Midjourney Imagine API 申请及使用
Midjourney 是一款非常强大的 AI 绘图工具，只要输入关键字，就能在短短一两分钟生成十分精美的图像。Midjourney 以其出色的绘图能力在业界独树一帜，如今，Midjourney 早已在各个行业和领域广泛应用，其影响力愈发显著。
本文档主要介绍 Midjourney API 中 Imagine 操作的使用流程，利用它我们可以轻松通过文本生成所需要的图像。
申请流程
要使用 Midjourney Imagine API，首先可以到 Midjourney Imagine API 页面点击「Acquire」按钮，获取请求所需要的凭证：
如果你尚未登录或注册，会自动跳转到登录页面邀请您来注册和登录，登录注册之后会自动返回当前页面。
在首次申请时会有免费额度赠送，可以免费使用该 API。
基本使用
接下来就可以在界面上填写对应的内容，如图所示：
在第一次使用该接口时，我们至少需要填写两个内容，一个是 authorization，直接在下拉列表里面选择即可。另一个参数是 prompt， prompt 就是我们想生成的图片描述内容，建议用英文描述，画的图会更准确效果更好，这里我们用了示例内容 Lamborghini speeds inside a volcano，代表要画一个兰博基尼在火山飞驰。
同时您可以注意到右侧有对应的调用代码生成，您可以复制代码直接运行，也可以直接点击「Try」按钮进行测试。
调用之后，我们发现返回结果如下：
json { "image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1233387694839697411/1234197197067915365/36rgqit64j90qptsxnyq_Lamborghini_speeds_inside_a_volcano_id0494_f47263b6-ff92-44a3-88ee-51cf0e706aae.png?ex=662fdb36&is=662e89b6&hm=ca9be54907726937ed02517a13466bef2afb2825b7cda4b313de56a3c3310d0d&width=1024&height=1024", "image_width": 1024, "image_height": 1024, "image_id": "1234197197067915365", "raw_image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1233387694839697411/1234197197067915365/36rgqit64j90qptsxnyq_Lamborghini_speeds_inside_a_volcano_id0494_f47263b6-ff92-44a3-88ee-51cf0e706aae.png?ex=662fdb36&is=662e89b6&hm=ca9be54907726937ed02517a13466bef2afb2825b7cda4b313de56a3c3310d0d&", "raw_image_width": 2048, "raw_image_height": 2048, "progress": 100, "actions": [ "upscale1", "upscale2", "upscale3", "upscale4", "reroll", "variation1", "variation2", "variation3", "variation4" ], "task_id": "1bae3bec-3ac4-4180-a148-74ee6cb68b98", "success": true }
返回结果一共有多个字段，介绍如下：
task_id，生成此图像任务的 ID，用于唯一标识此次图像生成任务。image_id，图片的唯一标识，在下次需要对图片进行变换操作时需要传此参数。image_url，缩略图的 URL，直接打开即可查看生成的效果。image_width：缩略图的像素宽度。image_height：缩略图的像素高度。raw_image_url：原图的 URL，和缩略图内容一样，但相比缩略图更加高清，加载速度会更慢一些。raw_image_width：原图的像素宽度。raw_image_height：原图的像素高度。actions，可以对生成的图片进行的进一步操作列表。这里一共列了 8 个，其中upscale代表放大，variation代表变换。所以upscale1代表的就是对左上角第一张图片进行放大操作，variation3就是代表根据左下角第三张图片进行变换操作。
打开 image_url 或者 raw_image_url 所对应的链接，可以发现如图所示。
可以看到，这里生成了一张 2x2 的预览图。到现在为止，第一次 API 调用就完成了。
图像放大与变换
下面我们尝试针对当前生成的照片进行进一步的操作，比如我们觉得右上角第二张的图片还不错，但我们想进行一些变换微调，那么就可以进一步将 action 填写为 variation2，同时将 image_id 传递即可：
这时候得到的结果如下：
json { "image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1233387694839697411/1234201336543969401/36rgqit64j90qptsxnyq_Lamborghini_speeds_inside_a_volcano_id0494_10dc56a7-ec16-4bac-878e-2338f2ae5f5d.png?ex=662fdf10&is=662e8d90&hm=9aec96bca35ae20b6f9ab536101b9c4ea255eb6216cbf7000ac554937da071f3&width=1024&height=1024", "image_width": 1024, "image_height": 