Midjourney

POST

tasks

Midjourney

curl --request POST \
  --url https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "<string>",
  "action": "<string>",
  "prompt": "<string>",
  "aspect_ratio": "<string>",
  "image_urls": [
    "<string>"
  ],
  "seed": 123,
  "negative_prompt": "<string>",
  "speed": "<string>",
  "version": "<string>",
  "ref_task_id": "<string>",
  "index": 123,
  "custom_id": "<string>",
  "zoom_ratio": 123,
  "direction": "<string>",
  "mask_url": "<string>",
  "metadata": {},
  "style": "<string>",
  "stylize": 123,
  "chaos": 123,
  "weird": 123,
  "tile": true,
  "iw": 123,
  "cref": "<string>",
  "cw": 123,
  "sref": "<string>",
  "sw": 123,
  "dref": "<string>",
  "dw": 123,
  "raw": true,
  "draft": true,
  "hd": true,
  "stop": 123,
  "extra": "<string>"
}
'

import requests

url = "https://api.qingbo.ai/v1/tasks"

payload = {
    "model": "<string>",
    "action": "<string>",
    "prompt": "<string>",
    "aspect_ratio": "<string>",
    "image_urls": ["<string>"],
    "seed": 123,
    "negative_prompt": "<string>",
    "speed": "<string>",
    "version": "<string>",
    "ref_task_id": "<string>",
    "index": 123,
    "custom_id": "<string>",
    "zoom_ratio": 123,
    "direction": "<string>",
    "mask_url": "<string>",
    "metadata": {},
    "style": "<string>",
    "stylize": 123,
    "chaos": 123,
    "weird": 123,
    "tile": True,
    "iw": 123,
    "cref": "<string>",
    "cw": 123,
    "sref": "<string>",
    "sw": 123,
    "dref": "<string>",
    "dw": 123,
    "raw": True,
    "draft": True,
    "hd": True,
    "stop": 123,
    "extra": "<string>"
}
headers = {"Content-Type": "application/json"}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    model: '<string>',
    action: '<string>',
    prompt: '<string>',
    aspect_ratio: '<string>',
    image_urls: ['<string>'],
    seed: 123,
    negative_prompt: '<string>',
    speed: '<string>',
    version: '<string>',
    ref_task_id: '<string>',
    index: 123,
    custom_id: '<string>',
    zoom_ratio: 123,
    direction: '<string>',
    mask_url: '<string>',
    metadata: {},
    style: '<string>',
    stylize: 123,
    chaos: 123,
    weird: 123,
    tile: true,
    iw: 123,
    cref: '<string>',
    cw: 123,
    sref: '<string>',
    sw: 123,
    dref: '<string>',
    dw: 123,
    raw: true,
    draft: true,
    hd: true,
    stop: 123,
    extra: '<string>'
  })
};

fetch('https://api.qingbo.ai/v1/tasks', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.qingbo.ai/v1/tasks"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"<string>\",\n  \"action\": \"<string>\",\n  \"prompt\": \"<string>\",\n  \"aspect_ratio\": \"<string>\",\n  \"image_urls\": [\n    \"<string>\"\n  ],\n  \"seed\": 123,\n  \"negative_prompt\": \"<string>\",\n  \"speed\": \"<string>\",\n  \"version\": \"<string>\",\n  \"ref_task_id\": \"<string>\",\n  \"index\": 123,\n  \"custom_id\": \"<string>\",\n  \"zoom_ratio\": 123,\n  \"direction\": \"<string>\",\n  \"mask_url\": \"<string>\",\n  \"metadata\": {},\n  \"style\": \"<string>\",\n  \"stylize\": 123,\n  \"chaos\": 123,\n  \"weird\": 123,\n  \"tile\": true,\n  \"iw\": 123,\n  \"cref\": \"<string>\",\n  \"cw\": 123,\n  \"sref\": \"<string>\",\n  \"sw\": 123,\n  \"dref\": \"<string>\",\n  \"dw\": 123,\n  \"raw\": true,\n  \"draft\": true,\n  \"hd\": true,\n  \"stop\": 123,\n  \"extra\": \"<string>\"\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.qingbo.ai/v1/tasks")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"<string>\",\n  \"action\": \"<string>\",\n  \"prompt\": \"<string>\",\n  \"aspect_ratio\": \"<string>\",\n  \"image_urls\": [\n    \"<string>\"\n  ],\n  \"seed\": 123,\n  \"negative_prompt\": \"<string>\",\n  \"speed\": \"<string>\",\n  \"version\": \"<string>\",\n  \"ref_task_id\": \"<string>\",\n  \"index\": 123,\n  \"custom_id\": \"<string>\",\n  \"zoom_ratio\": 123,\n  \"direction\": \"<string>\",\n  \"mask_url\": \"<string>\",\n  \"metadata\": {},\n  \"style\": \"<string>\",\n  \"stylize\": 123,\n  \"chaos\": 123,\n  \"weird\": 123,\n  \"tile\": true,\n  \"iw\": 123,\n  \"cref\": \"<string>\",\n  \"cw\": 123,\n  \"sref\": \"<string>\",\n  \"sw\": 123,\n  \"dref\": \"<string>\",\n  \"dw\": 123,\n  \"raw\": true,\n  \"draft\": true,\n  \"hd\": true,\n  \"stop\": 123,\n  \"extra\": \"<string>\"\n}")
  .asString();

