Bria
FIBO 2.0
fibo-2.0/image-to-image
Bria が提供する統合画像モデル。同一モデル内でテキストからの画像生成と指示ベースの画像編集を完結し、編集時は最大4枚の画像を入力可能。許諾済みデータのみで学習されており、コンセプトアート、マーケティング用スチル、EC の商品画像に適しています
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| 単価 | $0.0572 |
|---|
位置づけと概要
この画像編集モデルは、編集対象となる1枚の画像をベースに、最大3枚の参照画像と自然言語の指示を組み合わせて画像の修正や合成を行えます。プロンプトは最大10000文字で、<image_1>などの連番で入力画像を指定できます。出力は約100万ピクセルで、アスペクト比は21種類のプリセットから1つを指定できます。指示に沿って画面をピンポイントで調整したい場合や、複数の素材を融合しつつ構図の比率を制御したい場合に、デザイナーや開発者がコンセプトの反復検討やマーケティング素材の制作などに活用できます。
主な特長
- 指示による複数画像の編集と合成——編集対象の画像を主とし、最大3枚の参照画像を追加できます。指示内で連番を参照することで、部分的な修正や複数画像の融合を実現します。
- 出力比率を柔軟に選択可能——21種類のアスペクト比プリセットを用意。複数画像入力時は必要に応じて出力比率を指定でき、単一画像の編集では元画像の比率が維持されます。
- シードによる結果の再現性——0から2147483647の間のランダムシードを渡すと、同じシードと同じ入力で同一の出力が得られ、A/B比較が容易になります。
- マスクで局部編集の範囲を限定——任意でマスク画像を指定して編集領域を定められます。白い領域は編集、黒い領域は保持され、単一画像の編集に限り、マスクは元画像と同一サイズである必要があります。
機能説明
複数画像の指示編集と合成:1〜4枚の公開画像URLを入力し、1枚目が編集対象、残りの最大3枚が参照画像です。指示内で<image_1>、<image_2>などと順番に各画像を参照でき、部分的な修正や画像をまたいだ要素の融合を実現します。
マスクによる局部修正の制約:マスク画像を指定する場合は単一画像の編集に限られます(image_urlsには1枚のみ含められます)。白い領域が修正対象、黒い領域が保持されます。マスクのサイズは元画像と一致している必要があり、正確な局部置換に適しています。
出力比率を必要に応じて指定:複数画像入力時は、1:1、2:3、3:2、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、16:10、10:16、2:1、1:2、21:9、9:21、3:1、1:3、4:1、1:4、5:1、1:5の中から1つを選んで出力のアスペクト比を設定できます。単一画像の編集では常に元画像の比率が維持されます。
指示の文字数に十分な余裕:プロンプトは最大10000文字で、修正要件を詳細に記述でき、画像の連番を組み合わせて複数の入力素材を参照することで、複雑な編集指示を表現できます。
シードによる編集結果の再現:seedパラメータで乱数シードを固定すると、同じシードと同じ入力で同一の結果を再現でき、同じ編集タスクでのパラメータ比較やバージョンの遡及に便利です。
適用シーン
- デザイナーによるコンセプト図のピンポイント修正——コンセプトデザイン図を入力し修正指示を添えて、調整が必要な局部や属性を指定すると、修正後の画像が出力され、案の反復検討やレビューでの提示に活用できます。
- ECシーンでの複数画像合成——商品画像をメインに、最大3枚のシーンやスタイルの参照画像を組み合わせ、指示によってライフスタイルシーンの画像を融合生成し、商品詳細ページや広告素材に利用できます。
- マーケティング素材の比率適合——複数画像入力時に1:1、16:9、9:16などの出力比率を指定し、さまざまな掲載枠に適合するマーケティング用静止画を素早く生成し、二次的なトリミングを削減できます。
- マスクによる正確な局部置換——1枚の画像にマスクを指定し、白くマークした領域のみを修正してその他の画面内容を保持します。商品の局部の置換や不要な要素の除去に適しています。
制限と選定のヒント
1回のリクエストで入力できる画像は最大4枚で、マスクを併用する単一画像編集では1枚のみ対応します。マスクのサイズは元画像と一致している必要があります。プロンプトは最大10000文字で、超えると送信できません。出力のアスペクト比はプリセットの21種類から1つしか選べず、単一画像の編集では元画像の比率が固定で適用され、別途指定はできません。シードは同じ入力における再現性のみを保証し、パラメータの組み合わせが異なる場合の結果の一致は保証しません。
最新情報
更新履歴を見る →- 新しいモデル FIBO 2.0 画像編集リリース
- 新しいモデル FIBO 2.0 テキストtoイメージが公開されました
よくある質問
よくある質問を見る →-
構図を固定して同じ画像を再現したい場合、どう設定すればよいですか?
seed を固定し、プロンプトを変更しなければ同じ結果を再現できます。seed のデフォルトは 5555 で、値の範囲は 0 から 2147483647 です。seed とプロンプトが一致していれば出力も一致し、seed を変えると同題でも異なる構図になります。
-
アスペクト比はどれを選べますか?解像度はどのくらいですか?
