> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.novita.ai/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Ming Image — Ebenenzerlegung

`ming-image-0.1-design-layer` unterstützt ausschließlich die Zerlegung in Ebenen über das OpenAI-Protokoll zur Bildbearbeitung.

## Anfrage-Header

<ParamField header="Content-Type" type="string" required={true}>
  Unterstützt: `multipart/form-data`
</ParamField>

<ParamField header="Authorization" type="string" required={true}>
  Format der Bearer-Authentifizierung, zum Beispiel: Bearer \{\{API Key}}.
</ParamField>

## Anfragekörper

<ParamField body="model" type="enum" required={true}>
  Name des Modells. Verfügbare Werte: `ming-image-0.1-design-layer`
</ParamField>

<ParamField body="image" type="Files" required={true}>
  Eingabebild: 1 Bild. Das Formularfeld lautet `image[]`.

  `ming-image-0.1-design-layer` unterstützt nur 1 Eingabebild.
</ParamField>

<ParamField body="prompt" type="string" required={true}>
  Textbeschreibung des Bildes.
</ParamField>

<ParamField body="output_format" type="string" default="png" required={false}>
  Format des Ausgabebildes. Muss `png` oder `webp` sein.
</ParamField>

<ParamField body="response_format" type="string" default="b64_json" required={false}>
  Format, in dem das Bild zurückgegeben wird; der Standardwert ist `b64_json`. Verfügbare Werte: `url`, `b64_json`. Hinweis: `url` ist 24 Stunden gültig.
</ParamField>

<ParamField body="size" type="string" default="auto" required={false}>
  Größe des Ausgabebildes. Der Standardwert `auto` wählt die Größe automatisch anhand des Modells. Format: `"{w}x{h}"`, zum Beispiel `"1024x1024"`.
</ParamField>

<ParamField body="watermark" type="boolean" default={false} required={false}>
  Legt fest, ob dem KI-generierten Bild ein Wasserzeichen hinzugefügt wird. `true`: Aktiviert das sichtbare Wasserzeichen und das implizite digitale Wasserzeichen auf KI-generierten Bildern gemäß den Richtlinienanforderungen. `false`: Deaktiviert alle Wasserzeichen.
</ParamField>

## Antwort

<ResponseField name="created" type="integer" required={true}>
  Unix-Zeitstempel (in Sekunden) zum Zeitpunkt der Erstellung der Antwort.
</ResponseField>

<ResponseField name="data" type="array" required={true}>
  Array der zurückgegebenen Bilder mit mehreren Ebenen (zum Beispiel Vordergrundebene, Hintergrundebene usw.), mit einem Element pro Ebene.

  <Expandable title="Eigenschaften">
    <ResponseField name="b64_json" type="string">
      Base64-kodierte Bilddaten der Ebene.
    </ResponseField>

    <ResponseField name="data[0].revised_prompt" type="string">
      JSON-Zeichenfolge, die die Ebenenstruktur beschreibt und die Größe der Zeichenfläche sowie Informationen zu jedem Bereich angibt.

      <Expandable title="Eigenschaften">
        <ResponseField name="revised_prompt.canvas" type="array">
          Größe der Zeichenfläche: `[width, height]`.
        </ResponseField>

        <ResponseField name="revised_prompt.regions" type="array">
          Liste der Ebenenbereiche.

          <Expandable title="Eigenschaften">
            <ResponseField name="revised_prompt.regions[].category" type="string">
              Kategorie der Ebene, zum Beispiel `Image` (Vordergrundebene), `BackgroundImage` (Hintergrundebene).
            </ResponseField>

            <ResponseField name="revised_prompt.regions[].bbox" type="array">
              Begrenzungsrahmen der Ebene auf der Zeichenfläche: `[x1, y1, x2, y2]`.
            </ResponseField>
          </Expandable>
        </ResponseField>
      </Expandable>
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

<ResponseField name="output_format" type="string" required={true}>
  Format des Ausgabebildes (Ebenen werden immer als png ausgegeben).
</ResponseField>

<ResponseField name="size" type="string">
  `null`
</ResponseField>

<ResponseField name="usage" type="object" required={true}>
  Statistiken zur Token-Nutzung.

  <Expandable title="Eigenschaften">
    <ResponseField name="input_tokens" type="integer">
      Gesamtzahl der Eingabe-Tokens (einschließlich der Tokens des hochgeladenen Bildes).
    </ResponseField>

    <ResponseField name="input_tokens_details" type="object">
      Details zu den Eingabe-Tokens.

      <Expandable title="Eigenschaften">
        <ResponseField name="image_tokens" type="integer">
          Anzahl der vom Eingabebild verbrauchten Tokens.
        </ResponseField>

        <ResponseField name="text_tokens" type="integer">
          Anzahl der vom Eingabetext verbrauchten Tokens.
        </ResponseField>
      </Expandable>
    </ResponseField>

    <ResponseField name="output_tokens" type="integer">
      Gesamtzahl der Ausgabe-Tokens (Summe über mehrere Ebenen, zum Beispiel 3 Ebenen × 4096 = 12288).
    </ResponseField>

    <ResponseField name="total_tokens" type="integer">
      Summe der Eingabe- und Ausgabe-Tokens.
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

<ResponseField name="model" type="string" required={true}>
  Name des Modells, das die Anfrage tatsächlich verarbeitet hat.
</ResponseField>

<ResponseField name="id" type="string" required={true}>
  Eindeutige Kennung dieser Anfrage.
</ResponseField>

## Beispiel

`Anfrage:`

```bash theme={"system"}
curl --location --request POST 'https://api.novita.ai/v1/images/edits' \
--header 'Authorization: Bearer {{API Key}}' \
--form 'model="ming-image-0.1-design-layer"' \
--form 'prompt="Split into three layers"' \
--form 'image[]=@"{The Path of Your Image File}"' \
--form 'size="1024x1024"'
```

`Antwort:`

```js theme={"system"}
{
  "created": 1789642431,
  "data": [
    {
      "b64_json": "...",
      "revised_prompt": "{\"canvas\": [1024, 1024], \"regions\": [{\"category\": \"Image\", \"bbox\": [1.4, 3.3, 1023.0, 1022.0]}, {\"category\": \"BackgroundImage\", \"bbox\": [1.4, 3.3, 1023.0, 1022.0]}]}"
    },
    {
      "b64_json": "..."
    },
    {
      "b64_json": "..."
    }
  ],
  "output_format": "png",
  "size": null,
  "usage": {
    "input_tokens": 4096,
    "input_tokens_details": {
      "image_tokens": 4096,
      "text_tokens": 0
    },
    "output_tokens": 12288,
    "total_tokens": 16384
  },
  "model": "Ming-Image-0.1-Design-Layer-StressTest",
  "id": "218edba617896423893976485e4f35"
}
```