Integración y uso de la API de Tareas de Midjourney

Midjourney generation API guide - Ace Data Cloud

La principal función de la API de Tareas de Midjourney es consultar el estado de ejecución de una tarea mediante el ID de tarea generado a través de la API de Midjourney Imagine o la API de Midjourney Describe.

Este documento detallará las instrucciones de integración de la API de Tareas de Midjourney, ayudándole a integrar y aprovechar al máximo las potentes funciones de esta API. A través de la API de Tareas de Midjourney, puede consultar fácilmente el estado de ejecución de las tareas de la API de Midjourney Imagine o de la API de Midjourney Describe.

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Proceso de Solicitud

Para utilizar la API de Midjourney Imagine, primero dirígete a la consola de Ace Data Cloud para obtener tu token de API y guardarlo como respaldo.

Si aún no has iniciado sesión o registrado, serás redirigido automáticamente a la página de inicio de sesión que te invitará a registrarte e iniciar sesión; una vez completado, regresarás automáticamente a la página actual.

Un token de API es suficiente para acceder a todos los servicios de la plataforma, sin necesidad de solicitar uno por cada servicio. La primera solicitud incluirá un crédito gratuito para que puedas probarlo; si el crédito es insuficiente, puedes recargar el saldo general en la consola.

📘 Documentación completa: API de Midjourney Imagine →

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Ejemplo de Solicitud

La API de Tareas de Midjourney se puede utilizar para consultar los resultados de la API de Midjourney Imagine y la API de Midjourney Describe. Para saber cómo utilizar la API de Midjourney Imagine, consulta la documentación API de Midjourney Imagine. Para saber cómo utilizar Midjourney Describe, consulta API de Midjourney Describe.

Tomaremos como ejemplo un ID de tarea devuelto por el servicio de API de Midjourney Imagine, para demostrar cómo utilizar esta API. Supongamos que tenemos un ID de tarea: 7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434, a continuación, se demostrará cómo pasar un ID de tarea.

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Ejemplo de Tarea

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Configuración de Encabezados de Solicitud y Cuerpo de Solicitud

Encabezados de Solicitud incluyen:

• accept: especifica que se aceptan respuestas en formato JSON, aquí se debe ingresar application/json.
• authorization: la clave para llamar a la API, que se puede seleccionar directamente después de la solicitud.

Cuerpo de Solicitud incluye:

• id: el ID de tarea cargado.
• ids: un array de IDs de tarea para consultas masivas.
• action: el método de operación sobre la tarea, soporta retrieve (consulta individual) y retrieve_batch (consulta masiva).

Configurado como se muestra en la siguiente imagen:

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Ejemplo de Código

Se puede observar que en el lado derecho de la página se han generado automáticamente códigos en varios lenguajes, como se muestra en la imagen:

Algunos ejemplos de código son los siguientes:

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CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/midjourney/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "id": "7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434",
  "action": "retrieve"
}'

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Python

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/midjourney/tasks"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "id": "7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434",
    "action": "retrieve"
}

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

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Ejemplo de Respuesta

Si la solicitud es exitosa, la API devolverá la información detallada de la tarea de imagen aquí. Por ejemplo:

{
  "_id": "668aae3f550a4144a540803b",
  "id": "7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434",
  "application_id": "9dec7b2a-1cad-41ff-8536-d4ddaf2525d4",
  "created_at": 1720364607.967,
  "started_at": 1720364608.027,
  "finished_at": 1720364637.404,
  "elapsed": 29.377,
  "credential_id": "68253cc8-505d-47f4-97ad-0050a62e4975",
  "request": {
    "mode": "fast",
    "prompt": "Un gato sentado en una mesa",
    "action": "generate"
  },
  "type": "imagine",
  "hold": false,
  "image_id": "1259525319472185344",
  "job_id": "da317da6-f500-48e6-bf32-dd48b3e6f84f",
  "response": {
    "image_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/midjourney/7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434.png?imageMogr2/thumbnail/!50p",
    "image_width": 1024,
    "image_height": 1024,
    "actions": [
      "upscale1",
      "upscale2",
      "upscale3",
      "upscale4",
      "reroll",
      "variation1",
      "variation2",
      "variation3",
      "variation4"
    ],
    "raw_image_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/midjourney/7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434.png",
    "raw_image_width": 2048,
    "raw_image_height": 2048,
    "progress": 100,
    "image_id": "1259525319472185344",
    "task_id": "7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434",
    "success": true,
    "job_id": "da317da6-f500-48e6-bf32-dd48b3e6f84f",
    "hold": false
  }
}

