Édition d'images

L’édition d’images sur Venice est synchrone. Envoyez votre image source à /image/edit ou /image/multi-edit et le résultat édité revient dans la même réponse sous forme de fichier PNG. Pour les détourages, /image/background-remove renvoie un PNG transparent.

Les endpoints d’édition d’images sont expérimentaux et le comportement spécifique au modèle peut évoluer au fil du temps.

Endpoints

Endpoint	Objectif	Idéal pour
`POST /image/edit`	Éditer une seule image avec un prompt	Éditions générales et inpainting piloté par prompt
`POST /image/multi-edit`	Éditer en utilisant plusieurs images de référence (3, ou jusqu’à 6 sur les modèles de niveau supérieur)	Composition et éditions multi-références
`POST /image/background-remove`	Supprimer l’arrière-plan d’une image	Détourages transparents pour produits, portraits et assets

Quand utiliser quel endpoint

Utilisez /image/edit lorsque vous avez une image source et souhaitez modifier, supprimer ou restyler une partie de celle-ci avec un prompt.
Utilisez /image/multi-edit lorsque vous avez besoin d’un contrôle supplémentaire via des masques, des superpositions ou des couches de référence.
Utilisez /image/background-remove lorsque vous souhaitez uniquement un sujet de premier plan propre avec transparence.

Pour l’inpainting, utilisez /image/edit ou /image/multi-edit. L’ancien paramètre inpaint sur /image/generate est déprécié.

Définissez enhance_prompt: true sur l’un ou l’autre des endpoints d’édition pour qu’un enhancer conscient de l’image analyse l’image ou les images d’entrée et réécrive votre instruction avant l’édition. Voir Amélioration de prompt pour le comportement, la tarification et les détails de l’en-tête de réponse.

Étape 1 : Éditer une seule image

L’édition d’une seule image est le flux d’inpainting le plus simple. Envoyez une image et un prompt court tel que « remove the sign », « change the sky to sunrise » ou « replace the background with a studio backdrop ». Requête :

POST https://api.venice.ai/api/v1/image/edit
Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY
Content-Type: application/json

{
  "model": "qwen-edit",
  "prompt": "Replace the cloudy sky with a warm sunrise while preserving the buildings and canal",
  "image": "https://example.com/venice-canal.jpg"
}

Réponse (200) : Le corps de la réponse est constitué de données binaires brutes image/png. Enregistrez-les directement dans un fichier.

import base64
import os
import requests

with open("input.jpg", "rb") as f:
    image_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

response = requests.post(
    "https://api.venice.ai/api/v1/image/edit",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {os.environ['VENICE_API_KEY']}",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "model": "qwen-edit",
        "prompt": "Remove the tourist crowd from the square and keep the architecture intact",
        "image": image_base64,
    },
)

with open("edited.png", "wb") as f:
    f.write(response.content)

import fs from "fs";

const imageBase64 = fs.readFileSync("input.jpg").toString("base64");

const response = await fetch("https://api.venice.ai/api/v1/image/edit", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.VENICE_API_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "qwen-edit",
    prompt: "Remove the tourist crowd from the square and keep the architecture intact",
    image: imageBase64,
  }),
});

const editedImage = Buffer.from(await response.arrayBuffer());
fs.writeFileSync("edited.png", editedImage);

curl https://api.venice.ai/api/v1/image/edit \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -o edited.png \
  -d '{
    "model": "qwen-edit",
    "prompt": "Colorize this black and white portrait naturally",
    "image": "https://example.com/portrait-bw.jpg"
  }'

Étape 2 : Utiliser multi-edit pour les masques ou l’inpainting en couches

/image/multi-edit accepte plusieurs images, et le plafond est spécifique au modèle : la plupart des modèles d’édition en autorisent 3, tandis que ceux de niveau supérieur — dont gpt-image-2-edit, nano-banana-pro-edit, seedream-v5-pro-edit, flux-2-max-edit et wan-2-7-pro-edit — en autorisent jusqu’à 6. Lisez model_spec.constraints.maxInputImages depuis GET /models?type=inpaint pour obtenir le plafond d’un modèle donné ; lorsque le champ est absent, le plafond est de 3. La première image est l’image de base. Les images restantes sont des références supplémentaires qui conditionnent l’édition.

L’endpoint public n’a pas de canal de masque. Les images supplémentaires agissent comme des références sur l’ensemble de l’image, pas comme des cartes de régions — il n’existe pas de paramètre mask, et en envoyer un renvoie un 400. Rédigez un prompt précis pour délimiter la zone où l’édition s’applique.

