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Midjourney API 的对接和使用

854次阅读  |  发布于1年以前

”在人工智能绘图领域，想必大家听说过 Midjourney 的大名吧。

Midjourney 以其出色的绘图能力在业界独树一帜。无需过多复杂的操作，只要简单输入绘图指令，这个神奇的工具就能在瞬间为我们呈现出对应的图像。无论是任何物体还是任何风格，都能在 Midjourney 的绘画魔法下得以轻松呈现。如今，Midjourney 早已在各个行业和领域广泛应用，其影响力愈发显著。

然而，在国内想要使用 Midjourney 却面临着相当大的挑战。首先，Midjourney 目前驻扎在 Discord 平台中，这意味着要使用 Midjourney，必须通过特殊的充值途径获得访问权限。如果没有订阅，几乎无法使用Midjourney，因此单是使用这一工具就成了一个巨大的难题。此外，有人或许会疑问：Midjourney 是否提供对外 API 服务？然而事实是，Midjourney 并未向外界提供任何 API 服务，而且从目前情况看来，这一情况似乎短期也不会改变。

那么，是否有方法能够与 Midjourney 对接，并将其融入到自己的产品中呢？

答案是肯定的。接下来，我将为大家介绍知数云平台所提供的 Midjourney API，通过使用该 API，我们能够实现与 Midjourney 官方完全一致的效果和操作，下文会详细介绍。

简介

知数云平台是什么呢？简单来说，它是一个提供多样数字化API的服务平台，其官网链接是：https://data.zhishuyun.com[1]。

你可能会疑惑，既然 Midjourney 官方并未向外提供 API，那么知数云平台的 API 是如何诞生的呢？简言之，知数云的 Midjourney 与 Discord 内的Midjourney Bot 进行了接口对接，同时模拟了底层通信协议，从而能够在Discord 平台上实现与 Midjourney 官方完全相同的操作。这涵盖了文字生成图片、图像转换、图像融合、图文生成等多个功能。此外，该API在后台维护了大量 Midjourney 账号，通过负载均衡控制实现了高度的并发处理，比官方 Midjourney 单一账号的并发能力要更高。

总体来看，无论是在 Discord 上使用 Midjourney 提供的哪一项功能，这个API都能完全还原官方操作的效果和效能。

稳定性如何呢？根据我个人几个月的观察和使用经验，可以毫不夸张地说，目前业界很难找到比知数云 Midjourney API 更稳定且并发处理能力更高的选择，而且还能保持 Midjourney 这一价格水平。这样的选择寥寥无几。

下面我们就来了解下这个 API 的申请和使用方法吧。

申请流程

“下文内容大多数来源于知数云 Midjourney API 官方介绍文档，文档链接：https://data.zhishuyun.com/documents/0fd3dd40-a16a-4246-8313-748b8e75c29e[2]，最新内容以官方文档为准。

”

要使用 Midjourney Imagine API，首先可以到知数云 Midjourney Imagine API：https://data.zhishuyun.com/documents/58ea7cc1-c685-40c3-a619-f29f9ac5d8f4 页面点击「获取」按钮：

如果你尚未登录，会自动跳转到登录页面。扫码关注公众号即可自动登录，无需额外注册步骤。

登录完了之后会跳回原页面，此时会提示「您尚未申请该服务，需要申请」。

申请时会校验实名认证情况，请按照网站提示完成实名认证。实名认证会校验姓名、手机号、身份证号，需要三者一致才可以通过认证。认证完了之后可以返回页面，刷新一下页面确保信息更新，然后重新申请即可通过申请。

基本使用

接下来就可以在界面上填写对应的内容，如图所示：

在第一次使用该接口时，我们至少需要填写两个参数，一个是 action，另一个是 prompt。其中 action 参数代表了生成图的操作类型，由于第一次调用该 API 我们没有生成过任何内容，所以我们需要先输入文字来生成一副预览图，所以这时候 action 应该填写为 generate。另外一个参数 prompt 就是我们想生成的图片描述内容了，强烈建议用英文描述，画的图会更准确效果更好，这里我们填写了 beautiful dress，代表要画一条好看的裙子。

依次填写好图中所示参数，然后点击「测试」按钮即可测试接口。「测试」按钮下方会显示 API 返回的结果。同时您可以注意到右侧有对应的调用代码生成，您可以复制代码到您的 IDE 里面进行对接和开发。

