Bildbearbeitung

Die Bildbearbeitung auf Venice ist synchron. Sende dein Quellbild an /image/edit oder /image/multi-edit, und das bearbeitete Ergebnis kommt in derselben Antwort als rohe Bilddatei zurück. Für Freisteller liefert /image/background-remove ein transparentes PNG.

Die Image-Edit-Endpoints sind experimentell, und modellspezifisches Verhalten kann sich im Laufe der Zeit ändern.

Endpoints

Endpoint	Zweck	Geeignet für
`POST /image/edit`	Ein Bild mit einem Prompt bearbeiten	Allgemeine Edits und Prompt-getriebenes Inpainting
`POST /image/multi-edit`	Bearbeitung mit 1–3 mehrschichtigen Bildern	Kontrolliertere Edits mit Masken oder Overlays
`POST /image/background-remove`	Hintergrund eines Bildes entfernen	Transparente Freisteller für Produkte, Porträts und Assets

Venice bietet keinen OpenAI-kompatiblen /images/edits-Endpoint. Der einzige OpenAI-kompatible Image-Pfad ist POST /images/generations für die Generierung. Für die Bearbeitung nutze den nativen Endpoint POST /image/edit.

Wann welcher Endpoint?

/image/edit verwenden, wenn du ein Quellbild hast und einen Teil davon per Prompt verändern, entfernen oder umstilen willst.
/image/multi-edit verwenden, wenn du zusätzliche Kontrolle durch Masken, Overlays oder Referenz-Layer brauchst.
/image/background-remove verwenden, wenn du nur ein sauberes Vordergrundmotiv mit Transparenz brauchst.

Für Inpainting /image/edit oder /image/multi-edit verwenden. Der alte inpaint-Parameter auf /image/generate ist deprecated.

Setze enhance_prompt: true auf einem der Edit-Endpoints, damit ein Vision-fähiger Enhancer das Eingabebild oder die Eingabebilder analysiert und deine Anweisung vor der Bearbeitung umschreibt. Siehe Prompt-Enhancement für Verhalten, Preise und Details zu Response-Headern.

Schritt 1: Ein einzelnes Bild bearbeiten

Single-Image-Edit ist der einfachste Inpainting-Flow. Sende ein Bild plus einen kurzen Prompt wie „remove the sign”, „change the sky to sunrise” oder „replace the background with a studio backdrop”. Request:

POST https://api.venice.ai/api/v1/image/edit
Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY
Content-Type: application/json

{
  "model": "qwen-edit",
  "prompt": "Replace the cloudy sky with a warm sunrise while preserving the buildings and canal",
  "image": "https://example.com/venice-canal.jpg"
}

Antwort (200): Der Response-Body sind rohe Bild-Binärdaten. Speichere sie direkt in eine Datei. Siehe Antwortformat dazu, wie output_format den Dateityp steuert.

import base64
import os
import requests

with open("input.jpg", "rb") as f:
    image_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

response = requests.post(
    "https://api.venice.ai/api/v1/image/edit",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {os.environ['VENICE_API_KEY']}",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "model": "qwen-edit",
        "prompt": "Remove the tourist crowd from the square and keep the architecture intact",
        "image": image_base64,
    },
)

with open("edited.png", "wb") as f:
    f.write(response.content)

import fs from "fs";

const imageBase64 = fs.readFileSync("input.jpg").toString("base64");

const response = await fetch("https://api.venice.ai/api/v1/image/edit", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.VENICE_API_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "qwen-edit",
    prompt: "Remove the tourist crowd from the square and keep the architecture intact",
    image: imageBase64,
  }),
});

const editedImage = Buffer.from(await response.arrayBuffer());
fs.writeFileSync("edited.png", editedImage);

curl https://api.venice.ai/api/v1/image/edit \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -o edited.png \
  -d '{
    "model": "qwen-edit",
    "prompt": "Colorize this black and white portrait naturally",
    "image": "https://example.com/portrait-bw.jpg"
  }'

Schritt 2: Multi-Edit für Masken oder mehrschichtiges Inpainting nutzen

/image/multi-edit akzeptiert bis zu drei Bilder. Das erste Bild ist das Basis-Bild. Die weiteren Bilder werden als Edit-Layer oder Masken behandelt – das gibt dir mehr Kontrolle als reines Prompt-Editing. Das ist die bessere Wahl, wenn du:

eine bestimmte Region per Maske gezielt ansprechen willst
eine bestehende Komposition mit einem Overlay kombinieren willst
den Edit enger einschränken willst, als es ein Single-Image-Prompt erlaubt

JSON-Request:

{
  "modelId": "qwen-edit",
  "prompt": "Replace the blank billboard area with a glowing Venice film festival poster while preserving lighting and perspective",
  "images": [
    "https://example.com/street-scene.png",
    "https://example.com/billboard-mask.png"
  ]
}

Multipart-Request:

curl https://api.venice.ai/api/v1/image/multi-edit \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -F "modelId=qwen-edit" \
  -F "prompt=Replace the blank billboard area with a glowing Venice film festival poster while preserving lighting and perspective" \
  -F "images=@street-scene.png" \
  -F "images=@billboard-mask.png" \
  -o multi-edited.png

Wie bei /image/edit sind die Response-Body rohe Bilddaten.