Midjourney 以高美学的艺术输出见长，默认渲染 2K 图像，niji 版本擅长动漫风格。这里只有 midjourney 一个模型 ID，一次调用做什么由 action 决定：imagine 从提示词出一组四宫格，其余动作都在上一步任务的结果上继续加工。所有动作都通过统一任务接口 POST /v1/tasks 提交。

快速开始

动作	做什么	必填参数	出图
`imagine`	从提示词出一组四宫格；带 `image_urls` 就是垫图生成	`prompt`	4 张
`upscale`	从四宫格里取一张，得到单图	`ref_task_id`、`index`	1 张
`variation`	对四宫格里的一张做小幅变体	`ref_task_id`、`index`	4 张
`high-variation`	对单图做大幅变体，构图与风格都可能变	`ref_task_id`、`index`	4 张
`low-variation`	对单图做小幅变体，保持主体与色调	`ref_task_id`、`index`	4 张
`reroll`	用来源任务的提示词重出一组	`ref_task_id`	4 张
`zoom`	画面外扩，原图保留、向外补背景	`ref_task_id`、`index`	4 张
`pan`	朝一个方向接图扩展，可连续平移拼长图	`ref_task_id`、`index`、`direction`	4 张
`inpaint`	局部重绘的第一步，选定要重绘的来源单图	`ref_task_id`、`index`	由 `modal` 出图
`modal`	给 `inpaint` 补掩码与提示词，完成局部重绘	`ref_task_id`、`mask_url`	4 张
`edit`	按提示词改写整张图	`ref_task_id`、`index`、`prompt`、`image_urls`	1–4 张
`remix-strong`	换提示词大幅重塑，仅 `v8.1` / `v8.2`	`ref_task_id`、`index`	4 张
`remix-subtle`	换提示词小幅重塑，仅 `v8.1` / `v8.2`	`ref_task_id`、`index`	4 张

出图张数以任务完成后 result.images 的实际条目数为准。 imagine 之外的动作都要 ref_task_id，传的是上一步任务的 task_id，串法见使用示例。

curl -X POST https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "midjourney",
    "action": "imagine",
    "prompt": "a lighthouse on a cliff at dawn, painterly, no text",
    "aspect_ratio": "16:9",
    "version": "v7",
    "speed": "fast"
  }'

curl -X POST https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "midjourney",
    "action": "upscale",
    "ref_task_id": "task-wave1789004688b950049238",
    "index": 2
  }'

curl -X POST https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "midjourney",
    "action": "variation",
    "ref_task_id": "task-wave1789004688b950049238",
    "index": 3,
    "speed": "fast"
  }'

提交成功后返回 task_id。用 GET /v1/tasks/{task_id} 查询结果，也可以用 Prefer: wait 在一次调用里等待，或配置 Webhook。

请求参数

string

必填

固定为 midjourney。

string

默认值:"imagine"

这次调用做什么，取值见上表。

string

提示词。imagine 与 edit 必填；modal、remix-strong、remix-subtle 可选，留空时沿用来源任务的提示词。也可以直接在提示词里写 Midjourney 原生 flag（如 --ar 16:9），同名的结构化参数优先。

string

输出画幅：1:1、16:9、9:16、4:3、3:4、3:2、2:3、21:9 或 9:21。

string[]

参考图 URL。imagine 传入即为垫图生成；edit 必填，是要改写的原图。

integer

随机种子，仅 imagine 生效。

string

要排除的元素，仅 imagine 生效。

string

默认值:"relax"