1024, "image_id": "1234201336543969401", "raw_image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1233387694839697411/1234201336543969401/36rgqit64j90qptsxnyq_Lamborghini_speeds_inside_a_volcano_id0494_10dc56a7-ec16-4bac-878e-2338f2ae5f5d.png?ex=662fdf10&is=662e8d90&hm=9aec96bca35ae20b6f9ab536101b9c4ea255eb6216cbf7000ac554937da071f3&", "raw_image_width": 2048, "raw_image_height": 2048, "progress": 100, "actions": [ "upscale1", "upscale2", "upscale3", "upscale4", "reroll", "variation1", "variation2", "variation3", "variation4" ], "task_id": "f4961620-1104-409f-9dc1-ba3ed15c2f4d", "success": true }
打开 image_url，新生成的图片如下所示：
可以看到，针对上一张右上角的图片，我们再次得到了四张类似的照片。
这时候我们可以挑选其中一张进行精细化地放大操作，比如选第四张，那就可以 action 传入 upscale4，通过 image_id 再次传入当前图像的 ID 即可。
注意：
upscale操作相比variation来说，Midjourney 的耗时会更短一些。
返回结果如下：
json { "image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1233387694839697411/1234202545208033400/36rgqit64j90qptsxnyq_Lamborghini_speeds_inside_a_volcano_id0494_34edc3f5-2bd0-4f5b-a372-03270b02289b.png?ex=662fe031&is=662e8eb1&hm=f8006c4d33a03dfd027dffe4eb46ab0d113a4910aef07497f0b335c8998b7858&width=512&height=512", "image_width": 512, "image_height": 512, "image_id": "1234202545208033400", "raw_image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1233387694839697411/1234202545208033400/36rgqit64j90qptsxnyq_Lamborghini_speeds_inside_a_volcano_id0494_34edc3f5-2bd0-4f5b-a372-03270b02289b.png?ex=662fe031&is=662e8eb1&hm=f8006c4d33a03dfd027dffe4eb46ab0d113a4910aef07497f0b335c8998b7858&", "raw_image_width": 1024, "raw_image_height": 1024, "progress": 100, "actions": [ "upscale_2x", "upscale_4x", "variation_subtle", "variation_strong", "zoom_out_2x", "zoom_out_1_5x", "pan_left", "pan_right", "pan_up", "pan_down" ], "task_id": "03f62b17-a6f1-4c8e-9b4d-1fc7bd5b1180", "success": true }
其中 image_url 如图所示：
这样我们就成功得到了一张兰博基尼的照片。
同时注意到 actions 里面又包含了几个可进行的操作，介绍如下：
upscale_2x：对画面放大 2 倍，得到 2 倍高清图。upscale_4x：对画面放大 4 倍，得到 4 倍高清图。zoom_out_2x：对画面进行缩小两倍操作（周围区域填充）。zoom_out_1_5x：对画面进行缩小 1.5 倍操作（周围区域填充）。pan_left：对画面进行左偏移操作。pan_right：对画面进行右便宜操作。pan_up：对画面进行上偏移操作。pan_down：对画面进行下偏移操作。
可以继续按照上述流程传入对应的变换指令进行连续生图操作。
图像改写（垫图）
该 API 也支持图像改写，俗称垫图，我们可以输入一张图片 URL 以及需要改写的描述文字，该 API 就可以返回改写后的图片。
注意：输入的图片 URL 需要是一张纯图片，不能是一个网页里面展示一张图片，否则无法进行图像改写。建议使用图床来上传获取图片的 URL。
例如，我们这里有一张公路落日的图片，公路旁边有一些树木和楼房，如图所示：
现在我们想在它的基础上改写成海滩旁边，同时放一辆汽车停在路边。我们就可以构造如下的 prompt：
bash https://cdn.zhishuyun.com/0615ba54-5e35-40ef-bba5-2d83940680c9.png an illustration of a car parked on the beach --iw 2
可以看到，我们的 prompt 的最开头是一个 HTTPS 开头的图片链接，然后接着加一个空格，后面跟上 prompt 文字的内容。这里我们还用了额外的一些高级参数，如 —iw 2 来调整图片的权重。
我们可以将如上内容作为一个整体，传递给 prompt 字段，如图所示：
输出结果如下：
