API文档 - EzEnhancer

认证方式

所有 API 请求需要携带 API Key，在请求头 X-API-Key 中传入。登录后在控制台可创建和管理你的 Key。

# 请求头示例
X-API-Key: YOUR_API_KEY_HERE

图片增强（异步两步流程）

图片增强采用异步处理模式：第一步提交图片即刻返回任务ID；第二步轮询任务状态直到处理完成获取结果图片。

第一步：提交图片 POST /api/enhance

提交图片进行 AI 增强处理，立即返回 job_id，后台异步处理。

参数名	类型	必填	说明
file	File	是	要增强的图片文件，支持 JPG / PNG / WebP 格式
scene	String	否 (默认 normal)	场景类型：`normal` 通用 / `portrait` 人像 / `object` 物体 / `scenery` 风景 / `pets` 宠物 / `text` 文字
output_format	String	否 (默认 jpg)	输出格式：`jpg` / `png` / `webp`

第一步响应：

{
  "code": 0,
  "msg": "任务已提交",
  "data": {
    "job_id": "a1b2c3d4e5f6...",
    "status": "pending",
    "credits_remaining": 98
  }
}

第二步：查询任务状态 GET /api/enhance/status/{job_id}

使用第一步返回的 job_id 轮询任务状态，建议每 2-3 秒查询一次，直到 status 变为 done 或 failed。

参数名	类型	必填	说明
job_id	String	是	第一步返回的任务ID，作为 URL 路径参数

状态说明：

status 值	说明
pending	排队等待处理
processing	正在增强中
done	处理完成，output_url 有值
failed	处理失败，error_message 有值

第二步响应（处理完成）：

{
  "code": 0,
  "data": {
    "job_id": "a1b2c3d4e5f6...",
    "status": "done",
    "output_url": "/files/xxx_enhanced.jpg",
    "error_message": null,
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00",
    "completed_at": "2025-01-01T00:00:15"
  }
}

老照片修复（异步两步流程）

老照片修复采用异步处理模式：第一步提交照片即刻返回任务ID；第二步轮询任务状态直到处理完成。

第一步：提交照片 POST /api/restore

参数名	类型	必填	说明
file	File	是	老照片文件，JPG / PNG / WebP
output_format	String	否 (默认 webp)	输出格式：`webp` / `png` / `jpg`
is_colorize	Int	否 (默认 1)	智能上色：`1` 开 / `0` 关
filter_style	String	否 (默认 No_Style)	滤镜风格：`No_Style` 无滤镜 / `Hong_Kong_Cinema_Style` 香港复古 / `Japanese_Airy_Style` 日系小清新 / `ClassicKodak_AmericanVintage` 经典胶片 / `ModernStudio_ColdWhite` 冷白皮 / `Leica_Monochrome` 黑白人文 / `Dreamy_Glow` 梦幻柔光

第一步响应：

{
  "code": 0,
  "data": { "job_id": "...", "status": "pending", "credits_remaining": 97 }
}

第二步：查询任务状态 GET /api/restore/status/{job_id}

使用第一步返回的 job_id 轮询，建议每 2 秒一次，直到 status 变为 done。

第二步响应（修复完成）：

{
  "code": 0,
  "data": {
    "job_id": "...", "status": "done",
    "output_url": "/files/xxx_restored.webp",
    "error_message": null
  }
}

老照片修复代码示例

Python (requests) — 两步轮询

import requests, time

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "http://your-domain.com"

with open("/path/to/old_photo.jpg", "rb") as f:
    resp = requests.post(f"{BASE_URL}/api/restore",
        files={"file": ("photo.jpg", f, "image/jpeg")},
        data={"output_format": "webp", "is_colorize": "1", "filter_style": "No_Style"},
        headers={"X-API-Key": API_KEY}, timeout=30)

result = resp.json()
job_id = result["data"]["job_id"]
print(f"任务已提交，job_id: {job_id}")

for i in range(90):
    time.sleep(2)
    s = requests.get(f"{BASE_URL}/api/restore/status/{job_id}",
        headers={"X-API-Key": API_KEY}).json()
    st = s["data"]["status"]
    print(f"状态: {st} ({i*2+2}秒)")
    if st == "done":
        print("成功! " + BASE_URL + s["data"]["output_url"])
        break
    elif st == "failed":
        print("失败: " + s["data"].get("error_message", ""))
        break

cURL

# 第一步：提交
curl -X POST http://your-domain.com/api/restore \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -F "file=@old_photo.jpg" -F "output_format=webp" \
  -F "is_colorize=1" -F "filter_style=No_Style"

# 第二步：轮询
curl -X GET http://your-domain.com/api/restore/status/JOB_ID \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"

图片增强代码示例（含轮询）

PHP (cURL) — 两步轮询

<?php
$api_key = 'YOUR_API_KEY';
$base_url = 'http://your-domain.com';

// 第一步：提交图片
$file = new CURLFile('/path/to/your/image.jpg');
$post = [
    'file' => $file,
    'scene' => 'normal',
    'output_format' => 'jpg',
];

$ch = curl_init();
curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $base_url . '/api/enhance');
curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, true);
curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $post);
curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, ['X-API-Key: ' . $api_key]);
curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);

$response = curl_exec($ch);
curl_close($ch);

$result = json_decode($response, true);
if ($result['code'] !== 0) {
    die("提交失败: " . ($result['detail'] ?? $result['msg'] ?? '未知错误') . "\n");
}