C’est le meilleur choix lorsque vous souhaitez :

cibler une région spécifique avec un masque
combiner une composition existante avec une superposition
contraindre l’édition plus étroitement qu’un prompt sur une seule image ne peut le faire

Requête JSON :

{
  "modelId": "qwen-edit",
  "prompt": "Replace the blank billboard area with a glowing Venice film festival poster while preserving lighting and perspective",
  "images": [
    "https://example.com/street-scene.png",
    "https://example.com/billboard-mask.png"
  ]
}

Requête multipart :

curl https://api.venice.ai/api/v1/image/multi-edit \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -F "modelId=qwen-edit" \
  -F "prompt=Replace the blank billboard area with a glowing Venice film festival poster while preserving lighting and perspective" \
  -F "[email protected]" \
  -F "[email protected]" \
  -o multi-edited.png

Comme pour /image/edit, le corps de la réponse est constitué de données image/png brutes.

/image/multi-edit utilise actuellement le champ modelId plutôt que model dans le schéma de requête.

Conseils d’inpainting

L’inpainting basé sur prompt fonctionne mieux lorsque l’instruction est courte et locale :

remove the tree
change the sky to sunset
replace the logo with a blank sign
restore the torn corner of the photo

Pour des changements de scène plus larges, décrivez ce qui doit rester identique :

Replace the background with a modern photo studio backdrop while preserving the subject pose, facial features, and clothing.

Si l’édition continue d’affecter la mauvaise zone, passez de /image/edit à /image/multi-edit et fournissez une couche de masque ou de superposition.

Étape 3 : Supprimer l’arrière-plan

Utilisez /image/background-remove lorsque vous souhaitez isoler le sujet de premier plan sur un arrière-plan transparent. Cet endpoint renvoie un PNG avec transparence alpha. En utilisant une URL d’image :

curl https://api.venice.ai/api/v1/image/background-remove \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -o cutout.png \
  -d '{
    "image_url": "https://example.com/product-photo.jpg"
  }'

En utilisant un téléversement de fichier local :

curl https://api.venice.ai/api/v1/image/background-remove \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -F "[email protected]" \
  -o cutout.png

Utilisez la suppression d’arrière-plan pour :

les photos de produits e-commerce
les photos de profil et les portraits
les assets que vous prévoyez de placer sur un nouvel arrière-plan

Paramètres de la requête

`/image/edit`

Paramètre	Type	Requis	Par défaut	Description
`image`	fichier, chaîne base64 ou URL	Oui	-	Image source à éditer
`prompt`	string	Oui	-	Instructions textuelles pour l’édition
`model`	string	Non	`qwen-edit`	Identifiant du modèle d’édition
`aspect_ratio`	string	Non	valeur par défaut du modèle	Ratio de sortie pour les modèles qui le prennent en charge
`enhance_prompt`	boolean	Non	`false`	Analyser l’image d’entrée et réécrire l’instruction d’édition avant l’inférence
`safe_mode`	boolean	Non	`true`	Floute le contenu pour adultes dans le résultat modifié. Définir sur false pour désactiver le flou.
`modelId`	string	Déprécié	-	Alias déprécié de `model`

`/image/multi-edit`

Paramètre	Type	Requis	Par défaut	Description
`images`	tableau de fichiers, chaînes base64 ou URL	Oui	-	La première image est l’image de base ; les autres sont des références supplémentaires. Le maximum est spécifique au modèle — 3 par défaut, jusqu’à 6 sur les modèles de niveau supérieur
`prompt`	string	Oui	-	Instructions textuelles pour combiner ou éditer les couches
`modelId`	string	Non	`qwen-edit`	Identifiant du modèle d’édition
`enhance_prompt`	boolean	Non	`false`	Analyser les images d’entrée et réécrire l’instruction d’édition avant l’inférence
`safe_mode`	boolean	Non	`true`	Floute le contenu pour adultes dans le résultat modifié. Définir sur false pour désactiver le flou.

`/image/background-remove`

Paramètre	Type	Requis	Description
`image`	fichier ou chaîne base64	L’un de `image` ou `image_url`	Image source à détourer
`image_url`	string	L’un de `image` ou `image_url`	URL publique de l’image à détourer

/image/background-remove utilise un modèle interne fixe. Il n’accepte pas de champ model. Son envoi (par exemple "model": "bria-bg-remover") renvoie 400 invalid model id.

