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| Règle & Modalité | Channel | Crédits | Prix (USD) | Prix officiel / référence | Économie quotidienne |
|---|---|---|---|---|---|
luma-modify imageLuma | Starter | 0.4per image | $0.002 | - | - |
Guide complet d'utilisation de luma-photon
Intégrez luma/photon-modify sur ApiPass pour modifier et transformer des images avec de simples instructions textuelles. Remplacez des arrière-plans, ajustez des éléments visuels, transformez des scènes ou redessinez une image tout en préservant le sujet principal, puis recevez les URL des images générées via un workflow d’API asynchrone.
Luma Photon Modify est un modèle d’édition image-to-image qui utilise des prompts en langage naturel pour modifier ou redessiner une image d’entrée. Les développeurs peuvent décrire le changement souhaité, comme remplacer un arrière-plan, changer la couleur d’un objet, corriger du texte visible, ajouter des accessoires, supprimer des éléments ou transformer une scène. ApiPass expose Photon Modify via une API REST prête à l’emploi avec création de tâches asynchrones, interrogation de statut, callbacks optionnels et URL d’images CDN normalisées dans resultJson.resultUrls.
Décrivez les modifications en français courant au lieu de construire un pipeline de retouche manuel. Photon Modify interprète les prompts tels que les changements d’arrière-plan, les ajustements d’objets, les transformations de style et les mises à jour de scène, tout en utilisant l’image fournie comme source visuelle.
Fournissez une URL d’image JPEG, PNG ou WebP accessible publiquement ainsi qu’un prompt décrivant ce qui doit être conservé, remplacé ou redessiné. Le modèle convient aux retouches rapides, aux modifications créatives et aux workflows de production nécessitant un contexte cohérent à partir de l’image source.
Créez une tâche avec POST /api/v1/jobs/createTask, enregistrez le data.taskId renvoyé, puis interrogez GET /api/v1/jobs/recordInfo jusqu’à ce que l’état de la tâche devienne success ou fail. En cas de réussite, analysez resultJson et lisez resultUrls pour obtenir l’URL de l’image générée.
Photon Modify est particulièrement adapté au remplacement des arrière-plans d’images tout en préservant le sujet principal. Utilisez-le pour placer une personne, un produit ou un objet sur une scène de spectacle, en studio, sur une plage, dans un paysage urbain ou dans tout autre environnement cible.
Modifiez des éléments précis de l’image à l’aide d’un prompt, par exemple en changeant la couleur d’une voiture, en ajoutant des lunettes de soleil, en mettant à jour des vêtements ou en supprimant des objets indésirables. Des instructions claires aident le modèle à concentrer la retouche tout en conservant la cohérence du reste de l’image.
Transformez des images sources en nouveaux rendus créatifs, notamment des redraws de style anime, des restaurations de couleurs, des portraits stylisés ou des compositions de scènes imaginatives. Ajoutez des détails d’éclairage, d’ambiance et d’atmosphère pour obtenir des résultats plus cohérents.
Créez des outils qui remplacent les arrière-plans de produits par des scènes de studio épurées, des environnements lifestyle, des campagnes saisonnières ou des visuels prêts pour les marketplaces, tout en préservant le produit comme sujet central.
Créez des expériences de retouche rapides pour les créateurs qui ont besoin de remplacer des arrière-plans, de changer des tenues, d’ajouter des accessoires, de modifier des couleurs et de transformer des scènes sans ouvrir un outil de design traditionnel.
Permettez aux utilisateurs de placer des sujets dans des environnements imaginatifs ou cinématographiques, d’ajuster l’atmosphère et l’éclairage, ou de convertir des photos ordinaires en rendus stylisés pour des campagnes, avatars, miniatures et narrations visuelles.
Photon Modify s’exécute via ApiPass sous la forme d’un workflow asynchrone de retouche d’image. Le corps de la requête reste simple, et le statut de la tâche peut être géré par polling ou par callbacks.
Envoyez POST /api/v1/jobs/createTask avec model fixé à luma/photon-modify, channel défini sur auto sauf si un routage personnalisé est nécessaire, et input contenant un prompt requis ainsi qu’une URL d’image optionnelle. L’API renvoie data.taskId pour le suivi.
Interrogez GET /api/v1/jobs/recordInfo avec taskId jusqu’à ce que state soit success ou fail. Vous pouvez également fournir callBackUrl lors de la création de la tâche, et ApiPass enverra par POST le payload de finalisation en utilisant la même structure que la réponse de l’API Query Task.
Lorsque state est success, data.resultJson est une chaîne JSON contenant resultUrls. Analysez-la pour accéder à l’URL ou aux URL des images CDN générées. ApiPass renvoie des sorties sous forme d’URL ; la sortie base64 n’est pas exposée pour ce modèle.
Photon Modify est proposé à $0.015 par image. Le canal regular actuel est configuré à 7 crédits par image, et aucun champ de facturation supplémentaire n’est requis dans le corps de la requête.
Le faible coût par image rend Photon Modify pratique pour l’itération rapide de prompts, les tests de remplacement d’arrière-plan, les variantes de photographie produit et les workflows de retouche par lots.
Utilisez le paramètre optionnel channel pour sélectionner le routage auto, starter, regular ou official. Le canal auto par défaut permet à ApiPass de répartir les tâches entre les fournisseurs disponibles selon les métriques de prix et de stabilité.