调用之后，我们发现返回结果如下：

{
  "image_url": "https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1124768570157564029/1142862320582791268/nglover_beautiful_dress_id4899456_02d66331-b4d5-46bd-b5ea-efa6d9447528.png",
  "image_id": "1142862320582791268",
  "progress": 100,
  "actions": [
    "upsample1",
    "upsample2",
    "upsample3",
    "upsample4",
    "reroll",
    "variation1",
    "variation2",
    "variation3",
    "variation4"
  ],
  "task_id": "cf735d83-6e02-4e0a-a265-3e8ed46b8070"
}

返回结果一共有如下字段：

可以看到，这里生成了一张 2x2 的预览图。

actions，可以对生成的图片进行的进一步操作列表。这里一共列了 9 个，其中 upsample 代表放大，variation 代表变换，reroll 代表重新生成。所以 upsample1 代表的就是对左上角第一张图片进行放大操作，variation3 就是代表根据左下角第三张图片进行变换操作。

到现在为止，第一次 API 调用就完成了。

“提示：如果您觉得上述生图速度较慢，想进一步提升用户体验，可以考虑采用流式传输的模式或者使用极速 API，具体可参考文档下方内容。

”

图像放大与变换

下面我们尝试针对当前生成的照片进行进一步的操作，比如我们觉得右上角第二张的图片还不错，但我们想进行一些变换微调，那么就可以进一步将 action 填写为 variation2，同时将 image_id 传递即可，prompt 可以留空：


这时候得到的结果如下：

{
  "image_url": "https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1124768570157564029/1142864001001345245/handerson6243_beautiful_dress_id4899456_aab4a0bf-7d99-4b7f-818c-c4dc690300ea.png",
  "image_id": "1142864001001345245",
  "progress": 100,
  "actions": [
    "upsample1",
    "upsample2",
    "upsample3",
    "upsample4",
    "reroll",
    "variation1",
    "variation2",
    "variation3",
    "variation4"
  ],
  "task_id": "b6f464b6-0cac-43e7-ae4e-12658679b7f3"
}

打开 image_url，新生成的图片如下所示：

可以看到，针对上一张右上角的图片，我们再次得到了四张类似的照片。

这时候我们可以挑选其中一张进行精细化地放大操作，比如选第四张，那就可以 action 传入 upsample4，通过 image_id 再次传入当前图像的 ID 即可。

“注意：upsample 操作相比 variation 来说，Midjourney 的耗时会更短一些。

”

返回结果如下：

{
  "image_url": "https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1124768570157564029/1142864651860840458/ruthgarcia3808_beautiful_dress_id4899456_096f6a64-7412-4cb5-8f50-4afbfc456d55.png",
  "image_id": "1142864651860840458",
  "progress": 100,
  "actions": [
    "high_variation",
    "low_variation",
    "zoom_out_2x",
    "zoom_out_1_5x",
    "pan_left",
    "pan_right",
    "pan_up",
    "pan_down"
  ],
  "task_id": "9f5c34e3-c8af-415c-9377-fb46cd47ad45"
}

其中 image_url 如图所示：


这样我们就成功得到了一张独立的连衣裙的照片。

同时注意到 actions 里面又包含了几个可进行的操作，介绍如下：

可以继续按照上述流程传入对应的变换指令进行连续生图操作，可以实现无限次连续操作，这里不再一一赘述。

图像改写（垫图）

该 API 也支持图像改写，俗称垫图，我们可以输入一张图片 URL 以及需要改写的描述文字，该 API 就可以返回改写后的图片。

“注意：输入的图片 URL 需要是一张纯图片，不能是一个网页里面展示一张图片，否则无法进行图像改写。建议使用图床（如阿里云 OSS、腾讯云 COS、七牛云、又拍云等）来上传获取图片的 URL。

”

假设这里我们有一张图片，URL 是 https://zhishuyun-1256437459.cos.ap-beijing.myqcloud.com/20230504-222359.png[5]，是一张小女孩写字的图片：

现在我们想把它转化为卡通风格，可以直接在 prompt 字段将 URL 和要调整的文字一并输入即可，二者用空格分隔，比如：

https://zhishuyun-1256437459.cos.ap-beijing.myqcloud.com/20230504-222359.png transfer to cartoon style

样例调用如下：

输出结果如下：

{
  "task_id": "9297d5ab-4014-44d4-91c8-a6d8927a0756",
  "image_id": "1103689414850387968",
  "image_url": "https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1100813695770165341/1103689414850387968/Azyern_Zieca_ignore9297d5ab-4014-44d4-91c8-a6d8927a0756_ec5cda5c-8784-4707-be17-a168786e0c8a.png",
  "actions": [
    "upsample1",
    "upsample2",
    "upsample3",
    "upsample4",
    "variation1",
    "variation2",
    "variation3",
    "variation4"
  ]
}

