Agnes Image 2.0 Flash 图生图 API 文档
Sapiens AI 出品的高性能图像生成/编辑模型，支持基于输入图片进行智能编辑，返回图片格式支持 URL 和 Base64 两种输出
📌 接口地址
text
https://www.dmxapi.cn/v1/images/generations🎨 模型列表
agnes-image-2.0-flash
💻 Python 示例代码
python
"""
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Agnes Image 2.0 Flash 图生图 API 调用示例 - URL 输出 │
│ │
│ 功能说明：传入参考图片进行图生图，返回图片下载链接 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
"""
import json
import base64
import requests
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# 第一部分：用户配置区（按需修改以下内容）
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# 接口地址
url = "https://www.dmxapi.cn/v1/images/generations"
# 请求头（请替换为你自己的 DMXAPI 密钥）
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "sk-**********************************"
}
# 请求体
data = {
# 模型名称
"model": "agnes-image-2.0-flash",
# 编辑指令（描述你希望如何编辑输入图片）
"prompt": "Transform this image into a cinematic cyberpunk style while preserving the main subject and composition",
# 输出图片尺寸（示例取值：1024x768、1024x1024、768x1024）
"size": "1024x768",
# ⚠️ 注意：image 和 response_format 都需放入 extra_body 内部，不可放在请求体顶层
"extra_body": {
# image - 输入图片（支持两种写法，代码会自动识别）
# • 网络图片：直接填 URL，如 "https://example.com/input-image.png"
# • 本地图片：直接填文件路径，如 "test/example.jpg"
"image": [
"https://example.com/input-image.png"
],
# response_format - 返回格式
# • url → 返回图片下载链接
# • b64_json → 返回 Base64 编码的 JSON 格式图像数据
"response_format": "url"
}
}
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# 第二部分：请求逻辑（以下内容无需修改）
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
def encode_image_to_base64(image_path):
"""将本地图片编码为 Base64 格式的 Data URI"""
with open(image_path, "rb") as image_file:
encoded = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')
ext = image_path.split('.')[-1].lower()
if ext == 'jpg':
ext = 'jpeg'
return f"data:image/{ext};base64,{encoded}"
# 自动识别输入图片类型：网络 URL 直接使用，本地路径编码为 Data URI
data["extra_body"]["image"] = [
item if item.startswith(("http://", "https://")) else encode_image_to_base64(item)
for item in data["extra_body"]["image"]
]
# 发送 POST 请求到 API
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
# 输出响应信息
print(f"状态码: {response.status_code}")
print(f"响应内容:\n{json.dumps(response.json(), indent=2, ensure_ascii=False)}")python
"""
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Agnes Image 2.0 Flash 图生图 API 调用示例 - Base64 输出 │
│ │
│ 功能说明：传入参考图片进行图生图，返回 Base64 编码的图像数据 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
"""
import json
import base64
import requests
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# 第一部分：用户配置区（按需修改以下内容）
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# 接口地址
url = "https://www.dmxapi.cn/v1/images/generations"
# 请求头（请替换为你自己的 DMXAPI 密钥）
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "sk-**********************************"
}
# 请求体
data = {
# 模型名称
"model": "agnes-image-2.0-flash",
# 编辑指令（描述你希望如何编辑输入图片）
"prompt": "Make the object orange while preserving the original composition",
# 输出图片尺寸（示例取值：1024x768、1024x1024、768x1024）
"size": "1024x768",
# ⚠️ 注意：image 和 response_format 都需放入 extra_body 内部，不可放在请求体顶层
"extra_body": {
# image - 输入图片（支持两种写法，代码会自动识别）
# • 网络图片：直接填 URL，如 "https://example.com/input.png"
# • 本地图片：直接填文件路径，如 "test/example.jpg"
"image": [
"https://example.com/input.png"
],
# response_format - 返回格式
# • url → 返回图片下载链接
# • b64_json → 返回 Base64 编码的 JSON 格式图像数据
"response_format": "b64_json"
}
}
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
# 第二部分：请求逻辑（以下内容无需修改）
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
def encode_image_to_base64(image_path):
"""将本地图片编码为 Base64 格式的 Data URI"""
with open(image_path, "rb") as image_file:
encoded = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')
ext = image_path.split('.')[-1].lower()
if ext == 'jpg':
ext = 'jpeg'
return f"data:image/{ext};base64,{encoded}"
# 自动识别输入图片类型：网络 URL 直接使用，本地路径编码为 Data URI
data["extra_body"]["image"] = [
item if item.startswith(("http://", "https://")) else encode_image_to_base64(item)
for item in data["extra_body"]["image"]
]
# 发送 POST 请求到 API
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
# 输出响应信息（data[0].b64_json 即为 Base64 编码的图像数据）
print(f"状态码: {response.status_code}")
print(f"响应内容:\n{json.dumps(response.json(), indent=2, ensure_ascii=False)}")📤 返回示例
json
状态码: 200
响应内容:
{
"data": [
{
"url": "https://platform-outputs.agnes-ai.space/images/i2i/task_hgKQcM4L63s9kQYACF8jE7y9fcCdCEBP/output.png",
"b64_json": "",
"revised_prompt": ""
}
],
"created": 1784870723,
"task_id": "task_hgKQcM4L63s9kQYACF8jE7y9fcCdCEBP"
}json
状态码: 200
响应内容:
{
"data": [
{
"url": "",
"b64_json": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
"revised_prompt": ""
}
],
"created": 1784870962,
"task_id": "task_HxWzaqG7MdrMUD2bk26r0dgwHpaSNSUF"
}© 2026 DMXAPI Agnes Image 2.0 Flash 图生图 API 文档