T2I

T2I(Text to Image) 서비스는 사용자가 입력하는 한줄의 문장만으로도 원하는 이미지를 생성하는 서비스 입니다. 장면, 객체, 질감 등 텍스트 세밀한 의미적/맥락적 정보를 이미지로 손쉽게 구현할 수 있습니다. 고품질의 이미지 제공을 통하여 디자인 자동화, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.

vailable Models

Model

Description

t2i-251203

텍스트의 의미적/맥락적 이해가 뛰어나 세밀한 요청에서 고품질의 이미지를 생성할 수 있습니다.

Request

Method

EndPoint

post

https://aiplatform-api.rest.univa.co.kr/rest/v1/image/t2i

Request Headers

Name

Value

Content-Type

application/json

x-api-key

UNIVA-API-KEY

curl -X POST 'https://aiplatform-api.rest.univa.co.kr/rest/v1/image/t2i' \
-H 'accept: */*' \
-H 'x-api-key: UNIVA-API-KEY' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
    "data": {
        "prompt": "'\''hello world'\''라고 적힌 표지판을 들고 있는 고양이",
        "max_scale_size": 1024,
        "true_cfg_scale": 0,
        "num_inference_steps": 9
    }
}'

async function callImageT2IAPI() {
    // API 설정
    const url = 'https://aiplatform-api.rest.univa.co.kr/rest/v1/image/t2i';
    const apiKey = 'UNIVA-API-KEY'; // 실제 API 키로 대체해야 합니다.

    // 사용자 입력 (JSON 본문에 들어갈 데이터)
    const prompt = "'hello world'라고 적힌 표지판을 들고 있는 고양이";
    const data = {
        data: {
            prompt: prompt,
            max_scale_size: 1024,
            true_cfg_scale: 0,
            num_inference_steps: 9,
        }
    };

    // API 호출을 위한 설정
    const options = {
        method: 'POST',
        headers: {
            'x-api-key': apiKey,
            'Content-Type': 'application/json', // JSON 본문을 보낼 때 필수
        },
        body: JSON.stringify(data), // JavaScript 객체를 JSON 문자열로 변환
    };

    try {
        // API 호출
        const response = await fetch(url, options);

        // 응답 상태 확인
        if (!response.ok) {
            // HTTP 상태 코드가 200 범위가 아니면 에러를 발생
            const errorText = await response.text();
            throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}, body: ${errorText}`);
        }

        // 응답 본문을 JSON으로 파싱
        const result = await response.json();

        console.log('API 호출 성공!');
        // console.log('응답 데이터:', result); // 응답 결과를 확인합니다.
        
        // 응답 데이터를 처리하는 로직을 여기에 추가하세요 (예: 이미지 처리)
        return result;

    } catch (error) {
        console.error('API 호출 중 오류 발생:', error.message);
        // 오류 처리 로직을 여기에 추가하세요
    }
}

// 함수 실행
callImageT2IAPI();

import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class ImageApiCaller {

    public static void main(String[] args) {
        try {
            // API 호출 실행 및 결과 대기 (메인 스레드에서 비동기 호출을 동기적으로 처리)
            String responseBody = callImageT2IAPI().get();
            
            System.out.println("API 호출 성공! 응답 데이터:");
            System.out.println(responseBody);
            
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
            System.err.println("API 호출 스레드가 중단되었습니다: " + e.getMessage());
        } catch (ExecutionException e) {
            System.err.println("API 호출 중 오류 발생: " + e.getCause().getMessage());
        }
    }

    /**
     * UNIVA T2I API를 호출하고 응답 본문을 CompletableFuture<String>으로 반환합니다.
     * @return API 응답 본문을 포함하는 CompletableFuture
     */
    public static CompletableFuture<String> callImageT2IAPI() {
        // --- 1. API 설정 ---
        String url = "https://aiplatform-api.rest.univa.co.kr/rest/v1/image/t2i";
        String apiKey = "UNIVA-API-KEY"; // 실제 API 키로 대체해야 합니다.