Rédigez une instruction de retouche claire indiquant ce qui doit changer et ce qui doit rester inchangé. Utilisez une URL d’image JPEG, PNG ou WebP accessible publiquement pour input.image, et évitez les fichiers locaux, les liens protégés par connexion ou les URL temporaires expirées.
Appelez POST https://api.apipass.dev/api/v1/jobs/createTask avec votre clé API ApiPass. Définissez model sur luma/photon-modify et placez prompt et image dans l’objet input. Vous pouvez également inclure callBackUrl pour les notifications de finalisation.
Enregistrez data.taskId depuis la réponse de création et appelez GET /api/v1/jobs/recordInfo jusqu’à ce que state devienne success ou fail. En cas de réussite, analysez resultJson et lisez resultUrls pour récupérer l’image retouchée.
Toutes les API nécessitent une authentification via un token Bearer.
Authorization: Bearer
Soumettez une nouvelle tâche d’édition image-à-image Luma Photon Modify. Le modèle modifie ou redessine l’image d’entrée selon le prompt textuel, puis renvoie de manière asynchrone les URL des images générées.
L’API accepte une charge utile JSON avec la structure suivante :
1{
2 "model": "luma/photon-modify",
3 "callBackUrl": "string (optional)",
4 "channel": "auto",
5 "input": {
6 "prompt": "string",
7 "image": "string (optional)"
8 }
9}modelRequisstringLe nom du modèle à utiliser pour la génération. Il doit être fixé à luma/photon-modify.
"luma/photon-modify"
callBackUrlOptionnelstringURL de callback pour les notifications de fin de tâche. Si elle est omise, aucun callback ne sera envoyé.
"https://your-domain.com/api/callback"
channelOptionnelstringVous pouvez spécifier le fournisseur correspondant dans APIPASS via le paramètre channel ; ces fournisseurs exécutent les tâches réelles de génération d’images et de vidéos. APIPASS propose actuellement trois options de fournisseur :
La valeur par défaut du paramètre channel est auto. Lorsqu’elle est activée, APIPASS répartit automatiquement les tâches entre les fournisseurs disponibles en fonction des tarifs en temps réel et des métriques de stabilité, afin d’équilibrer coût minimal et performances fiables. Conservez la valeur par défaut auto, sauf si vous avez des exigences de routage personnalisées.
Options disponibles :
auto
L’objet input contient les paramètres suivants :
input.promptRequisstringPrompt textuel positif décrivant les instructions de modification ou de redessin de l’image. Ce champ ne peut pas être vide.
Décrivez clairement la modification souhaitée, y compris ce qui doit être conservé, remplacé ou redessiné dans l’image d’entrée.
"Turn the reference image into a cinematic sunset scene."
input.imageOptionnelstringURL de l’image d’entrée utilisée comme source d’édition pour Photon Modify. Il est recommandé de fournir ce champ pour les scénarios d’édition image-à-image.
Utilisez une URL d’image accessible publiquement. Les formats généralement lisibles par le fournisseur en amont incluent JPEG, PNG et WebP. Évitez les chemins locaux, les URL protégées par connexion et les URL temporaires expirées.
"https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-images/painted-hand-298-332.jpg"
1curl --request POST \
2 --url "https://api.apipass.dev/api/v1/jobs/createTask" \
3 --header "Authorization: Bearer ${APIPASS_API_KEY}" \
4 --header "Content-Type: application/json" \
5 --data '{
6 "model": "luma/photon-modify",
7 "callBackUrl": "https://your-domain.com/api/callback",
8 "channel": "auto",
9 "input": {
10 "prompt": "Turn the reference image into a cinematic sunset scene.",
11 "image": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-images/painted-hand-298-332.jpg"
12 }
13 }'1{
2 "code": 200,
3 "message": "success",
4 "data": {
5 "taskId": "task_12345678"
6 }
7}codeCode d’état, 200 en cas de réussite, autres valeurs en cas d’échec.
messageMessage de réponse. Lorsque la requête échoue, ce champ contient la description de l’erreur.
data.taskIdID de tâche utilisé pour interroger l’état et les résultats de la tâche avec l’API Query Task.
flux
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Generate photorealistic images with robust text
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Nano Banana 2 Lite, aka Gemini 3.1 Flash-Lite Image, is a newly released image model from Google DeepMind built for fast 1K image generation, efficient creative iteration, prompt-based image editing, and responsive visual output in product-facing creative scenarios.
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apipass
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Integrate production-ready AI face swapping into your app with a single API call.
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OpenAI
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Generate intentionally designed visuals with less prompting using the latest OpenAI GPT Image 2 model.
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Qwen
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Fast image generation model built on Gemini 3.1 Flash Image. Supports text-to-image, image editing, multi-image fusion with up to 14 reference images, Google Search grounding, and outputs up to 4K resolution.
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Seamlessly remove watermarks, logos, and unwanted text from your images at scale with our powerful AI-driven API.
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grok
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Grok Imagine is xAI’s AI video generation model for creating high-quality videos with realistic motion, native audio, and synchronized speech. Grok Imagine 1.5 introduces faster generation speeds, improved motion physics, and stronger visual consistency for modern AI video applications.
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OpenAI
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Bring your ideas to life with sharper, faster, more precise image generation using the GPT Image 2.5 API.
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Nano Banana 2.1 is Google's latest Nano Banana image model for high-quality text-to-image generation and prompt-based image editing, with up to 10 reference images and 1K, 2K and 4K output.
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