Metinden Görüntüye

Popüler Modeller

Genel Bakış

Flux, Nano Banana Pro ve diğer son teknoloji AI modellerini kullanarak metin açıklamalarından görüntüler üretin. Bu örnek, bir üretim isteği göndermekten nihai görüntüyü almaya kadar tüm iş akışında size rehberlik eder.

Görüntü üretimi asenkrondur. Hemen bir iş kimliği alırsınız, ardından görüntü hazır olana kadar sonuçları sorgularsınız.

Etkileşimli Playground

Farklı dillerde eksiksiz bir örnek:

// npm install @krea-ai/sdk
import { Krea } from "@krea-ai/sdk";

const krea = new Krea({ apiKey: process.env.KREA_API_KEY });

const result = await krea.subscribe("image/bfl/flux-1-dev", {
  input: {
    prompt: "a serene mountain landscape at sunset",
    width: 1024,
    height: 576,
    steps: 28
  }
});

console.log(`Image ready: ${result.data?.urls[0]}`);

import requests
import time

API_BASE = "https://api.krea.ai"
API_TOKEN = "your-token-secret"

# Adım 1: Üretim işini oluştur
response = requests.post(
    f"{API_BASE}/generate/image/bfl/flux-1-dev",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "prompt": "a serene mountain landscape at sunset",
        "width": 1024,
        "height": 576,
        "steps": 28
    }
)
job = response.json()
job_id = job["job_id"]

# Adım 2: Tamamlanma için sorgula
while True:
    response = requests.get(
        f"{API_BASE}/jobs/{job_id}",
        headers={"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
    )
    job = response.json()

    if job["status"] == "completed":
        image_url = job["result"]["urls"][0]
        print(f"Image ready: {image_url}")
        break
    if job["status"] in ("failed", "cancelled"):
        raise Exception(f"Job failed: {job['status']}")

    print(f"Status: {job['status']}")
    time.sleep(2)

package main

import (
    "bytes"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "net/http"
    "time"
)

func main() {
    apiBase := "https://api.krea.ai"
    apiToken := "your-token-secret"
    client := &http.Client{}

    // Adım 1: Üretim işini oluştur
    payload := map[string]interface{}{
        "prompt": "a serene mountain landscape at sunset",
        "width":  1024,
        "height": 576,
        "steps":  28,
    }
    jsonData, _ := json.Marshal(payload)

    req, _ := http.NewRequest("POST", apiBase+"/generate/image/bfl/flux-1-dev", bytes.NewBuffer(jsonData))
    req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiToken)
    req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

    resp, _ := client.Do(req)
    var job map[string]interface{}
    json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&job)
    resp.Body.Close()

    jobID := job["job_id"].(string)

    // Adım 2: Tamamlanma için sorgula
    for {
        req, _ := http.NewRequest("GET", apiBase+"/jobs/"+jobID, nil)
        req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiToken)

        resp, _ := client.Do(req)
        var jobStatus map[string]interface{}
        json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&jobStatus)
        resp.Body.Close()

        switch jobStatus["status"] {
        case "completed":
            result := jobStatus["result"].(map[string]interface{})
            imageURL := result["urls"].([]interface{})[0].(string)
            fmt.Printf("Image ready: %s\n", imageURL)
            return
        case "failed", "cancelled":
            fmt.Printf("Job failed: %s\n", jobStatus["status"])
            return
        }

        fmt.Printf("Status: %s\n", jobStatus["status"])
        time.Sleep(2 * time.Second)
    }
}

# Adım 1: Üretim işini oluştur
curl -X POST https://api.krea.ai/generate/image/bfl/flux-1-dev \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "a serene mountain landscape at sunset",
    "width": 1024,
    "height": 576,
    "steps": 28
  }'

# Yanıt: {"job_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000", ...}

# Adım 2: Tamamlanma için sorgula (tamamlanana kadar tekrarla)
curl -X GET https://api.krea.ai/jobs/550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

API Tokenınızla değiştirinYukarıdaki örneklerdeki YOUR_API_TOKEN yer tutucusunu değiştirmek için, krea.ai/settings/api-tokens adresinde bir API tokenı oluşturmanız gerekir. Yardıma ihtiyacınız varsa API Anahtarları ve Faturalandırma sayfasındaki talimatları izleyin.

Mevcut tüm modelleri bulmak için Model API’leri sayfasına bakın.

Ayrıntılı İnceleme

Aşağıda, bir üretim isteği göndermekten nihai görüntüyü almaya kadar tüm iş akışında size rehberlik edeceğiz.

Adım 1: Bir Görüntü Üretim İşi Oluşturun

/generate/image/bfl/flux-1-dev adresine promptunuz ve parametrelerinizle bir POST isteği yapın. API hemen bir iş kimliği döndürür—üretim asenkron olarak gerçekleşir.