/image/multi-edit verwendet im Request-Schema derzeit das Feld modelId statt model.

Inpainting-Tipps

Prompt-basiertes Inpainting funktioniert am besten, wenn die Anweisung kurz und lokal ist:

remove the tree
change the sky to sunset
replace the logo with a blank sign
restore the torn corner of the photo

Für umfangreichere Szenenänderungen beschreibe, was unverändert bleiben soll:

Replace the background with a modern photo studio backdrop while preserving the subject pose, facial features, and clothing.

Wenn der Edit ständig den falschen Bereich trifft, wechsle von /image/edit zu /image/multi-edit und übergib einen Masken- oder Overlay-Layer.

Schritt 3: Hintergrund entfernen

Verwende /image/background-remove, wenn du das Vordergrundmotiv auf transparentem Hintergrund isoliert haben willst. Dieser Endpoint liefert ein PNG mit Alpha-Transparenz. Per Bild-URL:

curl https://api.venice.ai/api/v1/image/background-remove \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -o cutout.png \
  -d '{
    "image_url": "https://example.com/product-photo.jpg"
  }'

Per lokalem Datei-Upload:

curl https://api.venice.ai/api/v1/image/background-remove \
  -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY" \
  -F "image=@product-photo.jpg" \
  -o cutout.png

Hintergrundentfernung eignet sich für:

E-Commerce-Produktfotos
Profilbilder und Porträts
Assets, die du auf einen neuen Hintergrund legen willst

Antwortformat

/image/edit und /image/multi-edit geben das bearbeitete Bild immer als rohe Binärdaten zurück (image/png, image/jpeg oder image/webp). Die Edit-Endpoints akzeptieren keinen response_format-Parameter. Es gibt keine b64_json- oder url-Option wie bei /images/generations. Wenn du das Ergebnis in JSON brauchst, kodiere die Binärantwort in deinem eigenen Code als Base64. Steuere den Dateityp mit output_format:

output_format akzeptiert jpeg, jpg, png oder webp.
Wird der Parameter weggelassen, wird das Format aus resolution abgeleitet: PNG für 1K-Edits und JPEG für 2K- und 4K-Edits.

Request-Parameter

`/image/edit`

Parameter	Typ	Pflicht	Default	Beschreibung
`image`	Datei, Base64-String oder URL	Ja	-	Zu bearbeitendes Quellbild
`prompt`	string	Ja	-	Text-Anweisungen für den Edit
`model`	string	Nein	`qwen-edit`	Edit-Modell-ID
`aspect_ratio`	string	Nein	Modell-Default	Output-Ratio bei Modellen, die das unterstützen
`resolution`	string	Nein	`1K`	Auflösungsstufe für das Ausgabebild (`1K`, `2K`, `4K`); unterstützte Werte variieren je nach Modell
`output_format`	string	Nein	aus `resolution` abgeleitet	Ausgabedateityp: `jpeg`, `jpg`, `png` oder `webp`
`enhance_prompt`	boolean	Nein	`false`	Eingabebild analysieren und die Edit-Anweisung vor der Inferenz umschreiben
`safe_mode`	boolean	Nein	`true`	Anstößige Inhalte im bearbeiteten Ergebnis unscharf machen. Auf `false` setzen, um die Unschärfe zu deaktivieren.
`modelId`	string	Deprecated	-	Deprecated-Alias für `model`

`/image/multi-edit`

Parameter	Typ	Pflicht	Default	Beschreibung
`images`	Array aus 1–3 Dateien, Base64-Strings oder URLs	Ja	-	Erstes Bild ist das Basis-Bild; weitere sind Edit-Layer oder Masken
`prompt`	string	Ja	-	Text-Anweisungen, wie die Layer kombiniert oder bearbeitet werden
`modelId`	string	Nein	`qwen-edit`	Edit-Modell-ID
`resolution`	string	Nein	`1K`	Auflösungsstufe für das Ausgabebild (`1K`, `2K`, `4K`); unterstützte Werte variieren je nach Modell
`output_format`	string	Nein	aus `resolution` abgeleitet	Ausgabedateityp: `jpeg`, `jpg`, `png` oder `webp`
`enhance_prompt`	boolean	Nein	`false`	Eingabebilder analysieren und die Edit-Anweisung vor der Inferenz umschreiben
`safe_mode`	boolean	Nein	`true`	Anstößige Inhalte im bearbeiteten Ergebnis unscharf machen. Auf `false` setzen, um die Unschärfe zu deaktivieren.

