Midjourney Imagine API 申请与实战指南

其中 actions 数组列出了可执行的操作，如 upscale（放大）和 variation（变换）。例如 upscale1 表示放大左上角第一张图，variation3 表示基于左下角第三张图进行变换。

图像放大与变换

针对生成的图片进行微调时，只需传入对应的 action 和 image_id。

例如，若想对右上角第二张图片进行变换，设置 action 为 variation2 并传递当前 image_id。再次调用后，API 会返回新的四张变体图。

若需精细化放大，可选择第四张图，传入 action: upscale4。注意，upscale 操作通常比 variation 耗时更短。

放大后的图片会提供更多操作选项，包括：

• upscale_2x / upscale_4x：放大 2 倍或 4 倍。
• zoom_out_2x / zoom_out_1_5x：缩小画面以展示周围区域。
• pan_left/right/up/down：向不同方向偏移画面。

图像改写（垫图）

API 支持图像改写（Image Prompt），即输入一张图片 URL 及描述文字，基于原图风格生成新内容。

注意：输入的图片 URL 必须是纯图片链接，建议使用图床上传。

构造 prompt 时，将图片 URL 放在最前，后接空格和描述文字。可使用 --iw 参数调整图片权重。

示例：

https://example.com/image.jpg an illustration of a car parked on the beach --iw2

将上述整体传递给 prompt 字段，即可得到融合场景的新图。

图像融合

支持传入多张图片 URL 以实现融合效果。最多支持 5 张图片。

格式与垫图类似，将多个图片 URL 用空格分隔，最后跟上文字描述：

https://img1.jpg https://img2.jpg The bear is holding the chainsaw --iw2

运行后将得到融合后的图像结果。

局部变换（Inpainting）

该 API 支持局部重绘，需传入生成图片的 image_id、掩码（mask）及重绘行为参数 action。

获取掩码

掩码是通过灰度图片 Base64 编码得到的。开发者需自行编写工具绘制掩码区域（白色区域为重绘区），并确保尺寸与原图一致。

以下是 Python 获取掩码的参考逻辑（需根据实际环境调整依赖）：

import sys
import os
from PySide6.QtWidgets import *
from PySide6.QtGui import QPainter, QMouseEvent, QPen, QColor, QImage
from PySide6.QtCore import Qt, QPoint

class DrawingWidget(QWidget):
    def __init__(self, imagePath):
        super().__init__()
        self.setAttribute(Qt.WA_StaticContents)
        self.background_image = QImage(imagePath)
        imageSize = self.background_image.size() * 0.8
        self.setFixedSize(imageSize)
        self.foreground_image = QImage(self.size(), QImage.Format_ARGB32)
        self.foreground_image.fill(Qt.transparent)
        self.drawing = False
        self.lastPoint = QPoint()
        self.pen_color = QColor(255, 255, 255, 255)
        self.pen_size = 50

    def set_pen_size(self, size):
        self.pen_size = size

    def mousePressEvent(self, event: QMouseEvent):
        if event.button() == Qt.LeftButton:
            self.drawing = True
            self.lastPoint = event.pos()

    def mouseMoveEvent(self, event: QMouseEvent):
        if event.buttons() & Qt.LeftButton and self.drawing:
            painter = QPainter(self.foreground_image)
            painter.setRenderHint(QPainter.Antialiasing, True)
            pen = QPen(self.pen_color, self.pen_size, Qt.SolidLine, Qt.RoundCap, Qt.RoundJoin)
            painter.setPen(pen)
            painter.drawLine(self.lastPoint, event.pos())
            self.lastPoint = event.pos()
            self.update()

    def mouseReleaseEvent(self, event: QMouseEvent):
        if event.button() == Qt.LeftButton and self.drawing:
            self.drawing = False

    def paintEvent(self, event):
        canvasPainter = QPainter(self)
        canvasPainter.drawImage(self.rect(), self.background_image, self.background_image.rect())
        canvasPainter.drawImage(self.rect(), self.foreground_image, self.foreground_image.rect())

    def save_image(self, path):
        self.foreground_image.save(path)

转换 Base64

获得掩码图片后，需将其转换为 Base64 编码以便传入 API。

import cv2
import base64

image_path = 'temp.jpg'
gray_image = cv2.imread(image_path)
_, buffer = cv2.imencode('.jpg', gray_image)
base64_encoded = base64.b64encode(buffer).decode('utf-8')

with open('grayscale_image_base64.txt', 'w') as f:
    f.write(base64_encoded)
print("success!")

调用局部重绘

设置 action 为 variation_region，传入 image_id 和 mask。prompt 为非必填，但建议填写以明确重绘目标。

代码示例

平台页面通常会自动生成多种语言的代码片段。以下为部分语言示例。

CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/midjourney/imagine' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{ "prompt": "A cute cat ", "action": "variation_region", "image_id": "1265875488702726144", "mask": "/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/..." }'

Python

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/midjourney/imagine"
headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}
payload = {
    "prompt": "A cute cat ",
    "action": "variation_region",
    "image_id": "1265875488702726144",
    "mask": "/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/..."
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

异步回调

由于生图耗时较长，API 支持 Webhook 异步回调。当任务成功或失败时，结果会通过 HTTP 请求发送至指定的 callback_url。

1. 搭建接收 HTTP 请求的服务端点。
2. 在请求体中设置 callback_url。
3. 提交任务后立即收到 task_id，无需等待。
4. 生成完成后，服务端会收到包含 success、task_id、image_url 等字段的 JSON 数据。

若生成失败，success 将为 false，并附带 error.code 和 error.message 供排查。

流式输出

Midjourney 生图过程包含多次迭代，从模糊到清晰。默认模式下，API 仅在生图完成后返回最终结果。为提升体验，支持流式输出。

开启流式输出需修改请求头 accept 为 application/x-ndjson，并在客户端处理流式响应。

Python 示例

import requests

url = 'https://api.acedata.cloud/midjourney/imagine'
headers = {
    'content-type': 'application/json',
    'accept': 'application/x-ndjson',
    'authorization': 'Bearer {token}'
}
body = {"prompt": "a beautiful cat --v 6"}

r = requests.post(url, headers=headers, json=body, stream=True)
for line in r.iter_lines():
    print(line.decode())

Node.js 示例

const axios = require("axios");

const url = "https://api.acedata.cloud/midjourney/imagine";
const headers = {
    "content-type": "application/json",
    "accept": "application/x-ndjson",
    "authorization": "Bearer {token}"
};
const body = {
    prompt: "a beautiful cat --v 6",
    action: "generate"
};

axios.post(url, body, { headers: headers, responseType: "stream" })
    .then((response) => {
        console.log(response.status);
        response.data.on("data", (chunk) => {
            console.log(chunk.toString());
        });
    })
    .catch((error) => {
        console.error(error);
    });

流式输出中包含 progress 字段（0-100），可用于前端进度条展示。注意，生成未完成时 actions 为空，且中间生成的 image_url 会在完成后销毁。如需结合流式与异步回调，可同时指定 accept 头和 callback_url。