// npm install @krea-ai/sdk
import { Krea } from "@krea-ai/sdk";

const krea = new Krea({ apiKey: process.env.KREA_API_KEY });

const job = await krea.image("bfl/flux-1-dev", {
  prompt: "a serene mountain landscape at sunset",
  width: 1024,
  height: 576,
  steps: 28
});

console.log(`Job ID: ${job.job_id}`);

curl -X POST https://api.krea.ai/generate/image/bfl/flux-1-dev \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "a serene mountain landscape at sunset",
    "width": 1024,
    "height": 576,
    "steps": 28
  }'

import requests

API_BASE = "https://api.krea.ai"
API_TOKEN = "your-token-secret"

response = requests.post(
    f"{API_BASE}/generate/image/bfl/flux-1-dev",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}",
        "Content-Type": "application/json"
    },
    json={
        "prompt": "a serene mountain landscape at sunset",
        "width": 1024,
        "height": 576,
        "steps": 28
    }
)

job = response.json()
print(f"Job ID: {job['job_id']}")

package main

import (
    "bytes"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "net/http"
)

func main() {
    apiBase := "https://api.krea.ai"
    apiToken := "your-token-secret"

    payload := map[string]interface{}{
        "prompt": "a serene mountain landscape at sunset",
        "width": 1024,
        "height": 576,
        "steps": 28,
    }

    jsonData, _ := json.Marshal(payload)
    req, _ := http.NewRequest("POST", apiBase+"/generate/image/bfl/flux-1-dev", bytes.NewBuffer(jsonData))
    req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiToken)
    req.Header.Set("Content-Type", "application/json")

    client := &http.Client{}
    resp, _ := client.Do(req)
    defer resp.Body.Close()

    var job map[string]interface{}
    json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&job)
    fmt.Printf("Job ID: %s\n", job["job_id"])
}

Örnek Yanıt

{
  "job_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "queued",
  "created_at": "2025-01-15T10:30:00.000Z"
}

Adım 2: Sonuçları Sorgulayın

İş tamamlanana kadar /jobs/{job_id} adresini her 2 saniyede bir sorgulayın. Krea API bazı modeller için ara üretim çıktıları sağlar.

// npm install @krea-ai/sdk
import { Krea } from "@krea-ai/sdk";

const krea = new Krea({ apiKey: process.env.KREA_API_KEY });

async function waitForJob(jobId) {
  const completed = await krea.jobs.wait(jobId, { intervalMs: 2000 });
  return completed.result.urls[0];
}

const imageUrl = await waitForJob(job.job_id);
console.log(`Image ready: ${imageUrl}`);

# İş durumunu kontrol et
curl -X GET https://api.krea.ai/jobs/YOUR_JOB_ID \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN"

import time

def wait_for_job(job_id):
    while True:
        response = requests.get(
            f"{API_BASE}/jobs/{job_id}",
            headers={"Authorization": f"Bearer {API_TOKEN}"}
        )
        job = response.json()

        if job["status"] == "completed":
            return job["result"]["urls"][0]
        if job["status"] in ("failed", "cancelled"):
            raise Exception(f"Job failed: {job['status']}")

        print(f"Status: {job['status']}")
        time.sleep(2)

image_url = wait_for_job(job["job_id"])
print(f"Image ready: {image_url}")

func waitForJob(jobID string) (string, error) {
    for {
        req, _ := http.NewRequest("GET", apiBase+"/jobs/"+jobID, nil)
        req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiToken)

        resp, _ := client.Do(req)
        var job map[string]interface{}
        json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&job)
        resp.Body.Close()

        switch job["status"] {
        case "completed":
            result := job["result"].(map[string]interface{})
            urls := result["urls"].([]interface{})
            return urls[0].(string), nil
        case "failed", "cancelled":
            return "", fmt.Errorf("job failed: %s", job["status"])
        }

        fmt.Printf("Status: %s\n", job["status"])
        time.Sleep(2 * time.Second)
    }
}

Webhook’lar mevcut!İşler tamamlandığında bildirim almak için webhook’ları ayarlayın. Başlamak için Webhooks kılavuzuna bakın.

Tüm modeller için detaylı parametrelerin listesi için Model API’leri sayfasına bakın.

Örnek Tamamlanmış Yanıt

{
  "job_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
  "status": "completed",
  "created_at": "2025-01-15T10:30:00.000Z",
  "completed_at": "2025-01-15T10:30:25.000Z",
  "result": {
    "urls": [
      "https://krea.ai/generations/your-image.png"
    ]
  }
}

Tüm olası iş durumları ve tam iş yaşam döngüsü hakkında bilgi edinmek için İş Yaşam Döngüsü sayfasına bakın.

Overview

Creative Tools

AI Models

Metinden Görüntüye

Popüler Modeller

Genel Bakış

Etkileşimli Playground

Ayrıntılı İnceleme

Adım 1: Bir Görüntü Üretim İşi Oluşturun

Adım 2: Sonuçları Sorgulayın

​Popüler Modeller

​Genel Bakış

​Etkileşimli Playground

​Ayrıntılı İnceleme

​Adım 1: Bir Görüntü Üretim İşi Oluşturun

​Adım 2: Sonuçları Sorgulayın

Popüler Modeller

Genel Bakış

Etkileşimli Playground

Ayrıntılı İnceleme

Adım 1: Bir Görüntü Üretim İşi Oluşturun

Adım 2: Sonuçları Sorgulayın