HY Image Lite API 接口、参数 & 代码示例
tencent/hy-image-lite
HY Image Lite(混元 Image Lite)是腾讯(Tencent)**推出的一款专注于**高效文生图(Text-to-Image)的轻量化 AI 图像生成模型。HY Image Lite 采用超高压缩编解码器,实现图像生成快速响应与高品质输出。
- 模型 ID
- tencent/hy-image-lite
- 模型系列
- Hunyuan
- 更新日期
- 模型能力
- 图片生成
- 模型价格(每张)
- ¥ 0.12
HY Image Lite 模型介绍:
HY Image Lite(混元 Image Lite)是腾讯(Tencent)推出的一款专注于高效文生图(Text-to-Image)的轻量化 AI 图像生成模型。
核心特性与技术亮点
- 轻量化与极速推理:作为混元图像生成模型的 Lite 版本,它通过模型蒸馏与推理优化,大幅降低了显卡资源占用与出图延迟,极大提升了并发处理能力与生成速度。
- 原生中文语义理解:针对中文提示词(Prompt)进行了深度优化,对中国传统文化元素(如古风建筑、诗词意境、成语典故、民俗服饰等)以及复杂的中文修饰语拥有极高的理解与还原度。
- 文字渲染能力:具备良好的图像内文字生成能力,可以在生成的画作或设计图中直接渲染清晰、准确的中英文文本,适合设计海报或电商配图。
- 高性价比调用:相比 Pro 版模型,HY Image Lite 的 API 调用成本更低、响应更迅速。
典型应用场景
| 场景类型 | 适用表现 |
|---|---|
| 自媒体与内容创作 | 快速批量生成文章插图、封面图,秒级出图。 |
| 电商与营销设计 | 快速生成商品展示背景、广告 Banner 营销素材。 |
| 移动端与实时交互 | 适合集成至小程序、APP 或实时绘画交互工具中。 |
| 概念草图探索 | 在创意初期用于快速验证视觉构图与色彩方案。 |
API 接口地址:
https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations
此 API 接口兼容 OpenAI 的 Images 接口规范,可直接使用 OpenAI 的 SDK 来调用。仅需替换以下配置即可:
base_url替换为https://wcode.net/api/gpt/v1api_key替换为从 https://platform.wcode.net 获取到的 API Key具体可参考下方的各编程语言代码示例中的 OpenAI SDK 调用示例。
请求方法:
POST
各编程语言代码示例:
# TODO: 以下代码中的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
curl --request POST 'https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer API_KEY' \
--data '{
"model": "tencent/hy-image-lite",
"prompt": "一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云"
}'
import Foundation
let headers = [
"Authorization": "Bearer API_KEY", // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
"Content-Type": "application/json"
]
let parameters = [
"model": "tencent/hy-image-lite",
"prompt": "一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云"
] as [String : Any]
let postData = try! JSONSerialization.data(withJSONObject: parameters, options: [])
let request = NSMutableURLRequest(url: NSURL(string: "https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations")! as URL,
cachePolicy: .useProtocolCachePolicy,
timeoutInterval: 60.0)
request.httpMethod = "POST"
request.allHTTPHeaderFields = headers
request.httpBody = postData as Data
let session = URLSession.shared
let dataTask = session.dataTask(with: request as URLRequest, completionHandler: { (data, response, error) -> Void in
if let data = data {
print(String(data: data, encoding: .utf8) ?? "")
}
})
dataTask.resume()
import 'dart:convert';
import 'package:http/http.dart' as http;
Future<void> main() async {
final response = await http.post(
Uri.parse('https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations'),
headers: {
'Authorization': 'Bearer API_KEY', // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
'Content-Type': 'application/json',
},
body: jsonEncode({
'model': 'tencent/hy-image-lite',
'prompt': '一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云',
}),
);
print(response.body);
}
require 'uri'
require 'json'
require 'net/http'
url = URI("https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations")
http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer API_KEY' # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
request["Content-Type"] = 'application/json'
request.body = {
model: 'tencent/hy-image-lite',
prompt: '一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云'
}.to_json
response = http.request(request)
puts response.read_body
#[tokio::main]
pub async fn main() {
let client = reqwest::Client::new();
let response = client.post("https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations")
.header("Authorization", "Bearer API_KEY") // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
.header("Content-Type", "application/json")
.json(&serde_json::json!({
"model": "tencent/hy-image-lite",
"prompt": "一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云"
}))
.send()
.await
.unwrap();
println!("{}", response.text().await.unwrap());
}
CURL *hnd = curl_easy_init();
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, "POST");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_URL, "https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations");
struct curl_slist *headers = NULL;
headers = curl_slist_append(headers, "Content-Type: application/json");
headers = curl_slist_append(headers, "Authorization: Bearer API_KEY"); // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_HTTPHEADER, headers);
const char *data = "{\"model\":\"tencent/hy-image-lite\",\"prompt\":\"一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云\"}";
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_POSTFIELDS, data);
CURLcode ret = curl_easy_perform(hnd);
package main
import (
"bytes"
"fmt"
"io"
"net/http"
)
func main() {
url := "https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations"
payload := []byte(`{"model":"tencent/hy-image-lite","prompt":"一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云"}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", url, bytes.NewBuffer(payload))
