模型管理API

通过API训练自定义模型,快速构建专属AI解决方案,提升开发效率与创意表达。

本页面仅提供API测试,调用的API服务由 Leonardo 提供,用量购买及管理请前往其官网。浏览器直调API,易源不做代理转发。

Leonardo模型管理API

模型管理功能

密钥仅在浏览器端存储,易源不做转发

查询平台模型列表

获取可用于生成的公共平台模型列表。

此接口无需额外参数

平台模型列表

请点击"获取模型列表"按钮查询

功能示例

训练电商产品图片模型

模型训练 电商应用

输入:

模型名称:夏季服装高清模型
数据集名称:2024夏季新品服装图片集
实例提示:生成白底高清服装主图
模型类型:电商产品
分辨率:768

输出:

模型训练任务提交成功,模型ID:model_summer_2024_001,当前状态:训练中,预计完成时间:2小时,训练完成后可用于批量生成商品详情图

查询单个自定义模型详情

模型查询 信息获取

输入:

模型名称:夏季服装高清模型

输出:

模型ID:model_summer_2024_001,创建时间:2024-06-15,状态:已完成,描述:用于生成夏季服装白底高清主图,分辨率:768×768,支持商用授权,累计生成图片:1200张

查询设计师的自定义模型列表

列表查询 用户管理

输入:

用户名:电商设计师_张敏

输出:

共查询到3个自定义模型:
1. 夏季服装高清模型(状态:已完成,用途:商品主图生成)
2. 鞋类特写模型(状态:训练中,预计完成:2024-06-20)
3. 配饰渲染模型(状态:已归档,创建时间:2024-03-10)

查询平台公共模型列表

公共资源 资源查询

输入:

查询需求:适合电商场景的公共模型

输出:

平台公共模型共推荐3个:
1. 通用商品写实模型(描述:支持3C产品/服装细节展示,生成速度:快)
2. 场景化搭配模型(描述:可生成商品穿搭场景图,支持多人/多商品组合)
3. 极简风海报模型(描述:适合banner设计,支持文字+商品融合排版)

删除过期自定义模型

模型管理 资源释放

输入:

模型名称:2023冬季服装模型

输出:

模型"2023冬季服装模型"删除成功,释放存储空间1.5GB,相关历史生成记录已备份(保留30天),当前用户模型列表剩余空间:8.2GB

训练儿童绘本插画模型

模型训练 创意设计

输入:

模型名称:童话动物插画模型
数据集名称:经典童话动物形象图集
实例提示:生成低龄儿童友好的卡通动物插画
是否包含NSFW内容:否
分辨率:512

输出:

模型训练启动成功,模型ID:model_kids_fairy_002,训练强度:中等,支持生成尺寸:512×512/1024×1024,预计首次测试生成时间:30分钟

使用场景

电商商品图片生成

快速训练专属商品模型,批量生成高质量产品图片,降低拍摄成本,提升商品展示效果。

创意设计辅助

训练个性化艺术风格模型,辅助设计师快速生成符合特定风格的创意素材,提高设计效率。

教育内容创作

构建教育场景专用模型,快速生成教学素材、儿童读物插图等教育内容,丰富教学形式。

游戏开发辅助

训练游戏角色、场景风格模型,辅助游戏开发者快速生成游戏素材,加速游戏开发流程。

品牌营销素材

创建符合品牌调性的专属模型,批量生成社交媒体、广告宣传等营销素材,保持品牌风格一致性。

医疗研究辅助

训练医学图像分析模型,辅助医生进行医学影像识别与分析,提高诊断准确性和效率。

价格信息

价格由API服务商设定,详细的定价方案和计费标准请到服务商官网查看。

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常见问题

如何开始训练第一个自定义模型?

首先需要准备训练数据集,然后通过Train a Custom Model接口提交训练请求,指定模型名称、数据集ID、实例提示等必要参数。训练完成后,您将收到模型ID,可用于后续的模型查询和生成操作。

训练一个模型需要多长时间?

模型训练时间取决于数据集大小、模型类型和训练强度。通常情况下,一个标准模型的训练时间在1-4小时之间。您可以通过API查询模型训练状态,获取实时进度更新和预计完成时间。

训练模型会消耗多少API额度?

不同类型和配置的模型训练消耗的API额度不同。基础模型训练通常消耗100-500 API额度,高级模型可能需要更多。在提交训练请求时,API会返回预估的API额度消耗,您可以根据预算进行调整。

训练好的模型可以商用吗?

大多数情况下,通过API训练的自定义模型支持商用,但具体授权条款取决于您使用的数据集和平台政策。建议在训练前仔细阅读平台的使用条款,确保符合商用授权要求。

如何提高模型训练的质量?

提高模型训练质量的关键因素包括:提供高质量、多样化的训练数据;编写精准的实例提示;选择合适的训练强度和分辨率;进行多次迭代优化。建议从少量数据开始测试,逐步调整参数以获得最佳效果。

模型训练失败的常见原因有哪些?

模型训练失败可能的原因包括:数据集质量不佳或数量不足;实例提示不够明确;API密钥权限不足;训练参数设置不合理;系统资源暂时不可用等。如遇训练失败,API会返回具体错误信息,您可以根据提示调整后重新尝试。