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images
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generations
curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "wan2.7-image-pro",
    "prompt": "精巧な窓のある花屋、美しい木製ドア、花が飾られている"
  }'

{
  "code": "success",
  "data": [{ "task_id": "task_01HX...", "status": "processing" }]
}

curl --request POST \
  --url https://api.apimart.ai/v1/images/generations \
  --header 'Authorization: Bearer <token>' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '{
    "model": "wan2.7-image-pro",
    "prompt": "精巧な窓のある花屋、美しい木製ドア、花が飾られている"
  }'

{
  "code": "success",
  "data": [{ "task_id": "task_01HX...", "status": "processing" }]
}

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認証

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Authorization
string
必須
すべてのリクエストには Bearer Token 認証が必要です。API Key 管理ページ から API Key を取得し、リクエストヘッダーに追加してください：
Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

​
利用可能なモデル

モデル名説明テキスト生成最大解像度編集 / 連続生成最大解像度単価
wan2.7-image-proプロフェッショナル版、精細度が高く 4K 対応4K2K¥0.50 / 枚
wan2.7-imageスタンダード版、高速生成2K2K¥0.20 / 枚
課金は成功した生成枚数 × 単価で計算されます。入力は課金対象外。解像度とアスペクト比は料金に影響しません。失敗したリクエストは課金されません。

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Body

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model
string
必須
画像生成モデル名
  • wan2.7-image-pro — プロフェッショナル版、テキスト生成で最大 4K
  • wan2.7-image — スタンダード版、高速、最大 2K
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prompt
string
生成する画像のテキスト説明。最大 5000 文字。
  • テキスト生成モード（image_urls なし）：必須
  • 画像編集モード（image_urls あり）：任意（推奨）
例："精巧な窓のある花屋、美しい木製ドア、花が飾られている"
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image_urls
array<string>
入力画像の URL 配列。画像編集・複数画像参照などのシナリオで使用します。指定すると画像編集モードに自動的に切り替わります。対応形式： HTTP / HTTPS 画像リンク；data:image/...;base64,... Base64 形式制約： 最大 9 枚；JPEG / PNG / WEBP / BMP；240–8000 px；アスペクト比 1:8 ~ 8:1；1 枚あたり ≤ 20MB
出力のアスペクト比は最後の入力画像に自動的に合わせられます。編集モードは最大 2K です（4K 非対応）。
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n
integer
デフォルト:"1"
生成する画像の枚数
  • 標準モード：1–4（デフォルト 1）
  • 連続生成モード（enable_sequential: true）：1–12（デフォルト 1）
成功した生成枚数ごとに課金されます。n に基づいて事前課金されます。
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size
string
出力解像度またはアスペクト比。3つの形式をサポートしています：① 解像度キーワード（推奨）： 1K / 2K（デフォルト）/ 4K（wan2.7-image-pro テキスト生成のみ）② アスペクト比： 1:1 / 16:9 / 9:16 / 4:3 / 3:4 / 3:2 / 2:3（デフォルトでは 2K ティアに換算）③ ピクセル値： 1024x1024 または 1024*1024
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resolution
string
解像度キーワード：1K / 2K / 4K。size（アスペクト比）と組み合わせて使用できます。
モデルシナリオサポートキーワードピクセル範囲
wan2.7-image-proテキスト生成（非連続）1K / 2K / 4K768×768 〜 4096×4096
wan2.7-image-pro編集 / 連続生成1K / 2K768×768 〜 2048×2048
wan2.7-imageすべてのシナリオ1K / 2K768×768 〜 2048×2048
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negative_prompt
string
ネガティブプロンプト。例："ぼやけた、歪んだ、低品質"
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watermark
boolean
デフォルト:"false"
右下角に「AI 生成」ウォーターマークを追加するかどうか
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seed
integer
ランダムシード（0–2147483647）。同じパラメータと同じシードを使用すると、視覚的に一貫した結果を生成できます。
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thinking_mode
boolean
デフォルト:"true"
強化推論モード。画像品質が向上しますが生成時間が長くなります。
連続生成モード無効かつ画像入力なしの場合のみ有効です。
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enable_sequential
boolean
デフォルト:"false"
連続画像生成モードを有効にします。絵コンテ、漫画、シリーズに最適。
  • 有効時の n 上限は 12
  • 連続生成モードでは thinking_mode と color_palette は無効
  • wan2.7-image-pro の連続生成は最大 2K（4K 非対応）
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bbox_list
array
インタラクティブ編集用のバウンディングボックス。編集またはコンテンツ挿入する正確な領域を指定します。構造： [[[x1, y1, x2, y2], ...], ...]
  • 外側の配列長は image_urls の長さと一致する必要があります
  • ボックス不要な画像には [] を渡します
  • 1枚の画像につき最大2ボックス。座標は元画像の絶対ピクセル値で、左上を (0,0) とします
例：[[], [[989, 515, 1138, 681]]]
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color_palette
array<object>
カスタムカラーテーマ。標準モードのみ（連続生成モードでは使用不可）。
  • 3–10 項目（8項目推奨）。各項目には hex と ratio が必要です
  • すべての ratio 値の合計は正確に 100.00% である必要があります
[{ "hex": "#C2D1E6", "ratio": "23.51%" }, { "hex": "#636574", "ratio": "76.49%" }]

