生图模型调用教程

本文介绍如何使用 OpenAI 协议和 Midjourney-Proxy 协议调用 VLX FLUX 的图像生成模型。

前置准备

• 已注册 VLX FLUX 并获取 API Key
• 已确认 API 地址为 https://api.vlxflux.io
• 本地已安装所需开发环境

OpenAI 协议

通过标准的 /v1/images/generations 端点，你可以调用 DALL-E、Midjourney 代理模型和其他图像生成能力。

安装依赖

pip install openai requests

Python 调用

基础调用

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-xxxxxxxx",
    base_url="https://api.vlxflux.io/v1"
)

response = client.images.generate(
    model="dall-e-3",
    prompt="A cute cat drinking coffee in cyberpunk style",
    size="1024x1024",
    quality="standard",
    n=1,
)

image_url = response.data[0].url
print("Image URL:", image_url)

返回 Base64

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-xxxxxxxx",
    base_url="https://api.vlxflux.io/v1"
)

response = client.images.generate(
    model="dall-e-3",
    prompt="A cute cat drinking coffee in cyberpunk style",
    size="1024x1024",
    response_format="b64_json",
    n=1,
)

image_b64 = response.data[0].b64_json
print(image_b64[:50] + "...")

保存图片

import base64
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-xxxxxxxx",
    base_url="https://api.vlxflux.io/v1"
)

response = client.images.generate(
    model="dall-e-3",
    prompt="A cute cat drinking coffee in cyberpunk style",
    size="1024x1024",
    response_format="b64_json",
    n=1,
)

image_data = response.data[0].b64_json
with open("cat.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_data))

print("Saved as cat.png")

curl 调用

curl https://api.vlxflux.io/v1/images/generations   -H "Content-Type: application/json"   -H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxx"   -d '{
    "model": "dall-e-3",
    "prompt": "a cute cat drinking coffee, cyberpunk style",
    "size": "1024x1024",
    "n": 1
  }'

支持的模型

模型	类型	说明
dall-e-2	生图	官方 DALL-E 2 模型
dall-e-3	生图	更强的细节能力
midjourney	生图	代理转换的 Midjourney 模型
stable-diffusion	生图	Stable Diffusion 模型

携带附加参数

response = client.images.generate(
    model="midjourney",
    prompt="a cute cat drinking coffee --ar 16:9 --niji 6",
    n=1,
)

---

Midjourney-Proxy 协议

如果你的项目原本就基于 midjourney-proxy 规范开发，可以直接切换 Base URL 和 API Secret。

请求鉴权

mj-api-secret: sk-xxxxxxxx

Python 调用

提交任务

import requests

url = "https://api.vlxflux.io/mj/submit/imagine"
headers = {
    "mj-api-secret": "sk-xxxxxxxx",
    "Content-Type": "application/json"
}
data = {
    "prompt": "a futuristic city, neon lights --ar 16:9"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

查询状态

import requests

task_id = "123456789"
url = f"https://api.vlxflux.io/mj/task/{task_id}/fetch"
headers = {
    "mj-api-secret": "sk-xxxxxxxx"
}

response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.json())

高频错误对照表

状态码	错误原因	解决方案
400	请求参数错误	检查 prompt、size 等字段
401	鉴权失败	检查 API Key 或 Bearer 前缀
402	余额不足	充值后重试
403	模型无权限	检查模型权限
500	上游服务拥堵	稍后重试或切换模型