如何使用质谱AI一键解锁创意构图

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引言

质谱API的文生图API

接口请求

请求参数

响应参数

测试

结束语

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引言

想象一下，只需用文字描述你脑海中的画面，AI 就能瞬间将其转化为逼真或充满创意的图像。这不再是科幻小说，而是质谱 AI 的 CogView 模型带来的强大能力！无论是精准还原细节，还是打造个性化艺术风格，CogView 都能通过对文本的深刻理解，实现高效、精准的图像生成。现在，通过质谱 AI 开放平台提供的文生图 API，开发者可以轻松地将这一视觉创造力集成到自己的应用或服务中。本文将带您快速上手 CogView 文生图 API，详细介绍其调用方式、核心参数以及实际应用示例，助您开启 AI 图像生成之旅。

质谱API的文生图API

质谱AI的CogView模型适用于图像生成任务，通过对用户文字描述快速、精准的理解，让AI的图像表达更加精确和个性化，其API接口参见智谱AI开放平台。

接口请求

传输方式	HTTPS
请求地址	https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/images/generations
调用方式	同步调用，等待模型执行完成并返回最终结果
字符编码	UTF-8
接口请求格式	JSON
响应格式	JSON
接口请求类型	POST
开发语言	任意可发起 http 请求的开发语言

请求参数

参数名	类型	必填	描述
model	String	是	模型编码，目前支持：cogview-4-250304、cogview-4、cogview-3-flash
prompt	String	是	所需图像的文本描述
quality	String	否	生成图像的质量，默认为 standard hd : 生成更精细、细节更丰富的图像，整体一致性更高，耗时约20 秒 standard :快速生成图像，适合对生成速度有较高要求的场景，耗时约 5-10 秒 此参数仅支持cogview-4-250304 。
size	String	否	图片尺寸，推荐枚举值：1024x1024,768x1344,864x1152,1344x768,1152x864,1440x720,720x1440，默认是1024x1024。 自定义参数：长宽均需满足 512px - 2048px 之间，需被16整除, 并保证最大像素数不超过 2^21 px。
user_id	String	否	终端用户的唯一ID，协助平台对终端用户的违规行为、生成违法及不良信息或其他滥用行为进行干预。ID长度要求：最少6个字符，最多128个字符。

响应参数

参数名称	类型	参数说明
created	String	请求创建时间，是以秒为单位的Unix时间戳。
data	List	数组，包含生成的图片 URL。目前数组中只包含一张图片。
url	String	图片链接。图片的临时链接有效期为 30天，请及时转存图片。
content_filter	List	返回内容安全的相关信息。
role	String	安全生效环节，包括 role = assistant 模型推理，role = user 用户输入，role = history 历史上下文
level	Integer	严重程度 level 0-3，level 0表示最严重，3表示轻微

测试

首先在质谱AI平台上注册账号，并获得API KEY，然后使用免费的cogview-3-flash接口生成一幅图片试试。

curl -X POST "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/images/generations" \
     -H "Authorization: Bearer XXX" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
          "model": "cogview-3-flash",
          "prompt": "国画风格，李白月下弹吉他",
          "size": "1024x1024"
        }'

返回的结果是

{"created":1749967623,"data":[{"url":"https://aigc-files.bigmodel.cn/api/cogview/202506151407037195a88b79874d78_0.png"}]}

 图片效果如下：

  

结束语

通过本文的介绍，我们了解了质谱 AI CogView 文生图 API 的强大功能和便捷接入方式。从清晰简洁的接口请求规范，到灵活多样的参数设置（如模型选择、图像质量、尺寸定制），再到直观的响应格式，该 API 为开发者提供了高效调用 AI 图像生成能力的途径。我们通过“国画风格，李白月下弹吉他”这样充满创意的提示词进行了实际测试，快速获得了生成结果（图片效果见下方）。这充分展示了 CogView 模型在理解和执行复杂、个性化图像描述方面的实力。