Meta
Muse Image 1.0
muse-image-1.0/image-to-image
Metaの推論型画像生成・編集モデル。複雑なプロンプトをまず分解してからレンダリングし、複数の参照画像を融合でき、ウェブ検索によって事実の正確性を確保する
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位置づけの概要
muse-image-1.0/image-to-image は Meta が提供する参照画像駆動型の画像生成・編集モデルで、HiAPI.ai の統一インターフェース経由で呼び出します。1 枚または複数枚の参照画像を入力とし、テキストプロンプトと組み合わせて画面生成、要素の置換、スタイルの書き換えを行い、多段構成の複雑な指示を分解してレイアウトを計画したうえでレンダリングします。既存素材をベース画像とし、プロンプトへの追従性とバッチ出力の効率を重視する開発者に適しており、素材バリエーション、商品シーン画像、パーソナライズ合成などのフローに活用できます。
主な特長
- 推論してからレンダリングする生成フロー——レンダリング前に多段プロンプトを分解してレイアウトを計画し、複雑な指示が単一のフォワード生成で失われる確率を低減します。
- 生成と編集を同一モデル内で完結——参照画像の融合と指示に基づく書き換えに追加の編集ツールチェーンを組み合わせる必要がなく、呼び出しの手間を削減します。
- 1 回で複数の参照画像を送信可能——最大 10 枚の参照画像を受け付け、プロンプト内で各画像に主体、スタイル、構図の役割を個別に指定できます。
- 出力仕様をパラメータで直接制御——アスペクト比と jpeg、png、webp の出力形式を指定でき、下流の素材パイプラインに接続しやすくなります。
機能説明
参照画像駆動型の画像編集:参照画像とテキストプロンプトを入力とし、プロンプトに従って画像内の内容を変更または保持します。ゼロから生成するのではなく、既存素材に対して的を絞った調整を行うのに適しています。
複数画像の融合:1 回のリクエストで 1〜10 枚の参照画像を送信でき、プロンプト内で各画像に主体、スタイル、構図の役割を付記して合成系のタスクに利用できます。
複雑なプロンプトの分解実行:多段構成の記述をまず計画してからレンダリングすることで、複数の主体やレイアウト要件を含むプロンプトをより完全に反映しやすくします。
出力仕様の制御:1:1 から 21:9 までの 9 種類のアスペクト比に対応し、jpeg、png、webp 形式を選択できるため、配信や保存のニーズに応じて直接出力できます。
適用シーン
- 広告・配信チーム:既存素材からバリエーションを一括生成——ブランドのベース画像をアップロードし、チャネルごとのプロンプトで画面と比率を書き換えて複数セットの配信素材を生成し、A/B テストやマルチチャネル配信に活用します。
- EC 運営:商品画像のシーン化加工——商品の実写画像を参照とし、背景やシーンの置換をプロンプトで指示して、商品詳細ページ用のカタログ画像やシーン画像を出力します。
- パーソナライズ合成:ユーザー写真を新しい画面に融合——ユーザーがアップロードした写真を参照画像としてテーマ画面を合成し、キャンペーンページや SNS 共有に使えるカスタム画像を生成します。
制約と選定のアドバイス
公開情報ではモデルアーキテクチャや出力解像度などの技術的詳細は開示されていないため、生成結果は実際の効果に基づいて評価する必要があります。多段推論は追加の遅延を伴うため、応答遅延に極めて敏感なシーンには不向きです。出力は画像に限られ、動画や音声は扱いません。ゼロからのテキストto画像生成のみで参照画像が不要なタスクであれば同系統のテキストto画像ラインを、動画生成やより低い遅延が必要であれば他のモデルを検討してください。
よくある質問
よくある質問を見る →-
テキストからの画像生成と画像編集はどう選ぶ?
テキストのみでゼロから始める場合はテキストからの画像生成を選び、既存の主体やレイアウトを引き継ぐ必要がある場合は画像編集を選んで参照画像を提供します。
-
1回につき何枚の画像を取得できますか?
1回のタスクで返される画像は1枚で、枚数の選択はありません。別の構図を比較したい場合は、プロンプトを調整して新しいタスクを送信してください。
-
1K、2K、4K を選択できますか?
このエントリでは解像度の段階は提供されません。アスペクト比はご自身で選択し、ピクセルサイズはモデルが決定します(通常は約2.5MP)。ダウンロードしたファイルの実際のサイズを基準にしてください。
-
どのファイル形式を選択できますか?
JPEG、PNG、または WebP を選択できます。未選択の場合は WebP が使用されます。後続の Web 素材やデザインツールの必要に応じて選択してください。
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:muse-image-1.0/image-to-image
routestring任意現在の固定値:default
inputobject必須
muse-image-1.0/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。
promptstring必須minLength 1maxLength 5000生成したい画像を描写するテキストプロンプト。または参照画像の中で修正・保持すべき内容を説明するもの。参照画像と併用する場合は、各画像の主体・スタイル・構図上の役割をその中で明示する必要があります。
image_urlsarray必須minItems 1maxItems 10参照画像の配列。要素は画像アドレスで、image-to-image に必要な参照画像を提供します。prompt の中で各画像に対応する主体・スタイル・構図上の役割を説明することを推奨します。
Array [ string ]
aspect_ratiostring任意出力画像のアスペクト比。比率のみを決定し、正確なピクセルサイズは指定しません。
1:14:33:416:99:163:22:321:9すべて表示(1 件)
9:21output_formatstring任意デフォルト: "webp"ダウンロードする画像のファイル形式。デフォルトは webp。
jpegpngwebpcallbackobject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": "muse-image-1.0/image-to-image",
"input": {
"prompt": "…",
"image_urls": "…",
"output_format": "webp"
}
}' 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: "muse-image-1.0/image-to-image",
input: {
"prompt": "…",
"image_urls": "…",
"output_format": "webp"
}
}),
});
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": "muse-image-1.0/image-to-image",
"input": {
"prompt": "…",
"image_urls": "…",
"output_format": "webp"
}
},
)
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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