生成速度档：relax、fast 或 turbo，直接影响价格。全部动作可用。

string

Midjourney 模型版本：v5.1、v5.2、v6.1、v7、v8.1、v8.2、niji6 或 niji7。链式动作沿用来源任务的版本。

string

来源任务的 task_id，即上一步任务的 ID。imagine 之外的动作必填。

integer

对来源四宫格里的第几张操作，取值 1–4（左上、右上、左下、右下）。upscale、variation、high-variation、low-variation、zoom、pan、inpaint、edit、remix-strong、remix-subtle 必填。

string

直接指定来源任务上的操作按钮 ID，同时传了 index 时以 custom_id 为准。可用于 upscale、variation、high-variation、low-variation、reroll、zoom、pan、inpaint。

number

仅 zoom。外扩倍数：小于 2 按 1.5 倍外扩，大于等于 2 按 2 倍。

string

仅 pan。平移扩展的方向：left、right、up 或 down。

string

仅 modal。掩码图 URL，透明区域重绘、白色区域保留原图。局部重绘时必填，不传时按外扩处理。

object

自定义元数据对象，随请求原样带给上游。

string

仅 imagine。风格开关（--style），例如 raw。

integer

仅 imagine。风格化强度（--s），范围 0–1000。

integer

仅 imagine。四张结果之间的差异程度（--c），范围 0–100。

integer

仅 imagine。怪异度（--w），范围 0–3000。

boolean

仅 imagine。生成可无缝平铺的图案（--tile）。

number

仅 imagine。垫图权重（--iw），范围 0–3，值越大越贴近 image_urls。

string

仅 imagine。角色参考图 URL（--cref）。

integer

仅 imagine。角色参考的贴合度（--cw），范围 0–100，配合 cref 使用。

string

仅 imagine。风格参考图 URL（--sref）。

integer

仅 imagine。风格参考的贴合度（--sw），范围 0–1000，配合 sref 使用。

string

仅 imagine。深度参考图 URL（--dref）。

number

仅 imagine。深度参考的贴合度（--dw），范围 0–100，配合 dref 使用。

boolean

仅 imagine。原始风格（--raw），v5.1 起可用。

boolean

仅 imagine。草图模式（--draft），v7 起可用。

boolean

仅 imagine。高清输出（--hd），仅 v8.1 与 v8.2。

integer

仅 imagine。提前停止（--stop），范围 10–100，仅 v5.1、v5.2、v6.1、niji6。

string

仅 imagine。原样追加到提示词末尾的 Midjourney 原生 flag。

通用的 callback_url、callback_events、Prefer: wait、Idempotency-Key 和费用上限请求头见提交任务。本模型不接受 n、resolution、quality。以上之外的参数会返回 400，不计费。

限制

条件	限制
每次任务	Midjourney 每次任务固定返回一组图，不支持用 `n` 批量出图
`imagine` 以外的动作	必须传 `ref_task_id`
`ref_task_id`	必须是你自己的、状态为 `completed` 的 Midjourney 任务，否则返回 `400`
`index`	取值 `1`–`4`
`zoom`、`pan`、`inpaint` 的来源任务	必须是 `upscale` 得到的单图，四宫格要先 `upscale`
`pan`	支持 `v6.1`、`v7`、`v8.1`、`v8.2`、`niji6`
`remix-strong`、`remix-subtle`	来源任务必须是 `v8.1` 或 `v8.2`
`inpaint`	本身不出图，要再调 `modal` 补掩码

计费

按次固定价，两个计费维度：动作与 speed 档。每个动作一个价，同一动作下 relax、fast、turbo 三档价格不同。imagine 一次返回 4 张图，按一次任务计费，不按张数。单价见 GET /v1/models 返回的 price_config，或控制台「模型市场」。单次调用的实际花费见任务响应里的 cost——整数 quota，500,000 quota = 1 USD，不是美元。 version、画幅和提示词长度都不影响价格，参考图也不额外计费，提交前即可确定单次费用。请求的动作没有对应价格键时，按兜底价结算。只有成功出图才计费。任务失败、取消，或没有返回可用图片时，全额退款。