構図に応じてプリセットからアスペクト比を1つ選んでください。出力は約1メガピクセルです。選択可能な値には1:1、2:3、3:2、3:4、4:3、4:5、5:4、9:16、16:9、16:10、10:16、2:1、1:2、21:9、9:21、さらに3:1、1:3、4:1、1:4、5:1、1:5などの細長い比率が含まれます。指定しない場合はデフォルトで1:1になります。
-
テキスト生成画像で参考画像とスタイルプリセットは併用できますか?
同時に使用することはできません。どちらか一方のみ選択できます。テキスト生成画像で style を渡した場合は image_url を渡せず、その逆も同様です。参考画像でシーンを決めたい場合はスタイルプリセットを諦め、フィルム調・ハードフラッシュ・ぼかし・ざらついたリアル感が欲しい場合はテキストプロンプトのみを使用してください。画像編集(image-to-image)にはスタイルプリセットのパラメータがなく、画面のトーンは直接 instruction に記述します。
-
テキストからの画像生成で選択できる写真スタイルのプリセットは何ですか?
テキストからの画像生成では、Kodak Film、Hard Flash、Hazy Dreamy、Rough Realism という4種類の写真表現がサポートされています。これらは任意で選べる写真全体のトーンとしてのみ機能し、参照画像とは併用できません。照明やカメラポジションを正確に制御する必要がある場合は、プリセットに頼るのではなく、プロンプト内で明示する必要があります。画像からの画像編集ではスタイルプリセットは提供されません。
生成タスクの作成
https://api.hiapi.ai/v1/tasks ヘッダー
Authorizationstring必須アカウントの API キー。すべてのリクエストで必須です。例:Bearer YOUR_HIAPI_API_KEY。API キーを取得
Content-Typestring任意リクエストボディは常に JSON として解析されます。送信する場合は application/json(charset 付き可)のみ受け付け、他の値は 415 を返します。例:application/json。
Idempotency-Keystring任意冪等キー。最大 255 バイト。同じアカウントで同じキーの再試行はタスクを 1 つだけ作成し、リプレイは最初の taskId を返します。
ネットワークタイムアウトやクライアントの自動再試行時、同じキーではタスクを 1 回だけ作成し、二重課金は発生しません(適用範囲 = API キーのアカウント)。業務側の一意識別子(例:"order-42")をキーに使うことを推奨します。同じキーのリプレイは最初の taskId を返し、キーは初回送信から 24 時間で失効します。詳細なシナリオ表は統一非同期 API の紹介ページをご覧ください。
ボディ
modelstring必須現在の固定値:fibo-2.0/image-to-image
routestring任意現在の固定値:default
inputobject必須
fibo-2.0/image-to-image とルート default の業務パラメータオブジェクト。下のパラメータ表を参照してください。
seedinteger任意デフォルト: 5555min 0max 2147483647ランダムシード。デフォルトは 5555。同じシードと同じ入力であれば、一貫した結果を再現できます。
mask_urlstring任意minLength 1pattern ^https?://オプションのマスク画像 URL。単一画像編集のみに対応しており、image_urls にはちょうど 1 枚の画像が含まれている必要があります。白い領域が編集対象部分、黒い領域はそのまま保持され、マスクのサイズは画像と一致している必要があります。
image_urlsarray必須minItems 1maxItems 4画像 URL の配列。1~4 個の公開画像アドレスを含みます。最初の 1 枚が編集対象の画像で、それに続く最大 3 枚は参照画像です。命令内ではこの順序に従って <image_1>、<image_2> などで参照できます。
Array [ string ]
instructionstring必須minLength 1maxLength 10000画像に対して変更する内容を指示するテキスト。
aspect_ratiostring任意出力のアスペクト比。約 100 万ピクセル。省略時は最初の画像に従い、単一画像編集では常にその画像のアスペクト比が保持されます。
1:12:33:23:44:34:55:49:16すべて表示(13 件)閉じる
16:916:1010:162:11:221:99:213:11:34:11:45:11:5callbackobject任意
終了状態の通知設定。省略した場合はコールバックされず、呼び出し側でポーリングします。
作成時に callback.url を指定すると、タスク終了時に HiAPI があなたのサービスへ POST し、ポーリングが不要になります。コールバックのリクエストボディはタスク詳細と同構造です。署名検証・再送・冪等の詳細は統一非同期 API 紹介ページのコールバック説明を参照してください。
urlstring必須callback を指定する場合は必須。タスク終了後にこの URL へ POST します。有効な http(s) URL である必要があります。
whenstring任意デフォルト: "final"現在は final のみ対応(success / fail の両方で通知)。
finalstoragestring任意デフォルト: "temp"成果物の保存期間:temp(デフォルト・約 7 日)または persistent(長期保存・サイズ課金)。残高不足や保存上限超過の場合は temp に自動降格します。実際に適用された段階はタスク詳細レスポンスで確認できます。
temppersistentリクエスト例
# 非同期タスクを送信。成功すると即座に taskId を返します(生成完了は待ちません)
curl -X POST "https://api.hiapi.ai/v1/tasks" \
-H "Authorization: Bearer $HIAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "fibo-2.0/image-to-image",