Contenu adulte et mode sûr

/image/edit et /image/multi-edit acceptent tous deux safe_mode (par défaut : true). Lorsqu’il est activé, le contenu adulte dans le résultat édité est flouté. Définissez safe_mode: false pour recevoir une sortie non floutée :

{
  "model": "qwen-edit-uncensored",
  "prompt": "…",
  "image": "…",
  "safe_mode": false
}

Le modèle par défaut qwen-edit bloque toujours l’imagerie sexuelle explicite et la violence réelle, indépendamment de safe_mode. Pour une édition non censurée, utilisez qwen-edit-uncensored. La différence de nom du paramètre de modération entre les endpoints prête à confusion :

Endpoint	Champ pour désactiver le flou
`POST /image/edit`, `POST /image/multi-edit`	`safe_mode: false`
`POST /image/generate` (génération native)	`safe_mode: false`
`POST /images/generations` (génération compatible OpenAI)	`moderation: "low"`

Passer safe_mode à /images/generations renvoie une erreur 400 avec Unrecognized key(s) in object: 'safe_mode'.

Formats d’entrée pris en charge

Endpoint	Entrée JSON	Entrée multipart	Sortie
`/image/edit`	Chaîne base64 ou URL	Téléversement de fichier	`image/png`
`/image/multi-edit`	Chaînes base64 ou URL	Téléversements de fichiers	`image/png`
`/image/background-remove`	Chaîne base64 ou URL	Téléversement de fichier	`image/png`

Pour les endpoints d’édition, les dimensions de l’image doivent être d’au moins 65536 pixels et d’au plus 33177600 pixels. Les fichiers téléversés doivent faire moins de 25MB.

Modèles et tarification

Le modèle d’édition par défaut est qwen-edit, au tarif de 0,04 $par édition**. D'autres modèles capables d'édition peuvent avoir des tarifs et des contraintes différents. L'amélioration de prompt ajoute **0,04$ par réécriture appliquée au prix de l’édition. Voir :

Tarification des images
API Models avec type=inpaint

Erreurs

Statut	Signification	Action
`400`	Paramètres de requête invalides	Vérifiez le nombre d’images, les noms de champs et le format d’entrée
`401`	Échec d’authentification	Vérifiez votre clé API
`402`	Solde insuffisant	Ajoutez des crédits sur venice.ai/settings/api
`415`	Type de contenu invalide	Utilisez correctement JSON ou multipart form-data
`429`	Limite de débit dépassée ou modèle surchargé	Réessayez avec un backoff ; vérifiez l’en-tête `Retry-After`
`500`	Échec du traitement d’inférence	Réessayez la requête
`503`	Modèle à pleine capacité	Réessayez après un court délai

Certains modèles d’édition ont des politiques de contenu plus strictes que les modèles de génération d’images. Par exemple, qwen-edit bloque les requêtes impliquant des images sexuelles explicites, des mineurs sexualisés ou de la violence réelle.

Workflows liés

Utilisez Génération d’images lorsque vous partez d’un texte plutôt que d’une image existante.
Utilisez Amélioration de prompt pour apprendre comment fonctionne la réécriture d’édition consciente de l’image.
Utilisez Modèles d’image pour comparer les familles de modèles de génération, d’édition et d’amélioration.
Utilisez API Image Edit, API Multi-Edit et API Background Remove pour les détails complets du schéma.

Documentation

Démarrage

Texte et chat

Image

Vidéo

Audio

Recherche et RAG

Agents et intégrations

Outils de code

Outils pour agents

SDK et frameworks

Endpoints

Quand utiliser quel endpoint

Étape 1 : Éditer une seule image

Étape 2 : Utiliser multi-edit pour les masques ou l’inpainting en couches

Conseils d’inpainting

Étape 3 : Supprimer l’arrière-plan

Paramètres de la requête

`/image/edit`

`/image/multi-edit`

`/image/background-remove`

Contenu adulte et mode sûr

Formats d’entrée pris en charge

Modèles et tarification

Erreurs

Workflows liés

​Endpoints

​Quand utiliser quel endpoint

​Étape 1 : Éditer une seule image

​Étape 2 : Utiliser multi-edit pour les masques ou l’inpainting en couches

​Conseils d’inpainting

​Étape 3 : Supprimer l’arrière-plan

​Paramètres de la requête

​/image/edit

​/image/multi-edit

​/image/background-remove

​Contenu adulte et mode sûr

​Formats d’entrée pris en charge

​Modèles et tarification

​Erreurs

​Workflows liés

Endpoints

Quand utiliser quel endpoint

Étape 1 : Éditer une seule image

Étape 2 : Utiliser multi-edit pour les masques ou l’inpainting en couches

Conseils d’inpainting

Étape 3 : Supprimer l’arrière-plan

Paramètres de la requête

`/image/edit`

`/image/multi-edit`

`/image/background-remove`

Contenu adulte et mode sûr

Formats d’entrée pris en charge

Modèles et tarification

Erreurs

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