```bash { "image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1234427310434947145/1234539663515975690/atmateosa5693_An_illustration_of_a_car_parked_on_the_beach_id26_cc8650ec-7e4b-4685-8911-78172430d8a7.png?ex=66311a28&is=662fc8a8&hm=c39707a1f22bc7f12874060ea6ed58ba37c188139ccc9a13c61ed9f37e66ea74&width=1456&height=816", "image_width": 1456, "image_height": 816, "image_id": "1234539663515975690", "raw_image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1234427310434947145/1234539663515975690/atmateosa5693_An_illustration_of_a_car_parked_on_the_beach_id26_cc8650ec-7e4b-4685-8911-78172430d8a7.png?ex=66311a28&is=662fc8a8&hm=c39707a1f22bc7f12874060ea6ed58ba37c188139ccc9a13c61ed9f37e66ea74&", "raw_image_width": 2912, "raw_image_height": 1632, "progress": 100, "actions": [ "upscale1", "upscale2", "upscale3", "upscale4", "reroll", "variation1", "variation2", "variation3", "variation4" ], "task_id": "24a79e8b-a79d-471a-aef7-089dc0627ee8", "success": true }
```
这时候我们就得到了如下生成的图片：
可以看到，在原来的图片整体风格和构图不变的前提下，整个场景变成了海滩旁边，同时公路上还出现了汽车，这就是 Prompt with Image。
图像融合
该 API 也支持图像融合，我们可以传入多张图片，以实现不同的图片融合效果。
比如说这里我们一共有两张图片，一张是一只玩具熊，另一张是一个电锯，分别如图所示：
现在我们想把二者融合起来，让这只熊拿着这个电锯，怎么做呢？
我们可以构造如下的 prompt：
bash https://cdn.zhishuyun.com/715bfdfe-f832-4f20-8ecd-816ddc819ced.png https://cdn.zhishuyun.com/2f634cb1-833c-44a8-a383-844c2c1ef1fc.png The bear is holding the chainsaw --iw 2
可以发现，和 Image with Prompt 类似，我们这里将多张图片 URL 放在了 prompt 开头，并以空格分隔，最后再加上文字 prompt，将如上内容作为一个整体传递给 prompt 参数，运行效果如下：
```bash { "image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1234291876639674388/1234547236830973972/kcisok_The_bear_is_holding_the_chainsaw_id8873344_ad605bc4-ba19-4807-b94f-367dab672f7a.png?ex=66312136&is=662fcfb6&hm=0fb1e2261c9a30b04de9da9b23b7562eb73677f1bbda1fae52c7243b12d25aac&width=1024&height=1024", "image_width": 1024, "image_height": 1024, "image_id": "1234547236830973972", "raw_image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1234291876639674388/1234547236830973972/kcisok_The_bear_is_holding_the_chainsaw_id8873344_ad605bc4-ba19-4807-b94f-367dab672f7a.png?ex=66312136&is=662fcfb6&hm=0fb1e2261c9a30b04de9da9b23b7562eb73677f1bbda1fae52c7243b12d25aac&", "raw_image_width": 2048, "raw_image_height": 2048, "progress": 100, "actions": [ "upscale1", "upscale2", "upscale3", "upscale4", "reroll", "variation1", "variation2", "variation3", "variation4" ], "task_id": "891f2645-ee15-4c7b-ac24-d98163c8e57e", "success": true }
```
我们就得到了如下结果：
可以看到，我们就成功实现了图片融合。
注意：图片融合最多可以支持 5 个图片 URL 作为输入，也就是最多支持 5 张图片融合，输入格式同上。
异步回调
由于 Midjourney 生成图片需要等待一段时间，所以本 API 也默认设计为了长等待模式。但在部分场景下，长等待可能会带来一些额外的资源开销，因此本 API 也提供了异步 Webhook 回调的方式，当图片生成成功或失败时，其结果都会通过 HTTP 请求的方式发送到指定的 Webhook 回调 URL。回调 URL 接收到结果之后可以进行进一步的处理。
下面演示具体的调用流程。
首先，Webhook 回调是一个可以接收 HTTP 请求的服务，开发者应该替换为自己搭建的 HTTP 服务器的 URL。此处为了方便演示，使用一个公开的 Webhook 样例网站 Webhook.site - Test, transform and automate Web requests and emails，打开该网站即可得到一个 Webhook URL，如图所示：
将此 URL 复制下来，就可以作为 Webhook 来使用，此处的样例为 https://webhook.site/995d0a91-d737-40a7-a3b9-5baf68ed924c。
接下来，我们可以设置字段 callback_url 为上述 Webhook URL，同时填入 prompt，如图所示：