这时候，我们可以看到就得到了类似的卡通风格的图片了：

异步回调

由于 Midjourney 生成图片需要等待一段时间，所以本 API 也相应设计为了长等待模式。但在部分场景下，长等待可能会带来一些额外的资源开销，因此本 API 也提供了异步 Webhook 回调的方式，当图片生成成功或失败时，其结果都会通过 HTTP 请求的方式发送到指定的 Webhook 回调 URL。回调 URL 接收到结果之后可以进行进一步的处理。

下面演示具体的调用流程。

首先，Webhook 回调是一个可以接收 HTTP 请求的服务，开发者应该替换为自己搭建的 HTTP 服务器的 URL。此处为了方便演示，使用一个公开的 Webhook 样例网站 https://webhook.site/[6]，打开该网站即可得到一个 Webhook URL，如图所示：


将此 URL 复制下来，就可以作为 Webhook 来使用，此处的样例为 https://webhook.site/c62713a6-0487-45bd-9ad2-08a91d7ed12d[7]。

接下来，我们可以设置字段 callback_url 为上述 Webhook URL，同时填入 prompt，如图所示：


点击测试之后会立即得到一个 task_id 的响应，用于标识当前生成任务的 ID，如图所示：


稍等片刻，等图片生成结束，可以发发现 Webhook URL 收到了一个 HTTP 请求，如图所示：


其结果就是当前任务的结果，内容如下：

{
  "success": true,
  "task_id": "8aad0fe0-2300-4702-94dc-39a5d3e2f2f3",
  "actions": [
    "upsample1",
    "upsample2",
    "upsample3",
    "upsample4",
    "variation1",
    "variation2",
    "variation3",
    "variation4"
  ],
  "image_id": "1103693480024363198",
  "image_url": "https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1100813695770165341/1103693480024363198/Azyern_Zieca_ignore8aad0fe0-2300-4702-94dc-39a5d3e2f2f3_a_beaut_b3d5720a-b917-4a2d-b6e7-ae641ee7ca4f.png"
}

其中 success 字段标识了该任务是否执行成功，如果执行成功，还会有同样的 actions, image_id, image_url 字段，和上文介绍的返回结果是一样的，另外还有 task_id 用于标识任务，以实现 Webhook 结果和最初 API 请求的关联。

如果图片生成失败，Webhook URL 则会收到类似如下内容：

{
  "success": false,
  "task_id": "7ba0feaf-d20b-4c22-a35a-31ec30fc7715",
  "code": "bad_request",
  "detail": "Unrecognized argument(s): `-c`, `x`"
}

这里的 success 字段会是 false，同时还会有 code 和 detail 字段描述了任务错误的详情信息，Webhook 服务器根据对应的结果进行处理即可。

流式输出

Midjourney 官方在生成图片的时候是有进度的，在最开始是一张模糊的照片，然后经过几次迭代之后，图片逐渐变得清晰，最后得到完整的图片。

所以，一张图片的生成过程大约可以分为「发送命令」->「开始生图（多次迭代逐渐清晰）」->「生图完毕」的阶段。

在没开启流式输出的情况下，本 API 从发起请求到返回结果，实际上是从上述「发送命令」->「生图完毕」的全过程，中间生图的过程也全被包含在里面，由于 Midjourney 本身生成图片速度较慢，整个过程大约需要等待一分钟或更久。

所以为了更好的用户体验，本 API 支持流式输出，即当「开始生图」的时候就开始返回结果，每当绘制进度有变化，就会流式将结果输出，直至生图结束。

如果想流式返回响应，可以更改请求头里面的 accept 参数，修改为 application/x-ndjson，不过调用代码需要有对应的更改才能支持流式响应。

Python 样例代码：

import requests

url = 'https://api.zhishuyun.com/midjourney/imagine?token={token}'
headers = {
    'content-type': 'application/json',
    'accept': 'application/x-ndjson'
}
body = {
    "prompt": "a beautiful cat",
    "action": "generate"
}
r = requests.post(url, headers=headers, json=body, stream=True)
for line in r.iter_lines():
    print(line.decode())

