Muse Image Ext 画像生成

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'Accept: application/json' \
  --header 'Idempotency-Key: <unique-operation-key>' \
  --data '{
    "model": "muse-image-ext",
    "prompt": "A red ceramic cup on a white table, soft studio lighting, product photography, no text",
    "aspect_ratio": "1:1",
    "n": 1
  }'

import requests

response = requests.post(
    "https://api.apimart.ai/v1/images/generations",
    headers={
        "Authorization": "Bearer <token>",
        "Accept": "application/json",
        "Idempotency-Key": "<unique-operation-key>"
    },
    json={
        "model": "muse-image-ext",
        "prompt": "A red ceramic cup on a white table, soft studio lighting, product photography, no text",
        "aspect_ratio": "1:1",
        "n": 1
    }
)
response.raise_for_status()
print(response.json())

const response = await fetch("https://api.apimart.ai/v1/images/generations", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json",
    Accept: "application/json",
    "Idempotency-Key": "<unique-operation-key>"
  },
  body: JSON.stringify({
    "model": "muse-image-ext",
    "prompt": "A red ceramic cup on a white table, soft studio lighting, product photography, no text",
    "aspect_ratio": "1:1",
    "n": 1
  })
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());

{
  "code": 200,
  "data": [
    {
      "status": "submitted",
      "task_id": "task_01K..."
    }
  ]
}

POST

images

generations

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'Accept: application/json' \
  --header 'Idempotency-Key: <unique-operation-key>' \
  --data '{
    "model": "muse-image-ext",
    "prompt": "A red ceramic cup on a white table, soft studio lighting, product photography, no text",
    "aspect_ratio": "1:1",
    "n": 1
  }'

import requests

response = requests.post(
    "https://api.apimart.ai/v1/images/generations",
    headers={
        "Authorization": "Bearer <token>",
        "Accept": "application/json",
        "Idempotency-Key": "<unique-operation-key>"
    },
    json={
        "model": "muse-image-ext",
        "prompt": "A red ceramic cup on a white table, soft studio lighting, product photography, no text",
        "aspect_ratio": "1:1",
        "n": 1
    }
)
response.raise_for_status()
print(response.json())

const response = await fetch("https://api.apimart.ai/v1/images/generations", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json",
    Accept: "application/json",
    "Idempotency-Key": "<unique-operation-key>"
  },
  body: JSON.stringify({
    "model": "muse-image-ext",
    "prompt": "A red ceramic cup on a white table, soft studio lighting, product photography, no text",
    "aspect_ratio": "1:1",
    "n": 1
  })
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());

{
  "code": 200,
  "data": [
    {
      "status": "submitted",
      "task_id": "task_01K..."
    }
  ]
}

この API は非同期で処理します。送信後にタスク ID を保存し、GET /v1/tasks/{task_id} で状態と結果を取得します。デフォルトの送信レスポンスでは、ID は data[0].task_id にあります。

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'Accept: application/json' \
  --header 'Idempotency-Key: <unique-operation-key>' \
  --data '{
    "model": "muse-image-ext",
    "prompt": "A red ceramic cup on a white table, soft studio lighting, product photography, no text",
    "aspect_ratio": "1:1",
    "n": 1
  }'

import requests

response = requests.post(
    "https://api.apimart.ai/v1/images/generations",
    headers={
        "Authorization": "Bearer <token>",
        "Accept": "application/json",
        "Idempotency-Key": "<unique-operation-key>"
    },
    json={
        "model": "muse-image-ext",
        "prompt": "A red ceramic cup on a white table, soft studio lighting, product photography, no text",
        "aspect_ratio": "1:1",
        "n": 1
    }
)
response.raise_for_status()
print(response.json())

const response = await fetch("https://api.apimart.ai/v1/images/generations", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: "Bearer <token>",
    "Content-Type": "application/json",
    Accept: "application/json",
    "Idempotency-Key": "<unique-operation-key>"
  },
  body: JSON.stringify({
    "model": "muse-image-ext",
    "prompt": "A red ceramic cup on a white table, soft studio lighting, product photography, no text",
    "aspect_ratio": "1:1",
    "n": 1
  })
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());

