Janus-Pro DeepSeek | EmpirioLabs AI Docs

DeepSeek · Image Generation

POST /v1/images/generations

Cadre autorégressif sur le modèle Janus Pro 7B qui unifie la compréhension multimodale et la génération d’images en une seule architecture.

En un coup d’œil

Terrain	Valeur
Identifiant de modèle	`janus-pro-deepseek`
Date de sortie du modèle	2025-01-27
Modalités d’entrée	Texte, Image
Modalités de sortie	Texte, Image
Fenêtre de contexte	-
Précision du poids	-
Caractéristiques	vision, image_generation
Inférence autochtone	Non
Nouveau	Non
Points de terminaison pris en charge	`POST /v1/images/generations`, `POST /v1/chat/completions`, `POST /v1/images/analysis`

Tarification

Charge	Spec	Taux
Génération d’images	par image	$0.030
Analyse d’image	par image téléchargée	$0.030

Exemple de demande

$ curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \
>   -H 'Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY' \
>   -H 'Content-Type: application/json' \
>   -d '{"model": "janus-pro-deepseek", "prompt": "a misty forest at dawn", "size": "1024x1024"}'

Paramètres

Paramètre	Type	Obligatoire	Par défaut	Description
`prompt`	Corde	Oui	-	Description textuelle pour la génération d’images.
`generation_image_size`	enum	non	`"square"`	Dimensions de l’image de sortie (par exemple 384x384, 768x768). · Autorisé: `square`, `square_hd`, `portrait_4_3`, `portrait_16_9`, `landscape_4_3`, `landscape_16_9`
`generation_temperature`	Nombre	non	`1.0`	Température d’échantillonnage pour la génération d’images. Plus élevé = plus de variation. · Plage: 0,1 – 2
`generation_cfg_weight`	Nombre	non	`5`	Poids de guidage sans classificateur. Plus élevé = plus proche de la suggestion mais moins créatif. · Plage: 1 – 20
`generation_num_images`	Nombre	non	`1`	Combien d’images générer (1 à 4). · Répartition: 1 – 4
`generation_seed`	Nombre	non	-	Graines aléatoires pour la reproductibilité. Même seed + prompt = même sortie.
`image_url`	Corde	non	-	URL d’une image à analyser (mode compréhension de l’image).
`question`	Corde	non	-	Question à répondre concernant l’image fournie.
`analysis_temperature`	Nombre	non	`0.1`	Température d’échantillonnage pour l’analyse d’image. Plus élevé = plus de variation. · Répartition: 0 – 1
`analysis_top_p`	Nombre	non	`0.95`	Masse de probabilité d’échantillonnage du noyau pour l’analyse d’image. · Plage: 0,1 – 1
`analysis_seed`	Nombre	non	-	Graine aléatoire pour la reproductibilité des résultats d’analyse.

Notes

La génération d’images et l’analyse d’images sont toutes deux facturées par image.

_Machine schéma lisible: _ GET https://api.empiriolabs.ai/v1/models/janus-pro-deepseek.