响应

{
  "task_id": "task-wave1789004688b950049238",
  "model": "midjourney",
  "action": "imagine",
  "status": "completed",
  "progress": "100%",
  "created_at": 1788771370,
  "completed_at": 1788771447,
  "billing_status": "settled",
  "cost": 25335,
  "result": {
    "images": [
      { "expires_at": 1789089508, "url": ["https://cdn.example.com/1.png"] },
      { "expires_at": 1789089508, "url": ["https://cdn.example.com/2.png"] },
      { "expires_at": 1789089508, "url": ["https://cdn.example.com/3.png"] },
      { "expires_at": 1789089508, "url": ["https://cdn.example.com/4.png"] }
    ]
  },
  "urls": {
    "get": "https://api.qingbo.ai/v1/tasks/task-wave1789004688b950049238",
    "cancel": "https://api.qingbo.ai/v1/tasks/task-wave1789004688b950049238/cancel"
  }
}

{
  "task_id": "task-wave1789004901b950221487",
  "model": "midjourney",
  "action": "upscale",
  "status": "completed",
  "progress": "100%",
  "created_at": 1788773131,
  "completed_at": 1788773155,
  "billing_status": "settled",
  "cost": 30960,
  "result": {
    "images": [
      { "expires_at": 1789089508, "url": ["https://cdn.example.com/upscaled.png"] }
    ]
  },
  "urls": {
    "get": "https://api.qingbo.ai/v1/tasks/task-wave1789004901b950221487",
    "cancel": "https://api.qingbo.ai/v1/tasks/task-wave1789004901b950221487/cancel"
  }
}

result.images 按四宫格的顺序返回图片，index 说的就是这个顺序：imagine 返回 4 项，upscale 返回 1 项。url 是数组，expires_at 是图片链接的过期时间戳。完整字段说明见查询任务状态。

使用示例

链式动作靠 ref_task_id 串起来，传的是你自己上一步任务的 task_id，不是图片 URL，也不是上游的 ID。

出一组四宫格

调 imagine，拿到响应里的 task_id。这一步的 result.images 有 4 项。

选一张继续

把上一步的 task_id 作为 ref_task_id，用 index 指定第几张。upscale 得到单图，variation 得到新的一组四宫格。

在单图上接着做

upscale 产生的任务 ID 又可以作为下一步的 ref_task_id：zoom 外扩、pan 平移、inpaint 加 modal 局部重绘，可以一直串下去。

curl -X POST https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "midjourney",
    "action": "zoom",
    "ref_task_id": "task-wave1789004901b950221487",
    "index": 1,
    "zoom_ratio": 1.5
  }'

curl -X POST https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "midjourney",
    "action": "pan",
    "ref_task_id": "task-wave1789004901b950221487",
    "index": 1,
    "direction": "right"
  }'

curl -X POST https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "midjourney",
    "action": "inpaint",
    "ref_task_id": "task-wave1789004901b950221487",
    "index": 1
  }'

curl -X POST https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $WAVE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "midjourney",
    "action": "modal",
    "ref_task_id": "task-wave1789004955b950663104",
    "prompt": "把选中区域换成一张红色皮质沙发",
    "mask_url": "https://cdn.example.com/mask.png"
  }'

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Midjourney

curl --request POST \
  --url https://api.qingbo.ai/v1/tasks \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --data '
{
  "model": "<string>",
  "action": "<string>",
  "prompt": "<string>",
  "aspect_ratio": "<string>",
  "image_urls": [
    "<string>"
  ],
  "seed": 123,
  "negative_prompt": "<string>",
  "speed": "<string>",
  "version": "<string>",
  "ref_task_id": "<string>",
  "index": 123,
  "custom_id": "<string>",
  "zoom_ratio": 123,
  "direction": "<string>",
  "mask_url": "<string>",
  "metadata": {},
  "style": "<string>",
  "stylize": 123,
  "chaos": 123,
  "weird": 123,
  "tile": true,
  "iw": 123,
  "cref": "<string>",
  "cw": 123,
  "sref": "<string>",
  "sw": 123,
  "dref": "<string>",
  "dw": 123,
  "raw": true,
  "draft": true,
  "hd": true,
  "stop": 123,
  "extra": "<string>"
}
'

import requests

url = "https://api.qingbo.ai/v1/tasks"

payload = {
    "model": "<string>",
    "action": "<string>",
    "prompt": "<string>",
    "aspect_ratio": "<string>",
    "image_urls": ["<string>"],
    "seed": 123,
    "negative_prompt": "<string>",
    "speed": "<string>",
    "version": "<string>",
    "ref_task_id": "<string>",
    "index": 123,
    "custom_id": "<string>",
    "zoom_ratio": 123,
    "direction": "<string>",
    "mask_url": "<string>",
    "metadata": {},
    "style": "<string>",
    "stylize": 123,
    "chaos": 123,
    "weird": 123,
    "tile": True,
    "iw": 123,
    "cref": "<string>",
    "cw": 123,
    "sref": "<string>",
    "sw": 123,
    "dref": "<string>",
    "dw": 123,
    "raw": True,
    "draft": True,
    "hd": True,
    "stop": 123,
    "extra": "<string>"
}
headers = {"Content-Type": "application/json"}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(response.text)