"input": {
"seed": 5555,
"image_urls": "…",
"instruction": "…"
}
}' const res = await fetch("https://api.hiapi.ai/v1/tasks", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.HIAPI_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "fibo-2.0/image-to-image",
input: {
"seed": 5555,
"image_urls": "…",
"instruction": "…"
}
}),
});
const task = await res.json();
// { code: 200, message: "success", data: { taskId } } import os, requests
res = requests.post(
"https://api.hiapi.ai/v1/tasks",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['HIAPI_API_KEY']}"},
json={
"model": "fibo-2.0/image-to-image",
"input": {
"seed": 5555,
"image_urls": "…",
"instruction": "…"
}
},
)
print(res.json()) # { code, message, data: { taskId } } 200 OK
{
"code": 200,
"message": "success",
"data": {
"taskId": "tk-hiapi-01HZTQ8BX2N3GM3YFK4Z9D7VQR"
}
} 400 Bad Request
{
"code": 400,
"message": "invalid request",
"data": null,
"error_code": "INVALID_REQUEST"
} タスク詳細の取得
https://api.hiapi.ai/v1/tasks/:id レスポンスフィールド
taskIdstring必須タスク ID。先頭は固定で tk-hiapi-。
modelstring必須解決済みのモデル完全名。route パラメータで送信したタスクは base@route(例:gpt-image-2/text-to-image@ext)を返し、それ以外は送信時のモデル名と同一です。
routestring任意route パラメータを明示して送信したタスクでのみ出現し、送信時の値をエコーします。
statusstring必須タスク状態。
queued キュー投入済み、未開始。
handling 処理中。
archiving 処理完了、成果物準備中。
success 終端:完了。成果物利用可能(output を返却)。
fail 終端:失敗(error を返却)。
送信後は status で判断します:success と fail が終端、それ以外は非終端です。1〜3 秒間隔で終端までポーリングすることを推奨します。成功したら output[].url から成果物をダウンロードし、expireAt までに保存先へ転送してください。長期保存が必要な場合は作成時に storage: "persistent" を指定します。
creatednumber必須タスク作成時刻(Unix 秒)。
completednumber必須終了状態になった Unix 秒。非終端では 0 固定。
outputarray任意
status == success のときのみ出現。成果物リスト — 常に配列で、1 タスクで複数の type を同時に返すことがあります(例:video + first_frame)。
Array [ object ]
配列要素
urlstring必須成果物の URL。直接ダウンロードできます。
typestring必須現在の候補値:video、image、audio、first_frame、last_frame、thumbnail。今後拡張される可能性があります。
expireAtnumber必須成果物にアクセスできる期限(Unix 秒)。期限までにダウンロードまたは転送してください。
errorobject任意
status == fail のときのみ出現。
codestring必須業務エラーコード。
messagestring必須エラーの説明。
レスポンス例
成功
{
"code": 200,
"message": "success",
"data": {
"taskId": "tk-hiapi-01HZTQ8BX2N3GM3YFK4Z9D7VQR",
"model": "happyhorse-1-0",
"status": "success",
"created": 1777282033,
"completed": 1777282099,
"output": [
{
"url": "https://cdn.hiapi.ai/tasks/.../video.mp4",
"type": "video",
"expireAt": 1777886899
}
]
}
} 処理中(非終端)
{
"code": 200,
"message": "success",
"data": {
"taskId": "tk-hiapi-...",
"model": "happyhorse-1-0",
"status": "archiving",
"created": 1777282033,
"completed": 0
}
} 失敗
{
"code": 200,
"message": "success",
"data": {
"taskId": "tk-hiapi-...",
"model": "happyhorse-1-0",
"status": "fail",
"created": 1777282033,
"completed": 1777282099,
"error": {
"code": "TASK_FAILED",
"message": "task failed"
}
}
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