部，发梢与裙摆边缘泛着淡淡金色光晕，营造出怀旧、纯真、安静的夏日晚风气息。35mm film, Kodak Portra 400 tones, soft bloom, shallow depth of field, cinematic portrait, nostalgic mood, photorealistic.

极简静物摄影

Prompt：一张极简风格的静物摄影作品。画面中央是一个深蓝色的光泽玻璃花瓶，插着一束盛开的金黄色郁金香。花瓶放置在带有纹理的浅白色桌面上，背景是纯白的墙壁。强烈的午后阳光从侧面射入，在墙面上投射出清晰、修长且富有艺术感的花叶阴影。光影对比鲜明，色彩纯净，营造出宁静、治愈且温暖的氛围。高画质，8k 分辨率。

古典油画静物

Prompt：一幅古典油画风格的静物画，荷兰黄金时代风格。画面中心是一个透明玻璃花瓶，插满了色彩斑斓的郁金香、百合和紫色花朵（橙色、粉色、紫色）。旁边摆放着白色的陶瓷茶壶和精致的茶杯。前景的深色木桌上铺着一条飘逸的绿白条纹丝绸桌布。桌面上散落着切开的柠檬、柠檬皮、几杯红茶以及零落的花瓣。背景是深暗的纹理墙面，一只蝴蝶在花丛旁飞舞。光影柔和细腻，细节丰富，具有厚重的油画笔触感。

调用示例

copy

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="STEP_API_KEY", base_url="https://api.stepfun.com/v1")

image = client.images.generate(
    model="step-image-edit-2",
    prompt="采菊东篱下，悠然见南山",
    response_format="b64_json",
    extra_body={
        "cfg_scale": 1.0,
        "steps": 8,
        "seed": 1,
        "text_mode": True,
    },
)
print(image)

copy

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
  }'

text_mode 是针对文字场景的优化策略，按需开启，默认关闭。当 cfg_scale = 1.0 时，negative_prompt 不会被传递给底层模型。

垫图生成

使用场景

垫图使用场景一般为图像随机重新生成（image variation），细节增强，同时可能支持一些小范围修改的情况，而不适合做大规模的图像修改（属于 Image Edit 的范畴），人脸保持（属于 Cref 的范畴），等等。

超参参考数值

主要超参为 source_weight。当 source_weight 为 1 时，为图像完全重新生成，垫图将不起任何作用。

点击查看垫图生成 API 文档

预期功能	Prompt 要求	source_weight 建议	备注
图像随机重新生成（image variation）	尽量还原原图的描述	0.8 ～ 1.0
细节增强	还原原图的描述的同时，增加一些质量词，例如 amazing quality，finely details	0 ～ 0.5
小范围修改	根据需要的内容写 prompt	0.3 ～ 0.8	容易出现 badcase，因为图像修改主要是通过 image edit 相关的方法实现

示例

垫图输入	prompt	source_weight	效果图
	金毛边上有一个圣诞树，圣诞氛围，温暖的灯光	0.5
	一幅猫的画，超高质量，细节丰富	0.3

其他常见用法

调整生成图片的分辨率

阶跃星辰文生图模型支持生成不同分辨率的图片，从而帮助开发者结合合适的使用场景，优化生成的图片的速度你可以通过修改 size 参数，来设置使用不同的分辨率。不同模型支持的取值如下： step-image-edit-2（格式为 height x width）

正方形：1024x1024
长方形：768x1360、896x1184、1360x768、1184x896

step-2x-large

正方形（1:1）：256x256、512x512、768x768、1024x1024
长方形（16:9）：1280x800、800x1280

你可以根据自己的业务场景，选择使用合适的分辨率，以达到最佳的效果。分辨率越大，生成速度越慢；反之则生成速度越快。

优化图片的生成速度

阶跃星辰文生图模型支持多个不同的参数，其中 steps、size 会影响生成的速度和质量。

steps 越大，则生成的效果越好，同时消耗的算力和生成的速度也会越慢；
size 越大，则消耗的算力也越大，同时生成的速度会越慢；

在实际业务场景中，你可以根据自己的业务情况、用户的预期速度，来优化具体的参数值。

持续生成相同风格的图片

在生成图片时，默认的 seed 为 0 ，表示阶跃星辰模型将会随机生成一个 seed 用于图片生成。在实际业务场景中，如果你有诉求让多个 Prompt 保持同一风格：比如用户生成过程中，通过不断增删 prompt 来调整生成效果，则可以在第一次使用自动生成的 seed 或自行生成一个 seed 值，并在后续的持续生成过程中保持 seed 为第一次生成返回的 seed 值，从而确保生成的图片风格和效果稳定。

错误处理

可参考处理异常，让你的应用更加健壮。

​调用 API 生成图片，并处理生成结果

​使用 Step Image Edit 2 文生图

​效果示例

​调用示例

​垫图生成

​使用场景

​超参参考数值

点击查看垫图生成 API 文档

​示例

​其他常见用法

​调整生成图片的分辨率

​优化图片的生成速度

​持续生成相同风格的图片

​错误处理

调用 API 生成图片，并处理生成结果

使用 Step Image Edit 2 文生图

效果示例

调用示例

垫图生成

使用场景

超参参考数值

示例

其他常见用法

调整生成图片的分辨率

优化图片的生成速度

持续生成相同风格的图片

错误处理