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レスポンス

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code
string
レスポンスステータス。成功時は "success" を返します。
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data
array

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利用例

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テキストから画像（最小）

{ "model": "wan2.7-image-pro", "prompt": "精巧な窓のある花屋、美しい木製ドア、花が飾られている" }

​
テキストから画像（解像度指定）

{ "model": "wan2.7-image-pro", "prompt": "夏のビーチ、青空と白い雲、4K 超高精細", "size": "4K", "thinking_mode": true }

​
カスタムカラーテーマ

{
  "model": "wan2.7-image-pro",
  "prompt": "ミニマルなモダンリビング",
  "size": "2K",
  "color_palette": [
    { "hex": "#C2D1E6", "ratio": "23.51%" }, { "hex": "#CDD8E9", "ratio": "20.13%" },
    { "hex": "#B5C8DB", "ratio": "15.88%" }, { "hex": "#C0B5B4", "ratio": "13.27%" },
    { "hex": "#DAE0EC", "ratio": "10.11%" }, { "hex": "#636574", "ratio": "8.93%" },
    { "hex": "#CACAD2", "ratio": "5.55%" },  { "hex": "#CBD4E4", "ratio": "2.62%" }
  ]
}

​
連続画像生成

{
  "model": "wan2.7-image-pro",
  "prompt": "映画的なシリーズ：同じ野良の茶トラ猫。1枚目：春の桜の木の下。2枚目：夏の古い街路の木陰。3枚目：秋の落ち葉が散る道。4枚目：冬の雪の上の足跡。",
  "enable_sequential": true,
  "n": 4,
  "size": "2K"
}

​
単一画像編集

{ "model": "wan2.7-image", "prompt": "背景を夕焼けのシーンに変え、全体的に暖色系に", "image_urls": ["https://example.com/portrait.jpg"], "size": "2K" }

​
複数画像参照 / 要素融合

{
  "model": "wan2.7-image-pro",
  "prompt": "画像2のグラフィティを画像1の車に描く",
  "image_urls": ["https://example.com/car.webp", "https://example.com/paint.webp"],
  "size": "2K"
}

​
インタラクティブ編集（バウンディングボックス）

bbox_list は image_urls と 1 対 1 で対応します。選択範囲がない画像には [] を渡してください。 
{
  "model": "wan2.7-image-pro",
  "prompt": "画像1の目覚まし時計を画像2の指定エリアに置き、シーンと光源に自然に馴染ませる",
  "image_urls": ["https://example.com/clock.webp", "https://example.com/desk.webp"],
  "bbox_list": [[], [[989, 515, 1138, 681]]],
  "size": "2K"
}
結果の照会画像生成は非同期です。返却された task_id を使用して タスクステータス エンドポイントを status == completed になるまでポーリングしてください。