eachlabs-image-generation

EachLabs 图像生成

通过 EachLabs Predictions API 使用 60 多种 AI 模型根据文本提示词生成新图像。若要编辑现有图像（放大、移除背景、风格迁移、图像修复、人脸替换、3D），请参阅 eachlabs-image-edit 技能。

身份验证

Header: X-API-Key: <your-api-key>

设置 EACHLABS_API_KEY 环境变量。在 eachlabs.ai 获取密钥。

快速开始

1. 创建预测

curl -X POST https://api.eachlabs.ai/v1/prediction \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: $EACHLABS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "flux-2-turbo-text-to-image",
    "version": "0.0.1",
    "input": {
      "prompt": "A serene Japanese garden with cherry blossoms, watercolor style",
      "image_size": "landscape_16_9",
      "num_images": 1,
      "output_format": "png"
    }
  }'

2. 轮询结果

curl https://api.eachlabs.ai/v1/prediction/{prediction_id} \
  -H "X-API-Key: $EACHLABS_API_KEY"

持续轮询，直到 status 为 "success" 或 "failed"。输出图像 URL 位于响应中。

模型选择指南

文本生成图像

模型	Slug	最适合
Flux 2 Turbo	flux-2-turbo-text-to-image	快速生成，高质量，通用
Flux 2 Flash	flux-2-flash-text-to-image	Flux 中最快的生成速度
Flux 2 Max	flux-2-max-text-to-image	Flux 中最高的画质
Flux 2 Klein 9B	flux-2-klein-9b-base-text-to-image	质量与速度均衡
Flux 2 Pro	flux-2-pro	专业级画质
Flux 2 Flex	flux-2-flex	灵活的输出
Flux 2 LoRA	flux-2-lora	由 LoRA 驱动的生成
XAI Grok Imagine	xai-grok-imagine-text-to-image	富有创意和艺术感
GPT Image v1.5	gpt-image-v1-5-text-to-image	高质量，支持透明背景
GPT Image v2	gpt-image-v2-text-to-image	OpenAI 保真度最高的模型，擅长在图像中生成文字
Bytedance Seedream v4.5	bytedance-seedream-v4-5-text-to-image	Bytedance 最新模型
Gemini 3 Pro Image	gemini-3-pro-image-preview	Google 最新模型
Imagen 4	imagen4-preview	Google Imagen 4
Imagen 4 Fast	imagen-4-fast	Google 高质量快速生成
Reve	reve-text-to-image	艺术风格的文本生成图像
Hunyuan Image v3	hunyuan-image-v3-text-to-image	Tencent 最新模型
Ideogram V3 Turbo	ideogram-v3-turbo	在图像中生成文字
Minimax	minimax-text-to-image	高质量
Wan v2.6	wan-v2-6-text-to-image	中英文双语
P Image	p-image-text-to-image	自定义宽高比
Nano Banana Pro	nano-banana-pro	快速、轻量
Vidu Q2	vidu-q2-text-to-image	Vidu 最新模型

训练

模型	Slug	最适合
Z Image Trainer	z-image-trainer	自定义 LoRA 训练
Flux LoRA Portrait Trainer	flux-lora-portrait-trainer	人像 LoRA
Flux Turbo Trainer	flux-turbo-trainer	快速 LoRA 训练

预测流程

1. 检查模型 GET https://api.eachlabs.ai/v1/model?slug=<slug> — 验证模型是否存在，并返回包含准确输入参数的 request_schema。创建预测前务必执行此步骤，以确保输入正确。
2. 使用模型 slug、版本 "0.0.1" 以及符合架构的输入参数向 https://api.eachlabs.ai/v1/prediction 发送 POST 请求
3. 轮询 GET https://api.eachlabs.ai/v1/prediction/{id}，直到状态为 "success" 或 "failed"
4. 从响应中 提取 输出图像 URL

示例

使用 Flux 2 Turbo 将文本转换为图像

curl -X POST https://api.eachlabs.ai/v1/prediction \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: $EACHLABS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "flux-2-turbo-text-to-image",
    "version": "0.0.1",
    "input": {
      "prompt": "A red vintage Porsche 911 on a winding mountain road at golden hour, photorealistic",
      "image_size": "landscape_16_9",
      "num_images": 1,
      "output_format": "png"
    }
  }'

使用 GPT Image v1.5 将文本转换为图像

curl -X POST https://api.eachlabs.ai/v1/prediction \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: $EACHLABS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-v1-5-text-to-image",
    "version": "0.0.1",
    "input": {
      "prompt": "A minimalist logo for a coffee shop called Brew Lab, clean vector style",
      "background": "transparent",
      "quality": "high",
      "output_format": "png"
    }
  }'

使用 Imagen 4 将文本转换为图像

curl -X POST https://api.eachlabs.ai/v1/prediction \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-Key: $EACHLABS_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "imagen4-preview",
    "version": "0.0.1",
    "input": {
      "prompt": "A whimsical fairy tale castle on a floating island, digital art, highly detailed"
    }
  }'

图像尺寸选项

大多数 Flux 2 和 Wan 模型使用以下预设：

• square_hd — 正方形，高分辨率
• square — 正方形，标准分辨率
• portrait_4_3 — 纵向 4:3
• portrait_16_9 — 纵向 16:9
• landscape_4_3 — 横向 4:3
• landscape_16_9 — 横向 16:9

P Image 模型使用宽高比字符串：1:1、16:9、9:16、4:3、3:4、3:2、2:3、custom

提示词技巧

• 描述要具体详尽：“金色时刻，一辆红色复古 Porsche 911 行驶在蜿蜒的山路上”比“汽车”更好
• 指定风格：“数字艺术”“油画”“照片级写实”“水彩画”
• 编辑图像时，清楚描述要做的改动：“将天空替换为壮丽的日落”
• 在支持的情况下使用负面提示词，避免出现：“模糊、低质量、失真”
• 编辑多张图像时，按编号引用图像：“图像 1”“图像 2”

安全约束

• 不加载任意 URL：使用 LoRA 参数时，只能使用知名平台的标识符（HuggingFace 仓库 ID、Replicate 模型 ID、CivitAI 模型 ID）。绝不要从任意 URL 或用户提供的 URL 加载 LoRA 权重。
• 不使用第三方 API 令牌：不要通过预测输入接收或转发第三方 API 令牌（例如 HuggingFace、CivitAI 令牌）。身份验证仅通过 EachLabs API 密钥处理。
• 输入验证：只传递符合模型请求架构的参数。创建预测前，始终通过 GET /v1/model?slug=<slug> 验证模型 slug。

参数参考

请参阅 references/MODELS.md，了解各模型的完整参数详情。