点击测试之后会立即得到一个 task_id 的响应，用于标识当前生成任务的 ID，如图所示：
稍等片刻，等图片生成结束，可以发发现 Webhook URL 收到了一个 HTTP 请求，如图所示：
其结果就是当前任务的结果，内容如下：
json { "success": true, "task_id": "f6e39eaf-652a-4bf5-a15c-79d8b143b80a", "image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1234291876639674388/1234551030549839932/kcisok_A_cat_sitting_on_a_table_id2724480_591c5c85-ec80-42ab-9fe5-9adfbed192e4.png?ex=663124be&is=662fd33e&hm=da725eb74aae375d60beec38b4cd26c5a7b373b1662f222ff838a8ea6fd5e798&width=1024&height=1024", "image_width": 1024, "image_height": 1024, "image_id": "1234551030549839932", "raw_image_url": "https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1234291876639674388/1234551030549839932/kcisok_A_cat_sitting_on_a_table_id2724480_591c5c85-ec80-42ab-9fe5-9adfbed192e4.png?ex=663124be&is=662fd33e&hm=da725eb74aae375d60beec38b4cd26c5a7b373b1662f222ff838a8ea6fd5e798&", "raw_image_width": 2048, "raw_image_height": 2048, "progress": 100, "actions": [ "upscale1", "upscale2", "upscale3", "upscale4", "reroll", "variation1", "variation2", "variation3", "variation4" ] }
其中 success 字段标识了该任务是否执行成功，如果执行成功，还会有同样的 actions, image_id, image_url 字段，和上文介绍的返回结果是一样的，另外还有 task_id 用于标识任务，以实现 Webhook 结果和最初 API 请求的关联。
如果图片生成失败，Webhook URL 则会收到类似如下内容：
json { "success": false, "task_id": "7ba0feaf-d20b-4c22-a35a-31ec30fc7715", "error": { "code": "bad_request", "message": "Unrecognized argument(s): `-c`, `x`" } }
这里的 success 字段会是 false，同时还会有 error.code 和 error.message 字段描述了任务错误的详情信息，Webhook 服务器根据对应的结果进行处理即可。
流式输出
Midjourney 官方在生成图片的时候是有进度的，在最开始是一张模糊的照片，然后经过几次迭代之后，图片逐渐变得清晰，最后得到完整的图片。
所以，一张图片的生成过程大约可以分为「发送命令」->「开始生图（多次迭代逐渐清晰）」->「生图完毕」的阶段。
在没开启流式输出的情况下，本 API 从发起请求到返回结果，实际上是从上述「发送命令」->「生图完毕」的全过程，中间生图的过程也全被包含在里面，由于 Midjourney 本身生成图片速度较慢，整个过程大约需要等待一分钟或更久。
所以为了更好的用户体验，本 API 支持流式输出，即当「开始生图」的时候就开始返回结果，每当绘制进度有变化，就会流式将结果输出，直至生图结束。
如果想流式返回响应，可以更改请求头里面的 accept 参数，修改为 application/x-ndjson，不过调用代码需要有对应的更改才能支持流式响应。
Python 样例代码：
```python import requests
url = 'https://api.acedata.cloud/midjourney/imagine' headers = { 'content-type': 'application/json', 'accept': 'application/x-ndjson', 'authorization': 'Bearer {token}' } body = { "prompt": "a beautiful cat --v 6" } r = requests.post(url, headers=headers, json=body, stream=True) for line in r.iter_lines(): print(line.decode()) ```
运行结果：
json {"image_url":"https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1234291876639674388/1234558451443699803/eae94f0f-0ba5-4b3c-9bad-59fb33ac2cbc_grid_0.webp?ex=66312ba7&is=662fda27&hm=4625d5f12158bffc07c4faaf6ce75af6f1396122f148b33b91f3e20b48fecc8b&width=256&height=256","image_width":256,"image_height":256,"image_id":"1234558451443699803","raw_image_url":"https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1234291876639674388/1234558451443699803/eae94f0f-0ba5-4b3c-9bad-59fb33ac2cbc_grid_0.webp?ex=66312ba7&is=662fda27&hm=4625d5f12158bffc07c4faaf6ce75af6f1396122f148b33b91f3e20b48fecc8b&","raw_image_width":512,"raw_image_height":512,"progress":35,"actions":[],"task_id":"49589d2c-b6b3-4fbf-9f82-93068509c76f","success":true} {"image_url":"https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1234291876639674388/1234558458595115149/eae94f0f-0ba5-4b3c-9bad-59fb33ac2cbc_grid_0.webp?ex=66312ba9&is=662fda29&hm=9af53fa645127131a88dfbb3930add7abda710c12a3d6c30c457d6a067b36bab&width=256&height=256","image_width":256,"image_height":256,"image_id":"1234558458595115149","raw_image_url":"https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1234291876639674388/1234558458595115149/eae94f0f-0ba5-4b3c-9bad-59fb33ac2cbc_grid_0.webp?ex=66312ba9&is=662fda29&hm=9af53fa645127131a88dfbb3930add7abda710c12a3d6c30c457d6a067b36bab&","raw_image_width":512,"raw_image_height":512,"progress":75,"actions":[],"task_id":"49589d2c-b6b3-4fbf-9f82-93068509c76f","success":true} {"image_url":"https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1234291876639674388/1234558483408490566/kcisok_A_landscape_painting_of_a_beautiful_sunset_id5963392_eae94f0f-0ba5-4b3c-9bad-59fb33ac2cbc.png?ex=66312baf&is=662fda2f&hm=185ea8f130806bf8bd96911bd251808455fd65596edcdb459f9b3cfd7860387c&width=1024&height=1024","image_width":1024,"image_height":1024,"image_id":"1234558483408490566","raw_image_url":"https://midjourney.cdn.acedata.cloud/attachments/1234291876639674388/1234558483408490566/kcisok_A_landscape_painting_of_a_beautiful_sunset_id5963392_eae94f0f-0ba5-4b3c-9bad-59fb33ac2cbc.png?ex=66312baf&is=662fda2f&hm=185ea8f130806bf8bd96911bd251808455fd65596edcdb459f9b3cfd7860387c&","raw_image_width":2048,"raw_image_height":2048,"progress":100,"actions":["upscale1","upscale2","upscale3","upscale4","reroll","variation1","variation2","variation3","variation4"],"task_id":"49589d2c-b6b3-4fbf-9f82-93068509c76f","success":true}
可以看到，启用流式输出之后，返回结果就是逐行的 JSON 了。
在 Node.js 环境中，实现代码可写为如下：
```javascript const axios = require("axios");
const url = "https://api.acedata.cloud/midjourney/imagine"; const headers = { "content-type": "application/json", accept: "application/x-ndjson", authorization: "Bearer {token}", }; const body = { prompt: "a beautiful cat --v 6", action: "generate", };
axios .post(url, body, { headers: headers, responseType: "stream" }) .then((response) => { console.log(response.status); response.data.on("data", (chunk) => { console.log(chunk.toString()); }); }) .catch((error) => { console.error(error); }); ```
这些示例运行的结果都是相似的。
请注意，流式输出结果中有一个称为 progress 的字段，表示生成进度，范围从 0 到 100。如果需要，您可以在页面上显示这些信息。
注意：当生成未完全完成时，
actions字段为空，表示无法对中间图像执行进一步处理操作。生成完成后，在生成过程中生成的 image_url 将被销毁。
此外，您可以通过指定 accept=application/x-ndjson 的请求头和 callback_url 的请求体，将流式结果与异步回调结合起来，然后 callback_url 可以接收到多个流式结果的 POST 请求。