req.Header.Add("Authorization", "Bearer API_KEY") // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
defer res.Body.Close()
respBody, _ := io.ReadAll(res.Body)
fmt.Println(string(respBody))
}
using System.Net.Http.Json;
var client = new HttpClient();
client.DefaultRequestHeaders.Add("Authorization", "Bearer API_KEY"); // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
var payload = new {
model = "tencent/hy-image-lite",
prompt = "一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云"
};
var response = await client.PostAsJsonAsync("https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations", payload);
Console.WriteLine(await response.Content.ReadAsStringAsync());
var client = new RestClient("https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations");
var request = new RestRequest("", Method.Post);
request.AddHeader("Authorization", "Bearer API_KEY"); // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
request.AddHeader("Content-Type", "application/json");
request.AddJsonBody(new {
model = "tencent/hy-image-lite",
prompt = "一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云"
});
var response = client.Execute(request);
Console.WriteLine(response.Content);
const axios = require('axios');
let config = {
method: 'post',
maxBodyLength: Infinity,
url: 'https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations',
headers: {
'Authorization': 'Bearer API_KEY', // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
'Content-Type': 'application/json'
},
data: {
model: 'tencent/hy-image-lite',
prompt: '一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云'
}
};
axios.request(config).then((response) => {
console.log(JSON.stringify(response.data));
}).catch((error) => {
console.log(error);
});
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json");
RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{\"model\":\"tencent/hy-image-lite\",\"prompt\":\"一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云\"}");
Request request = new Request.Builder()
.url("https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations")
.post(body)
.addHeader("Authorization", "Bearer API_KEY") // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
.addHeader("Content-Type", "application/json")
.build();
Response response = client.newCall(request).execute();
$client = new \GuzzleHttp\Client();
$response = $client->post('https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations', [
'headers' => [
'Authorization' => 'Bearer API_KEY', // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
],
'json' => [
'model' => 'tencent/hy-image-lite',
'prompt' => '一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云',
],
]);
echo $response->getBody();
$curl = curl_init();
curl_setopt_array($curl, [
CURLOPT_URL => "https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations",
CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_ENCODING => "",
CURLOPT_MAXREDIRS => 5,
CURLOPT_TIMEOUT => 300,
CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
'model' => 'tencent/hy-image-lite',
'prompt' => '一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云',
]),
CURLOPT_HTTPHEADER => [
"Authorization: Bearer API_KEY", // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
"Content-Type: application/json",
],
]);
$response = curl_exec($curl);
$error = curl_error($curl);
curl_close($curl);
if ($error) {
echo "cURL Error #:" . $error;
} else {
echo $response;
}
import requests
import json
url = "https://wcode.net/api/gpt/v1/images/generations"
headers = {
"Authorization": "Bearer API_KEY", # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
"Content-Type": "application/json",
}
payload = {
"model": "tencent/hy-image-lite",
"prompt": "一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云"
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(json.dumps(response.json(), indent=4, ensure_ascii=False))
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://wcode.net/api/gpt/v1",
api_key="API_KEY" # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换,获取 API Key 入口:https://platform.wcode.net
)
response = client.images.generate(
model="tencent/hy-image-lite",
prompt="一只可爱的小猫咪,坐在阳光明媚的窗台上,背景是蓝天白云",
)
print(response.data[0].url)
请求参数:
重要提示:由于模型架构不同,部分参数可能仅适用于特定的模型。
model(模型 ID)
-
参数:
model -
必选,string
图像生成模型 ID。调用时使用模型详情页的模型 ID。
prompt(提示词)
-
参数:
prompt -
必选,string
描述所需生成图像内容的文本提示。
negative_prompt(反向提示词)
-
参数:
negative_prompt -
可选,string,≤ 256 字符
描述不希望在图像中出现的内容,用于限制画面。
推荐使用中文,最多可传 256 个 utf-8 字符。
size(图片尺寸)
-
参数:
size -
可选,string
-
取值范围:
768x768|768x1024|1024x768|1024x1024|720x1280|1280x720|768x1280|1280x768|1080x1920|1920x1080 -
默认:
768x768
生成图像的尺寸。
格式为 宽x高,默认 768x768。
response_format(图像的返回格式)
-
参数:
response_format -
可选,string
-
取值范围:
url|b64_json -
默认:
url
指定生成图像的返回格式。
支持以下两种返回方式:
url:返回图片下载链接;链接在图片生成后 2 小时内有效,请及时下载图片。b64_json:以 Base64 编码字符串的 JSON 格式返回图像数据。
以上文档为标准版 API 接口文档,可直接用于项目开发和系统调用。如果标准版 API 接口无法满足您的需求,需要定制开发 API 接口,请联系我们的 IT 技术支持工程师:
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