        // --- 2. JSON 요청 본문 생성 ---
        // Java에서는 문자열을 직접 구성하거나, Gson/Jackson 같은 라이브러리를 사용하여 생성합니다.
        // 여기서는 간단한 문자열 구성을 사용합니다.
        String jsonBody = """
            {
                "data": {
                    "prompt": "'hello world'라고 적힌 표지판을 들고 있는 고양이",
                    "max_scale_size": 1024,
                    "true_cfg_scale": 0,
                    "num_inference_steps": 9
                }
            }
            """;
        // 참고: """ ... """ (Text Blocks)는 Java 15 이상에서 사용 가능합니다.
        // 이전 버전에서는 일반 String과 \n 및 + 연산자를 사용해야 합니다.

        // --- 3. HttpRequest 객체 생성 ---
        HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
        HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
                .uri(URI.create(url))
                .header("x-api-key", apiKey)
                .header("Content-Type", "application/json") // JSON 본문을 보낼 때 필수
                .POST(HttpRequest.Body

import requests

url = 'https://aiplatform-api.rest.univa.co.kr/rest/v1/image/t2i'
headers = {
    'x-api-key': 'UNIVA-API-KEY'
}

# 사용자 입력
prompt = "'hello world'라고 적힌 표지판을 들고 있는 고양이"
data = {
    'data' : {
        'prompt':prompt,
        'max_scale_size':1024,
        'true_cfg_scale': 0,
        'num_inference_steps':9,
    }
}

# API 호출
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

# API 호출 결과 확인
print(response.status_code)
if response.status_code == 200:
    print(f"✅ OK : 호출 성공 -> {response.status_code}")
    result = response.content
    
    display(Image.open(io.BytesIO(result)))

else:
    print("❌ ERROR : Error Code :", response.status_code)
    result = response.text

Request Body (*required)

Name

Type

Description

prompt*

string

이미지 생성 요청

max_scale_size

int

이미지 최대 해상도

true_cfg_scale

floatt

프롬프트 일치도(정확도)

num_inference_steps

int

추론 스텝

Response

{image bytes}

PreviousOCR NextAPI Error code

Last updated 10 days ago

import java.net.URI; import java.net.http.HttpClient; import java.net.http.HttpRequest; import java.net.http.HttpResponse; import java.util.concurrent.CompletableFuture; import java.util.concurrent.ExecutionException; public class ImageApiCaller { public static void main(String[] args) { try { // API 호출 실행 및 결과 대기 (메인 스레드에서 비동기 호출을 동기적으로 처리) String responseBody = callImageT2IAPI().get(); System.out.println("API 호출 성공! 응답 데이터:"); System.out.println(responseBody); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); System.err.println("API 호출 스레드가 중단되었습니다: " + e.getMessage()); } catch (ExecutionException e) { System.err.println("API 호출 중 오류 발생: " + e.getCause().getMessage()); } } /** * UNIVA T2I API를 호출하고 응답 본문을 CompletableFuture<String>으로 반환합니다. * @return API 응답 본문을 포함하는 CompletableFuture */ public static CompletableFuture<String> callImageT2IAPI() { // --- 1. API 설정 --- String url = "https://aiplatform-api.rest.univa.co.kr/rest/v1/image/t2i"; String apiKey = "UNIVA-API-KEY"; // 실제 API 키로 대체해야 합니다. // --- 2. JSON 요청 본문 생성 --- // Java에서는 문자열을 직접 구성하거나, Gson/Jackson 같은 라이브러리를 사용하여 생성합니다. // 여기서는 간단한 문자열 구성을 사용합니다. String jsonBody = """ { "data": { "prompt": "'hello world'라고 적힌 표지판을 들고 있는 고양이", "max_scale_size": 1024, "true_cfg_scale": 0, "num_inference_steps": 9 } } """; // 참고: """ ... """ (Text Blocks)는 Java 15 이상에서 사용 가능합니다. // 이전 버전에서는 일반 String과 \n 및 + 연산자를 사용해야 합니다. // --- 3. HttpRequest 객체 생성 --- HttpClient client = HttpClient.newHttpClient(); HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder() .uri(URI.create(url)) .header("x-api-key", apiKey) .header("Content-Type", "application/json") // JSON 본문을 보낼 때 필수 .POST(HttpRequest.Body