El resultado devuelto contiene múltiples campos, el campo request es el cuerpo de la solicitud al iniciar la tarea, mientras que el campo response es el cuerpo de respuesta devuelto una vez que la tarea se completa. Si type = imagine, su resultado es consistente con la solicitud y respuesta de la API de Midjourney Imagine; si type = describe, su resultado es consistente con la solicitud y respuesta de la API de Midjourney Describe. La descripción de los campos es la siguiente.

• id, el ID de la tarea de generación de esta imagen, utilizado para identificar de manera única esta tarea de generación de imagen.
• type, si type = imagine representa el resultado de la API de Midjourney Imagine, si type = describe representa el resultado de la API de Midjourney Describe.
• job_id, el ID de la tarea de consulta de imagen generada, utilizado para identificar de manera única esta tarea de consulta de imagen.
• image_id, el identificador único de la tarea de imagen consultada, que se necesita pasar como parámetro en caso de que se requiera realizar operaciones de transformación sobre la imagen en el futuro.
• request, información de solicitud en la tarea de consulta de imagen.
• response, información de respuesta en la tarea de consulta de imagen.
• created_at, la hora de creación de la tarea, marca de tiempo Unix (segundos, flotante).
• started_at, la hora de inicio de ejecución de la tarea, marca de tiempo Unix (segundos, flotante).
• finished_at, la hora de finalización de la tarea, marca de tiempo Unix (segundos, flotante). Este campo no se devuelve si la tarea no se ha completado.
• elapsed, el tiempo de ejecución de la tarea, en segundos (flotante, con 3 decimales). Este campo no se devuelve si la tarea no se ha completado.

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Operación de Consulta Masiva

Esto es para consultar los detalles de la tarea de imagen para múltiples IDs de tarea, a diferencia de lo anterior, se debe seleccionar la acción como retrieve_batch.

Cuerpo de Solicitud incluye:

• ids: Array de IDs de tareas subidas.
• action: Modo de operación sobre la tarea.

Configurar como se muestra en la imagen a continuación:

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Ejemplo de código

Se puede observar que en el lado derecho de la página se han generado automáticamente códigos en varios lenguajes, como se muestra en la imagen:

Algunos ejemplos de código son los siguientes:

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Ejemplo de respuesta

Después de una solicitud exitosa, la API devolverá los detalles específicos de todas las tareas de imágenes por lotes. Por ejemplo:

