> ## 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 — Separação em camadas

`ming-image-0.1-design-layer` permite apenas a separação em camadas, usando o protocolo de edição de imagens da OpenAI.

## Cabeçalhos da requisição

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

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

## Corpo da requisição

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

<ParamField body="image" type="Files" required={true}>
  Imagem de entrada: 1 imagem. No formulário, o campo é `image[]`.

  `ming-image-0.1-design-layer` aceita apenas 1 imagem de entrada.
</ParamField>

<ParamField body="prompt" type="string" required={true}>
  Descrição textual da imagem.
</ParamField>

<ParamField body="output_format" type="string" default="png" required={false}>
  Formato da imagem de saída. Deve ser `png` ou `webp`.
</ParamField>

<ParamField body="response_format" type="string" default="b64_json" required={false}>
  Formato em que a imagem é retornada; o padrão é `b64_json`. Valores disponíveis: `url`, `b64_json`. Observação: `url` é válido por 24 horas.
</ParamField>

<ParamField body="size" type="string" default="auto" required={false}>
  Tamanho da imagem de saída. O valor padrão `auto` seleciona o tamanho automaticamente com base no modelo. Formato: `"{w}x{h}"`, por exemplo, `"1024x1024"`.
</ParamField>

<ParamField body="watermark" type="boolean" default={false} required={false}>
  Controla se uma marca d'água é adicionada à imagem gerada por IA. `true`: ativa a marca d'água visível e a marca d'água digital implícita nas imagens geradas por IA, em conformidade com os requisitos das políticas. `false`: desativa todas as marcas d'água.
</ParamField>

## Resposta

<ResponseField name="created" type="integer" required={true}>
  Timestamp Unix (em segundos) do momento em que a resposta foi criada.
</ResponseField>

<ResponseField name="data" type="array" required={true}>
  Array de imagens retornadas que contém várias camadas (por exemplo, camada de primeiro plano, camada de fundo etc.), com um elemento por camada.

  <Expandable title="propriedades">
    <ResponseField name="b64_json" type="string">
      Dados da imagem da camada codificados em base64.
    </ResponseField>

    <ResponseField name="data[0].revised_prompt" type="string">
      String JSON que descreve a estrutura das camadas, indicando o tamanho da tela e as informações de cada região.

      <Expandable title="propriedades">
        <ResponseField name="revised_prompt.canvas" type="array">
          Tamanho da tela: `[width, height]`.
        </ResponseField>

        <ResponseField name="revised_prompt.regions" type="array">
          Lista de regiões das camadas.

          <Expandable title="propriedades">
            <ResponseField name="revised_prompt.regions[].category" type="string">
              Categoria da camada, por exemplo, `Image` (camada de primeiro plano), `BackgroundImage` (camada de fundo).
            </ResponseField>

            <ResponseField name="revised_prompt.regions[].bbox" type="array">
              Caixa delimitadora da camada na tela: `[x1, y1, x2, y2]`.
            </ResponseField>
          </Expandable>
        </ResponseField>
      </Expandable>
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

<ResponseField name="output_format" type="string" required={true}>
  Formato da imagem de saída (as camadas são sempre retornadas em png).
</ResponseField>

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

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

  <Expandable title="propriedades">
    <ResponseField name="input_tokens" type="integer">
      Total de tokens de entrada (incluindo os tokens da imagem enviada).
    </ResponseField>

    <ResponseField name="input_tokens_details" type="object">
      Detalhes dos tokens de entrada.

      <Expandable title="propriedades">
        <ResponseField name="image_tokens" type="integer">
          Número de tokens consumidos pela imagem de entrada.
        </ResponseField>

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

    <ResponseField name="output_tokens" type="integer">
      Total de tokens de saída (a soma de várias camadas, por exemplo, 3 camadas × 4096 = 12288).
    </ResponseField>

    <ResponseField name="total_tokens" type="integer">
      Soma dos tokens de entrada e saída.
    </ResponseField>
  </Expandable>
</ResponseField>

<ResponseField name="model" type="string" required={true}>
  Nome do modelo que efetivamente processou a requisição.
</ResponseField>

<ResponseField name="id" type="string" required={true}>
  Identificador único desta requisição.
</ResponseField>

## Exemplo

`Requisição:`

```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"'
```

`Resposta:`

```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"
}
```