{
  "code": 200,
  "data": [
    {
      "status": "submitted",
      "task_id": "task_01K..."
    }
  ]
}

リクエストヘッダー

string

必須

APIMart API Key を Bearer <token> 形式で指定します。送信とポーリングの両方で、同じユーザーの認証が必要です。

string

指定を強く推奨します。独立した生成ごとに新しいキーを使用します（表示可能な ASCII 文字 1–191 文字、UUID 推奨）。例の <unique-operation-key> を置き換えてください。送信のタイムアウトや通信障害後は、エンドポイント・本文・レスポンスバージョン・キーを変えずに再試行します。タスク ID の取得後はそのタスクの照会のみを行います。

リクエストパラメータ

string

必須

固定値： muse-image-ext。

string

必須

生成内容を説明するテキスト。中国語と英語に対応し、前後の空白を除いて空にできません。参照画像がある場合も必須です。

string[]

最大 9 件の空でない参照画像入力。公開 URL、Data URI（data:image/png;base64,... など）、生の base64 を指定できます。省略または [] でテキストのみの生成になります。PNG・JPEG・WebP を推奨します。URL はブラウザのログイン状態に依存せず、サーバーから直接アクセスできる必要があります。参照画像の元データの合計サイズは 11 MiB（11,534,336 バイト）以下です。画像 1 枚あたりの上限ではありません。base64 化によるリクエストサイズの増加にも注意してください。blob: URL、ローカルパス、File オブジェクトは送信できません。

string

以下の 7 種類に対応します。省略するとテキストからの生成は 1:1、参照画像からの生成は参照画像の構図に従います。明示的に指定した比率が優先されます。自動選択ではこのフィールドを省略し、"auto" は送信しないでください。1:1、16:9、9:16、4:3、3:4、3:2、2:3

string

互換フィールド。上記 7 種類または auto を指定でき、1024x1024 などのピクセル寸法には対応しません。size: "auto" のみの指定は比率の未指定と同じです。aspect_ratio の使用を推奨します。両方が有効なら aspect_ratio が優先されますが、各フィールドは個別に検証されるため、不正な size はエラーになります。

integer

デフォルト:"1"

1 回につき結果は 1 件です。数値の 1 のみ指定できます。0、負数、1 より大きい値はエラーになります。

WebP URL を返します。寸法はモデルが決めるため、ピクセル寸法や 1K / 2K / 4K は選択できません。空でない resolution や時間指定のフィールドは送信しないでください。

その他の任意パラメータ

string

タスク通知を受け取るバックエンドのベース URL。末尾のスラッシュを除き /callback を追加します。例：https://your-backend.example/muse → https://your-backend.example/muse/callback。ポーリングのみの場合は省略できます。

string

Webhook のエラーメッセージの言語です。生成内容には影響しません。対応値：zh、en、ja、ko、ru、fr、de、id、pt、es。zh-CN などの地域タグは使えません。ポーリング時の言語は GET のクエリパラメータで別途指定します。

参照画像を使う生成例

{
  "model": "muse-image-ext",
  "prompt": "Keep the cup from the reference image and place it on a wooden cafe table in warm natural light",
  "image_urls": [
    "https://your-cdn.example/cup.png"
  ],
  "n": 1
}

例の URL をアクセス可能な画像 URL に置き換えてください。この例は比率を省略して参照画像の構図に従います。固定する場合は aspect_ratio を追加します。複数画像は image_urls に追加し、合計 9 枚以内にしてください。

送信レスポンス

デフォルトは HTTP 200 で、data は配列です。submitted は受付を示し、生成完了を意味しません。data[0].task_id を保存してタスクを照会してください。

任意のレスポンスバージョン：2026-07-27

X-APIMart-Response-Version: 2026-07-27 ヘッダーを送信すると HTTP 202 を返します。タスク ID は data.id、照会先は data.poll_url から取得します。