{
  "items": [
    {
      "_id": "668aae3f550a4144a540803b",
      "id": "7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434",
      "application_id": "9dec7b2a-1cad-41ff-8536-d4ddaf2525d4",
      "created_at": 1720364607.967,
      "started_at": 1720364608.027,
      "finished_at": 1720364637.404,
      "elapsed": 29.377,
      "credential_id": "68253cc8-505d-47f4-97ad-0050a62e4975",
      "request": {
        "mode": "fast",
        "prompt": "Un gato sentado en una mesa",
        "action": "generate"
      },
      "type": "imagine",
      "hold": false,
      "image_id": "1259525319472185344",
      "job_id": "da317da6-f500-48e6-bf32-dd48b3e6f84f",
      "response": {
        "image_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/midjourney/7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434.png?imageMogr2/thumbnail/!50p",
        "image_width": 1024,
        "image_height": 1024,
        "actions": [
          "upscale1",
          "upscale2",
          "upscale3",
          "upscale4",
          "reroll",
          "variation1",
          "variation2",
          "variation3",
          "variation4"
        ],
        "raw_image_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/midjourney/7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434.png",
        "raw_image_width": 2048,
        "raw_image_height": 2048,
        "progress": 100,
        "image_id": "1259525319472185344",
        "task_id": "7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434",
        "success": true,
        "job_id": "da317da6-f500-48e6-bf32-dd48b3e6f84f",
        "hold": false
      }
    },
    {
      "_id": "668b41d6550a4144a551d996",
      "id": "807f62de-c63e-4add-8345-7f0ae6dd18e7",
      "application_id": "9dec7b2a-1cad-41ff-8536-d4ddaf2525d4",
      "created_at": 1720402390.341,
      "started_at": 1720402390.401,
      "finished_at": 1720402419.813,
      "elapsed": 29.412,
      "credential_id": "6fd3e1d5-4bd6-47e8-8872-fab89a183b53",
      "request": {
        "mode": "fast",
        "prompt": "Una chica hermosa",
        "action": "generate"
      },
      "type": "imagine",
      "hold": false,
      "image_id": "1259683790612070400",
      "job_id": "ede5c805-e231-498c-8f74-3aa76d5d6d12",
      "response": {
        "image_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/midjourney/807f62de-c63e-4add-8345-7f0ae6dd18e7.png?imageMogr2/thumbnail/!50p",
        "image_width": 1024,
        "image_height": 1024,
        "actions": [
          "upscale1",
          "upscale2",
          "upscale3",
          "upscale4",
          "reroll",
          "variation1",
          "variation2",
          "variation3",
          "variation4"
        ],
        "raw_image_url": "https://platform.cdn.acedata.cloud/midjourney/807f62de-c63e-4add-8345-7f0ae6dd18e7.png",
        "raw_image_width": 2048,
        "raw_image_height": 2048,
        "progress": 100,
        "image_id": "1259683790612070400",
        "task_id": "807f62de-c63e-4add-8345-7f0ae6dd18e7",
        "success": true,
        "job_id": "ede5c805-e231-498c-8f74-3aa76d5d6d12",
        "hold": false
      }
    }
  ],
  "count": 2
}

El resultado devuelto tiene varios campos, donde items contiene la información específica de las tareas de imágenes por lotes, la información específica de cada tarea de imagen es la misma que los campos mencionados anteriormente, la información de los campos es la siguiente.

• items, toda la información específica de las tareas de imágenes por lotes. Es un array, cada elemento del array tiene el mismo formato que el resultado de la consulta de una sola tarea mencionado anteriormente.
• count, el número de tareas de imágenes consultadas en este lote.

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CURL

curl -X POST 'https://api.acedata.cloud/midjourney/tasks' \
-H 'accept: application/json' \
-H 'authorization: Bearer {token}' \
-H 'content-type: application/json' \
-d '{
  "action": "retrieve_batch",
  "id": "",
  "ids": ["7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434","807f62de-c63e-4add-8345-7f0ae6dd18e7"]
}'

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Python

import requests

url = "https://api.acedata.cloud/midjourney/tasks"

headers = {
    "accept": "application/json",
    "authorization": "Bearer {token}",
    "content-type": "application/json"
}

payload = {
    "action": "retrieve_batch",
    "id": "",
    "ids": ["7489df4c-ef03-4de0-b598-e9a590793434","807f62de-c63e-4add-8345-7f0ae6dd18e7"]
}

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

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Manejo de errores

Al llamar a la API, si se encuentra un error, la API devolverá el código de error correspondiente y la información. Por ejemplo:

• 400 token_mismatched: Solicitud incorrecta, posiblemente debido a parámetros faltantes o inválidos.
• 400 api_not_implemented: Solicitud incorrecta, posiblemente debido a parámetros faltantes o inválidos.
• 401 invalid_token: No autorizado, token de autorización inválido o faltante.
• 429 too_many_requests: Demasiadas solicitudes, ha superado el límite de tasa.
• 500 api_error: Error interno del servidor, algo salió mal en el servidor.

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Ejemplo de respuesta de error

{
  "success": false,
  "error": {
    "code": "api_error",
    "message": "la recuperación falló"
  },
  "trace_id": "2cf86e86-22a4-46e1-ac2f-032c0f2a4e89"
}

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Conclusión

A través de este documento, ha aprendido cómo usar la API de Midjourney Tasks para consultar detalles específicos de tareas de imágenes individuales o por lotes. Esperamos que este documento le ayude a integrar y utilizar mejor esta API. Si tiene alguna pregunta, no dude en ponerse en contacto con nuestro equipo de soporte técnico.