const options = {
  method: 'POST',
  headers: {'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({
    model: '<string>',
    action: '<string>',
    prompt: '<string>',
    aspect_ratio: '<string>',
    image_urls: ['<string>'],
    seed: 123,
    negative_prompt: '<string>',
    speed: '<string>',
    version: '<string>',
    ref_task_id: '<string>',
    index: 123,
    custom_id: '<string>',
    zoom_ratio: 123,
    direction: '<string>',
    mask_url: '<string>',
    metadata: {},
    style: '<string>',
    stylize: 123,
    chaos: 123,
    weird: 123,
    tile: true,
    iw: 123,
    cref: '<string>',
    cw: 123,
    sref: '<string>',
    sw: 123,
    dref: '<string>',
    dw: 123,
    raw: true,
    draft: true,
    hd: true,
    stop: 123,
    extra: '<string>'
  })
};

fetch('https://api.qingbo.ai/v1/tasks', options)
  .then(res => res.json())
  .then(res => console.log(res))
  .catch(err => console.error(err));

package main

import (
	"fmt"
	"strings"
	"net/http"
	"io"
)

func main() {

	url := "https://api.qingbo.ai/v1/tasks"

	payload := strings.NewReader("{\n  \"model\": \"<string>\",\n  \"action\": \"<string>\",\n  \"prompt\": \"<string>\",\n  \"aspect_ratio\": \"<string>\",\n  \"image_urls\": [\n    \"<string>\"\n  ],\n  \"seed\": 123,\n  \"negative_prompt\": \"<string>\",\n  \"speed\": \"<string>\",\n  \"version\": \"<string>\",\n  \"ref_task_id\": \"<string>\",\n  \"index\": 123,\n  \"custom_id\": \"<string>\",\n  \"zoom_ratio\": 123,\n  \"direction\": \"<string>\",\n  \"mask_url\": \"<string>\",\n  \"metadata\": {},\n  \"style\": \"<string>\",\n  \"stylize\": 123,\n  \"chaos\": 123,\n  \"weird\": 123,\n  \"tile\": true,\n  \"iw\": 123,\n  \"cref\": \"<string>\",\n  \"cw\": 123,\n  \"sref\": \"<string>\",\n  \"sw\": 123,\n  \"dref\": \"<string>\",\n  \"dw\": 123,\n  \"raw\": true,\n  \"draft\": true,\n  \"hd\": true,\n  \"stop\": 123,\n  \"extra\": \"<string>\"\n}")

	req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

	req.Header.Add("Content-Type", "application/json")

	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

	defer res.Body.Close()
	body, _ := io.ReadAll(res.Body)

	fmt.Println(string(body))

}

HttpResponse<String> response = Unirest.post("https://api.qingbo.ai/v1/tasks")
  .header("Content-Type", "application/json")
  .body("{\n  \"model\": \"<string>\",\n  \"action\": \"<string>\",\n  \"prompt\": \"<string>\",\n  \"aspect_ratio\": \"<string>\",\n  \"image_urls\": [\n    \"<string>\"\n  ],\n  \"seed\": 123,\n  \"negative_prompt\": \"<string>\",\n  \"speed\": \"<string>\",\n  \"version\": \"<string>\",\n  \"ref_task_id\": \"<string>\",\n  \"index\": 123,\n  \"custom_id\": \"<string>\",\n  \"zoom_ratio\": 123,\n  \"direction\": \"<string>\",\n  \"mask_url\": \"<string>\",\n  \"metadata\": {},\n  \"style\": \"<string>\",\n  \"stylize\": 123,\n  \"chaos\": 123,\n  \"weird\": 123,\n  \"tile\": true,\n  \"iw\": 123,\n  \"cref\": \"<string>\",\n  \"cw\": 123,\n  \"sref\": \"<string>\",\n  \"sw\": 123,\n  \"dref\": \"<string>\",\n  \"dw\": 123,\n  \"raw\": true,\n  \"draft\": true,\n  \"hd\": true,\n  \"stop\": 123,\n  \"extra\": \"<string>\"\n}")
  .asString();

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