{
  "code": 202,
  "request_id": "req_example",
  "data": {
    "id": "task_01K...",
    "object": "generation.task",
    "type": "image",
    "status": "pending",
    "progress": 0,
    "poll_url": "/v1/tasks/task_01K..."
  }
}

このバージョンは GET のレスポンス構造を変更しません。ヘッダーを追加した場合、送信レスポンスを data[0].task_id として解析しないでください。

タスクの状態と結果を取得

送信時に返された完全なタスク ID と同じユーザーの認証を使用します。language は任意のエラー文言の言語です。全フィールドはタスク照会を参照してください。

curl --request GET \
  --url 'https://api.apimart.ai/v1/tasks/<task_id>?language=ja' \
  --header 'Authorization: Bearer <token>'

5 秒間隔を推奨します。同じタスクへの照会を重複実行しないでください。クライアントのタイムアウトやポーリング停止はサーバー上のタスクをキャンセルしません。ID を保存して後から GET を再開し、新規生成を自動送信しないでください。

`data.status`	処理
`pending` / `processing`	待機中または処理中。照会を続けます。
`completed`	生成成功。ポーリングを停止し、結果 URL を取得します。
`failed`	生成失敗。ポーリングを停止し、`data.error.message` を確認します。
`unknown` / …	状態を確認できません。ID を保持して回数を制限して照会を再試行します。成功扱いや自動再生成はしないでください。

終了は data.status で判断します。HTTP 200 や progress: 100 だけでは成功を意味しません。処理中の polling_error も終端の失敗ではありません。完了時の照会レスポンス例（結果 URL は例示用）：

{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "task_01K...",
    "status": "completed",
    "progress": 100,
    "result": {
      "images": [
        {
          "url": [
            "https://cdn.example/generated-image.webp"
          ]
        }
      ]
    }
  }
}

照会レスポンスの data はオブジェクト、url は文字列配列です。最初の結果は data.result.images[0].url[0] にあります。expires_at がある場合は Unix 秒の有効期限です。必要なファイルは期限前に保存してください。actual_time はタスクの処理時間で、動画の再生時間ではありません。

機能制限とエラー処理

参照動画・参照音声・マスク・開始/終了フレーム指定・延長・remix には対応しません。quality は生成に影響しません。seed、negative_prompt、width、height、response_format、output_format はこのモデルの生成パラメータではないため省略してください。async: false でも同期生成にはならず、stream による SSE 生成ストリームもありません。

HTTP / `error.code`	対応
`400 / invalid_request_error`	プロンプト、参照画像数、比率、出力数、固定の出力仕様を確認します。
`409 / idempotency_in_progress`	`Retry-After` に従って待ち、同じ冪等キーで元のリクエストを再試行します。
`409 / idempotency_key_reused`	同じキーが異なるリクエストで使われています。独立した生成ごとに新しいキーを使うよう修正します。
`409 / idempotency_result_indeterminate`	自動再送信を停止し、調査のためキーとタスク情報を保持します。
`429`	`Retry-After` に従って待機してから再試行します。

タスク失敗時も HTTP 200 を返す場合があります。data.status と data.error.message を確認してください。送信時の通信エラーや 5xx は受付後に発生した可能性があるため、新しいキーですぐに再送信しないでください。

概要

モデル

テキストシリーズ

画像シリーズ

動画シリーズ

オーディオシリーズ

モデレーションシリーズ

アップロード管理

タスク管理

アカウント管理

Muse Image Ext 画像生成

リクエストヘッダー

リクエストパラメータ

その他の任意パラメータ

参照画像を使う生成例

送信レスポンス

タスクの状態と結果を取得

機能制限とエラー処理

​リクエストヘッダー

​リクエストパラメータ

​その他の任意パラメータ

​参照画像を使う生成例

​送信レスポンス

​タスクの状態と結果を取得

​機能制限とエラー処理

リクエストヘッダー

リクエストパラメータ

その他の任意パラメータ

参照画像を使う生成例

送信レスポンス

タスクの状態と結果を取得

機能制限とエラー処理