> ## 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 — Opsplitsen in lagen

`ming-image-0.1-design-layer` ondersteunt alleen het opsplitsen in lagen via het OpenAI-protocol voor afbeeldingsbewerking.

## Verzoekheaders

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

<ParamField header="Authorization" type="string" required={true}>
  Indeling voor Bearer-authenticatie, bijvoorbeeld: Bearer \{\{API Key}}.
</ParamField>

## Verzoekbody

<ParamField body="model" type="enum" required={true}>
  Naam van het model. Beschikbare waarden: `ming-image-0.1-design-layer`
</ParamField>

<ParamField body="image" type="Files" required={true}>
  Invoerafbeelding: 1 afbeelding. Het formulierveld is `image[]`.

  `ming-image-0.1-design-layer` ondersteunt slechts 1 invoerafbeelding.
</ParamField>

<ParamField body="prompt" type="string" required={true}>
  Tekstuele beschrijving van de afbeelding.
</ParamField>

<ParamField body="output_format" type="string" default="png" required={false}>
  Bestandsindeling van de uitvoerafbeelding. Moet `png` of `webp` zijn.
</ParamField>

<ParamField body="response_format" type="string" default="b64_json" required={false}>
  Vorm waarin de afbeelding wordt geretourneerd; de standaardwaarde is `b64_json`. Beschikbare waarden: `url`, `b64_json`. Opmerking: `url` is 24 uur geldig.
</ParamField>

<ParamField body="size" type="string" default="auto" required={false}>
  Grootte van de uitvoerafbeelding. De standaardwaarde `auto` selecteert de grootte automatisch op basis van het model. Indeling: `"{w}x{h}"`, bijvoorbeeld `"1024x1024"`.
</ParamField>

<ParamField body="watermark" type="boolean" default={false} required={false}>
  Bepaalt of er een watermerk aan de door AI gegenereerde afbeelding wordt toegevoegd. `true`: schakelt het zichtbare watermerk en het impliciete digitale watermerk in op door AI gegenereerde afbeeldingen, overeenkomstig de beleidsvereisten. `false`: schakelt alle watermerken uit.
</ParamField>

## Antwoord

<ResponseField name="created" type="integer" required={true}>
  Unix-tijdstempel (in seconden) waarop het antwoord is aangemaakt.
</ResponseField>

<ResponseField name="data" type="array" required={true}>
  Array met geretourneerde afbeeldingen, bestaande uit meerdere lagen (bijvoorbeeld een voorgrondlaag, een achtergrondlaag enz.), met één element per laag.

  <Expandable title="eigenschappen">
    <ResponseField name="b64_json" type="string">
      De in base64 gecodeerde afbeeldingsgegevens van de laag.
    </ResponseField>

    <ResponseField name="data[0].revised_prompt" type="string">
      Een JSON-tekenreeks die de lagenstructuur beschrijft, met de canvasgrootte en de informatie over elk gebied.

      <Expandable title="eigenschappen">
        <ResponseField name="revised_prompt.canvas" type="array">
          Canvasgrootte: `[width, height]`.
        </ResponseField>

        <ResponseField name="revised_prompt.regions" type="array">
          Lijst met laaggebieden.

          <Expandable title="eigenschappen">
            <ResponseField name="revised_prompt.regions[].category" type="string">
              Categorie van de laag, bijvoorbeeld `Image` (voorgrondlaag), `BackgroundImage` (achtergrondlaag).
            </ResponseField>

            <ResponseField name="revised_prompt.regions[].bbox" type="array">
              Begrenzingsvak van de laag op het canvas: `[x1, y1, x2, y2]`.
            </ResponseField>
          </Expandable>
        </ResponseField>
      </Expandable>
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

<ResponseField name="output_format" type="string" required={true}>
  Bestandsindeling van de uitvoerafbeelding (lagen worden altijd als png uitgevoerd).
</ResponseField>

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

<ResponseField name="usage" type="object" required={true}>
  Statistieken over tokengebruik.

  <Expandable title="eigenschappen">
    <ResponseField name="input_tokens" type="integer">
      Totaal aantal invoertokens (inclusief de tokens van de geüploade afbeelding).
    </ResponseField>

    <ResponseField name="input_tokens_details" type="object">
      Details van de invoertokens.

      <Expandable title="eigenschappen">
        <ResponseField name="image_tokens" type="integer">
          Aantal tokens dat door de invoerafbeelding wordt verbruikt.
        </ResponseField>

        <ResponseField name="text_tokens" type="integer">
          Aantal tokens dat door de invoertekst wordt verbruikt.
        </ResponseField>
      </Expandable>
    </ResponseField>

    <ResponseField name="output_tokens" type="integer">
      Totaal aantal uitvoertokens (de som over meerdere lagen, bijvoorbeeld 3 lagen × 4096 = 12288).
    </ResponseField>

    <ResponseField name="total_tokens" type="integer">
      Som van de invoer- en uitvoertokens.
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

<ResponseField name="model" type="string" required={true}>
  Naam van het model dat het verzoek daadwerkelijk heeft verwerkt.
</ResponseField>

<ResponseField name="id" type="string" required={true}>
  Unieke identificatiecode van dit verzoek.
</ResponseField>

## Voorbeeld

`Verzoek:`

```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"'
```

`Antwoord:`

```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"
}
```