运行结果：

{"image_id":"1112780200447578272","image_url":"https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1111955518269948007/1112780200447578272/grid_0.webp","actions":[],"progress":0}
{"image_id":"1112780227496640635","image_url":"https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1111955518269948007/1112780227496640635/grid_0.webp","actions":[],"progress":15}
{"image_id":"1112780238934523994","image_url":"https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1111955518269948007/1112780238934523994/grid_0.webp","actions":[],"progress":31}
{"image_id":"1112780254398918716","image_url":"https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1111955518269948007/1112780254398918716/grid_0.webp","actions":[],"progress":46}
{"image_id":"1112780265933262858","image_url":"https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1111955518269948007/1112780265933262858/grid_0.webp","actions":[],"progress":62}
{"image_id":"1112780280965648394","image_url":"https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1111955518269948007/1112780280965648394/grid_0.webp","actions":[],"progress":78}
{"image_id":"1112780292621598860","image_url":"https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1111955518269948007/1112780292621598860/grid_0.webp","actions":[],"progress":93}
{"image_id":"1112780319758766080","image_url":"https://midjourney.cdn.zhishuyun.com/attachments/1111955518269948007/1112780319758766080/dawn97_ignore81c5c24e-ea94-4ae2-aee4-252a98a347ed_a_beautiful_c_e20c3bc8-8827-4c99-9cf5-7d56c2e9d47f.png","actions":["upsample1","upsample2","upsample3","upsample4","variation1","variation2","variation3","variation4"],"progress":100}

可以看到，启用流式输出之后，返回结果就是逐行的 JSON 了。在这里我们用 Python 里面的 iter_lines 方法自动获取了下一行的内容并打印出来。

如果要手动进行处理逐行 JSON 结果的话可以使用 \r\n 来进行分割。

例如在浏览器环境中，用 JavaScript 的 axios 库来实现手动处理，代码可改写如下：

axios({
  url: 'https://api.zhishuyun.com/midjourney/imagine?token={token}',
  data: {
    prompt: 'a beautiful cat',
    action: 'generate'
  },
  headers: {
    'accept': 'application/x-ndjson',
    'content-type': 'application/json'
  },
  responseType: 'stream',
  method: 'POST',
  onDownloadProgress: progressEvent => {
     const response = progressEvent.target.response;
     const lines = response.split('\r\n').filter(line => !!line)
     const lastLine = lines[lines.length - 1]
     console.log(lastLine)
  }
}).then(({ data }) => Promise.resolve(data));

但注意在 Node.js 环境中，实现稍有不同，代码可写为如下：

const axios = require('axios');

const url = 'https://api.zhishuyun.com/midjourney/imagine?token={token}';
const headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Accept': 'application/x-ndjson'
};
const body = {
  prompt: 'a beautiful cat',
  action: 'generate'
};

axios.post(url, body, { headers: headers, responseType: 'stream' })
  .then(response => {
    console.log(response.status);
    response.data.on('data', chunk => {
      console.log(chunk.toString());
    });
  })
  .catch(error => {
    console.error(error);
  });

Java 样例代码：

import okhttp3.*;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        String url = "https://api.zhishuyun.com/midjourney/imagine?token={token}";

        OkHttpClient client = new OkHttpClient();

        MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json");
        RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{\"prompt\": \"a beautiful cat\"}");
        Request request = new Request.Builder()
                .url(url)
                .post(body)
                .addHeader("Content-Type", "application/json")
                .addHeader("Accept", "application/x-ndjson")
                .build();

        client.newCall(request).enqueue(new Callback() {
            @Override
            public void onFailure(Call call, IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }

            @Override
            public void onResponse(Call call, Response response) throws IOException {
                if (!response.isSuccessful()) throw new IOException("Unexpected code " + response);

                try (BufferedReader br = new BufferedReader(
                        new InputStreamReader(response.body().byteStream(), "UTF-8"))) {
                    String responseLine;
                    while ((responseLine = br.readLine()) != null) {
                        System.out.println(responseLine);
                    }
                }
            }
        });
    }
}

运行结果都是类似的。

另外注意到，流式输出的结果多了一个字段叫做 progress，这个代表绘制进度，范围是 0-100，如果需要，您也可以在页面展示这个信息。

“注意：当绘制未完全完成的时候，actions 字段是空，即无法对中间过程的图片做进一步的处理操作。绘制完毕之后，绘制过程中产生的 image_url 会被销毁。另外异步回调可以和流式输出一起使用。

”

好了，通过以上内容介绍，我们就了解了知数云 Midjourney API 的使用方法，有了这个 API，我们可以包装自己的产品，实现和官方 Midjourney 一模一样的对接

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