v1-images-generations API の JavaScript (Node.js) クイックスタートガイド

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最終更新日 2025年01月24日(金)

Heroku Managed Inference and Agent アドオンは現在パイロット段階です。パイロットの一環として提供される製品は本番環境での使用を目的としたものではなく、ベータサービスとみなされています。また、https://www.salesforce.com/company/legal/agreements.jsp​ のベータサービス条件が適用されます。

Stability AI Stable Image Ultra​ (stability-image-ultra​) モデルを使用すると、説明的なテキストプロンプトから高品質かつ精細な画像を生成できます。このガイドでは、JavaScript を使用して v1-images-generations​ API にアクセスする方法について説明します。

前提条件

リクエストを行う前に、選択したモデルへのアクセスをプロビジョニングします。

  1. まだインストールされていない場合は、Heroku CLI​ をインストールします。次に、Heroku AI プラグインをインストールします。

    heroku plugins:install @heroku/plugin-ai

  2. 画像モデルをアプリにアタッチします。

    # If you don't have an app yet, you can create one with:
heroku create $APP_NAME # specify the name you want for your app (or skip this step to use an existing app you have)

# Create and attach one of our image models to your app, $APP_NAME:
heroku ai:models:create -a $APP_NAME stability-image-ultra --as DIFFUSION

  3. 必要な axios​ パッケージをインストールします。

    npm install axios

JavaScript のサンプルコード

const axios = require('axios');
const fs = require('fs');
const { exec } = require('child_process');

// Assert that environment variables are set
const DIFFUSION_URL = process.env.DIFFUSION_URL;
const DIFFUSION_KEY = process.env.DIFFUSION_KEY;
const DIFFUSION_MODEL_ID = process.env.DIFFUSION_MODEL_ID;

if (!DIFFUSION_URL || !DIFFUSION_KEY || !DIFFUSION_MODEL_ID) {
    console.error("Missing required environment variables.");
    console.log("Set them up using the following commands:");
    console.log("export DIFFUSION_URL=$(heroku config:get -a $APP_NAME DIFFUSION_URL)");
    console.log("export DIFFUSION_KEY=$(heroku config:get -a $APP_NAME DIFFUSION_KEY)");
    console.log("export DIFFUSION_MODEL_ID=$(heroku config:get -a $APP_NAME DIFFUSION_MODEL_ID)");
    process.exit(1);
}

async function parseImageOutput(response, payload, filename = null) {
    if (response.status === 200) {
        if (payload.response_format === "base64") {
            filename = filename || `${payload.prompt.slice(0, 20).replace(/ /g, "_").toLowerCase()}.png`;
            fs.writeFileSync(filename, response.data.data[0].b64_json, 'base64');
            console.log(`Image saved as ${filename}`);

            // Automatically open the image after saving
            openImage(filename);
        } else {
            console.log("Download the image from:", response.data.data[0].url);
        }
    } else {
        console.log(`Request failed: ${response.status}, ${response.statusText}`);
    }
}

function openImage(filename) {
    const platform = process.platform;
    let command;

    if (platform === 'darwin') { // macOS
        command = `open ${filename}`;
    } else if (platform === 'win32') { // Windows
        command = `start ${filename}`;
    } else if (platform === 'linux') { // Linux
        command = `xdg-open ${filename}`;
    }

    if (command) {
        exec(command, (error) => {
            if (error) {
                console.error(`Failed to open image: ${error.message}`);
            } else {
                console.log(`Opened image: ${filename}`);
            }
        });
    } else {
        console.log("Automatic image opening is not supported on this platform.");
    }
}

async function generateImage(payload, filename = null) {
    try {
        const response = await axios.post(`${DIFFUSION_URL}/v1/images/generations`, payload, {
            headers: {
                'Authorization': `Bearer ${DIFFUSION_KEY}`,
                'Content-Type': 'application/json'
            }
        });
        await parseImageOutput(response, payload, filename);
    } catch (error) {
        console.error("Error generating image:", error.message);
    }
}

// Example payload
const payload = {
    model: DIFFUSION_MODEL_ID,
    prompt: "A surreal landscape with glowing mushrooms under a night sky.",
    aspect_ratio: "16:9",
    output_format: "png",
    seed: 123,
    negative_prompt: "crowded, noisy, chaotic"
};

// Generate image
generateImage(payload);