> ## 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 — Separación en capas

`ming-image-0.1-design-layer` solo permite la separación en capas mediante el protocolo de edición de imágenes de OpenAI.

## Encabezados de la solicitud

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

<ParamField header="Authorization" type="string" required={true}>
  Formato de autenticación Bearer, por ejemplo: Bearer \{\{API Key}}.
</ParamField>

## Cuerpo de la solicitud

<ParamField body="model" type="enum" required={true}>
  Nombre del modelo. Valores disponibles: `ming-image-0.1-design-layer`
</ParamField>

<ParamField body="image" type="Files" required={true}>
  Imagen de entrada: 1 imagen. En el formulario se utiliza `image[]`.

  `ming-image-0.1-design-layer` solo admite 1 imagen de entrada.
</ParamField>

<ParamField body="prompt" type="string" required={true}>
  Descripción textual de la imagen.
</ParamField>

<ParamField body="output_format" type="string" default="png" required={false}>
  Formato de la imagen de salida. Debe ser `png` o `webp`.
</ParamField>

<ParamField body="response_format" type="string" default="b64_json" required={false}>
  Formato en el que se devuelve la imagen; el valor predeterminado es `b64_json`. Valores disponibles: `url`, `b64_json`. Nota: `url` tiene una validez de 24 horas.
</ParamField>

<ParamField body="size" type="string" default="auto" required={false}>
  Tamaño de la imagen de salida. El valor predeterminado `auto` lo selecciona automáticamente según el modelo. Formato: `"{w}x{h}"`, por ejemplo, `"1024x1024"`.
</ParamField>

<ParamField body="watermark" type="boolean" default={false} required={false}>
  Controla si se añade una marca de agua a la imagen generada por IA. `true`: activa la marca de agua visible y la marca de agua digital implícita en las imágenes generadas por IA, conforme a los requisitos de las políticas. `false`: desactiva todas las marcas de agua.
</ParamField>

## Respuesta

<ResponseField name="created" type="integer" required={true}>
  Marca de tiempo Unix (en segundos) del momento en que se creó la respuesta.
</ResponseField>

<ResponseField name="data" type="array" required={true}>
  Array de imágenes devueltas que contiene varias capas (por ejemplo, una capa de primer plano, una capa de fondo, etc.), con un elemento por capa.

  <Expandable title="propiedades">
    <ResponseField name="b64_json" type="string">
      Datos de la imagen de la capa codificados en base64.
    </ResponseField>

    <ResponseField name="data[0].revised_prompt" type="string">
      Cadena JSON que describe la estructura de las capas e indica el tamaño del lienzo y la información de cada región.

      <Expandable title="propiedades">
        <ResponseField name="revised_prompt.canvas" type="array">
          Tamaño del lienzo: `[width, height]`.
        </ResponseField>

        <ResponseField name="revised_prompt.regions" type="array">
          Lista de regiones de las capas.

          <Expandable title="propiedades">
            <ResponseField name="revised_prompt.regions[].category" type="string">
              Categoría de la capa, por ejemplo, `Image` (capa de primer plano), `BackgroundImage` (capa de fondo).
            </ResponseField>

            <ResponseField name="revised_prompt.regions[].bbox" type="array">
              Cuadro delimitador de la capa en el lienzo: `[x1, y1, x2, y2]`.
            </ResponseField>
          </Expandable>
        </ResponseField>
      </Expandable>
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

<ResponseField name="output_format" type="string" required={true}>
  Formato de la imagen de salida (las capas siempre se devuelven en formato png).
</ResponseField>

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

<ResponseField name="usage" type="object" required={true}>
  Estadísticas de uso de tokens.

  <Expandable title="propiedades">
    <ResponseField name="input_tokens" type="integer">
      Total de tokens de entrada (incluidos los tokens de la imagen subida).
    </ResponseField>

    <ResponseField name="input_tokens_details" type="object">
      Detalles de los tokens de entrada.

      <Expandable title="propiedades">
        <ResponseField name="image_tokens" type="integer">
          Número de tokens consumidos por la imagen de entrada.
        </ResponseField>

        <ResponseField name="text_tokens" type="integer">
          Número de tokens consumidos por el texto de entrada.
        </ResponseField>
      </Expandable>
    </ResponseField>

    <ResponseField name="output_tokens" type="integer">
      Total de tokens de salida (la suma de todas las capas, por ejemplo, 3 capas × 4096 = 12288).
    </ResponseField>

    <ResponseField name="total_tokens" type="integer">
      Suma de los tokens de entrada y salida.
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

<ResponseField name="model" type="string" required={true}>
  Nombre del modelo que procesó realmente la solicitud.
</ResponseField>

<ResponseField name="id" type="string" required={true}>
  Identificador único de esta solicitud.
</ResponseField>

## Ejemplo

`Solicitud:`

```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"'
```

`Respuesta:`

```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"
}
```