`/image/background-remove`

Parameter	Typ	Pflicht	Beschreibung
`image`	Datei oder Base64-String	Eines von `image` oder `image_url`	Quellbild zum Freistellen
`image_url`	string	Eines von `image` oder `image_url`	Öffentliche Bild-URL zum Freistellen

/image/background-remove verwendet ein festes internes Modell. Es akzeptiert kein model-Feld. Wird eines gesendet (zum Beispiel "model": "bria-bg-remover"), gibt es 400 invalid model id zurück.

Adult-Inhalte und Safe Mode

Sowohl /image/edit als auch /image/multi-edit akzeptieren safe_mode (Default: true). Wenn aktiviert, werden Adult-Inhalte in der bearbeiteten Ausgabe unscharf gemacht. Setze safe_mode: false, um die Ausgabe ohne Unschärfe zu erhalten:

{
  "model": "qwen-edit-uncensored",
  "prompt": "…",
  "image": "…",
  "safe_mode": false
}

Das Default-Modell qwen-edit blockiert weiterhin explizite sexuelle Bilder und reale Gewalt – unabhängig von safe_mode. Für unzensiertes Editing nutze qwen-edit-uncensored. Der Unterschied im Namen des Moderations-Feldes zwischen den Endpoints stiftet oft Verwirrung:

Endpoint	Feld zum Deaktivieren der Unschärfe
`POST /image/edit`, `POST /image/multi-edit`	`safe_mode: false`
`POST /image/generate` (native Generierung)	`safe_mode: false`
`POST /images/generations` (OpenAI-kompatible Generierung)	`moderation: "low"`

Wird safe_mode an /images/generations übergeben, gibt es einen 400 mit Unrecognized key(s) in object: 'safe_mode'.

Unterstützte Eingabeformate

Endpoint	JSON-Input	Multipart-Input	Output
`/image/edit`	Base64-String oder URL	Datei-Upload	`image/png`, `image/jpeg` oder `image/webp` je nach `output_format`
`/image/multi-edit`	Base64-Strings oder URLs	Datei-Uploads	`image/png`, `image/jpeg` oder `image/webp` je nach `output_format`
`/image/background-remove`	Base64-String oder URL	Datei-Upload	`image/png`

Für Edit-Endpoints müssen die Bilddimensionen mindestens 65536 Pixel und höchstens 33177600 Pixel betragen. Uploaded files müssen unter 25MB sein.

Modelle und Preise

Das Default-Edit-Modell ist qwen-edit, $0,04 pro Edit. Andere edit-fähige Modelle können andere Preise und Einschränkungen haben. Prompt-Enhancement erhöht den Edit-Preis um $0,04 pro angewendetem Rewrite. Siehe:

Image-Preise
Models-API mit type=inpaint

Fehler

Status	Bedeutung	Aktion
`400`	Ungültige Request-Parameter	Bildanzahl, Feldnamen und Input-Format prüfen
`401`	Authentifizierung fehlgeschlagen	API-Schlüssel prüfen
`402`	Unzureichendes Guthaben	Credits unter venice.ai/settings/api aufladen
`415`	Ungültiger Content-Type	JSON oder Multipart-Form-Data korrekt nutzen
`429`	Rate-Limit überschritten oder Modell überlastet	Mit Backoff erneut versuchen; `Retry-After`-Header beachten
`500`	Inferenz-Verarbeitung fehlgeschlagen	Request wiederholen
`503`	Modell ausgelastet	Nach kurzer Verzögerung erneut versuchen

Einige Edit-Modelle haben strengere Content-Policies als Image-Generation-Modelle. Zum Beispiel blockiert qwen-edit Anfragen, die explizite sexuelle Inhalte, sexualisierte Minderjährige oder reale Gewalt betreffen.

Dokumentation

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Agenten-Tools

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Wann welcher Endpoint?

Schritt 1: Ein einzelnes Bild bearbeiten

Schritt 2: Multi-Edit für Masken oder mehrschichtiges Inpainting nutzen

Inpainting-Tipps

Schritt 3: Hintergrund entfernen

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`/image/edit`

`/image/multi-edit`

`/image/background-remove`

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​Request-Parameter

​/image/edit

​/image/multi-edit

​/image/background-remove

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`/image/edit`

`/image/multi-edit`

`/image/background-remove`

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Modelle und Preise

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