$job_id = $result['data']['job_id'];
echo "任务已提交，job_id: " . $job_id . "\n";

// 第二步：轮询直到完成
$max_wait = 120; // 最长等待 120 秒
$interval = 2;   // 每 2 秒查一次
$elapsed = 0;

while ($elapsed < $max_wait) {
    sleep($interval);
    $elapsed += $interval;

    $ch = curl_init();
    curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $base_url . '/api/enhance/status/' . $job_id);
    curl_setopt($ch, CURLOPT_HTTPHEADER, ['X-API-Key: ' . $api_key]);
    curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);
    $status_resp = curl_exec($ch);
    curl_close($ch);

    $status_data = json_decode($status_resp, true);
    $status = $status_data['data']['status'];

    echo "状态: " . $status . " (" . $elapsed . "秒)\n";

    if ($status === 'done') {
        $output_url = $base_url . $status_data['data']['output_url'];
        echo "成功! 结果图片: " . $output_url . "\n";
        break;
    } elseif ($status === 'failed') {
        echo "失败: " . ($status_data['data']['error_message'] ?? '未知错误') . "\n";
        break;
    }
}

if ($elapsed >= $max_wait) {
    echo "超时，请稍后手动查询状态\n";
}

Python (requests) — 两步轮询

import requests
import time

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "http://your-domain.com"

# 第一步：提交图片
with open("/path/to/your/image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/api/enhance",
        files={"file": ("image.jpg", f, "image/jpeg")},
        data={"scene": "normal", "output_format": "jpg"},
        headers={"X-API-Key": API_KEY},
        timeout=30,
    )

result = response.json()
if result["code"] != 0:
    raise Exception(f"提交失败: {result.get('detail', result.get('msg', '未知错误'))}")

job_id = result["data"]["job_id"]
print(f"任务已提交，job_id: {job_id}")
print(f"剩余积分: {result['data']['credits_remaining']}")

# 第二步：轮询直到完成
max_wait = 120  # 最长等待 120 秒
interval = 2    # 每 2 秒查一次
elapsed = 0

while elapsed < max_wait:
    time.sleep(interval)
    elapsed += interval

    status_resp = requests.get(
        f"{BASE_URL}/api/enhance/status/{job_id}",
        headers={"X-API-Key": API_KEY},
        timeout=10,
    )
    status_data = status_resp.json()
    status = status_data["data"]["status"]
    print(f"状态: {status} ({elapsed}秒)")

    if status == "done":
        output_url = BASE_URL + status_data["data"]["output_url"]
        print(f"成功! 结果图片: {output_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print(f"失败: {status_data['data'].get('error_message', '未知错误')}")
        break

if elapsed >= max_wait:
    print("超时，请稍后手动查询状态")

cURL (命令行) — 两步操作

# 第一步：提交图片
curl -X POST http://your-domain.com/api/enhance \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -F "file=@/path/to/image.jpg" \
  -F "scene=normal" \
  -F "output_format=webp"

# 返回 {"code":0,"data":{"job_id":"abc123...","status":"pending",...}}

# 第二步：轮询状态 (替换 JOB_ID)
curl -X GET http://your-domain.com/api/enhance/status/JOB_ID \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"

# 返回 {"code":0,"data":{"job_id":"abc123...","status":"done","output_url":"/files/xxx.webp",...}}

积分消耗表

功能	端点	消耗积分
加载中...

图片放大（异步两步流程）

图片放大采用异步处理模式：第一步提交图片即刻返回任务ID；第二步轮询任务状态直到处理完成获取放大后的图片。

第一步：提交图片 POST /api/upscale

参数名	类型	必填	说明
file	File	是	要放大的图片文件，JPG / PNG / WebP
output_format	String	否 (默认 jpg)	输出格式：`jpg` / `png` / `webp`
scale	Int	否 (默认 2)	放大倍数：`2` = 2倍 / `4` = 4倍
target_resolution	String	否 (默认 none)	目标分辨率：`none` 不指定 / `2K` / `4K` / `8K` / `16K`

第一步响应：

{
  "code": 0,
  "msg": "任务已提交",
  "data": {
    "job_id": "a1b2c3d4e5f6...",
    "status": "pending",
    "credits_remaining": 96
  }
}

第二步：查询任务状态 GET /api/upscale/status/{job_id}

使用第一步返回的 job_id 轮询，建议每 2 秒一次，直到 status 变为 done。

第二步响应（放大完成）：

{
  "code": 0,
  "data": {
    "job_id": "...", "status": "done",
    "output_url": "/files/xxx_upscaled.jpg",
    "error_message": null
  }
}

图片放大代码示例

Python (requests) — 两步轮询

import requests, time

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "http://your-domain.com"

with open("/path/to/image.jpg", "rb") as f:
    resp = requests.post(f"{BASE_URL}/api/upscale",
        files={"file": ("image.jpg", f, "image/jpeg")},
        data={"output_format": "jpg", "scale": "2", "target_resolution": "none"},
        headers={"X-API-Key": API_KEY}, timeout=30)

result = resp.json()
job_id = result["data"]["job_id"]
print(f"任务已提交，job_id: {job_id}")

for i in range(90):
    time.sleep(2)
    s = requests.get(f"{BASE_URL}/api/upscale/status/{job_id}",
        headers={"X-API-Key": API_KEY}).json()
    st = s["data"]["status"]
    print(f"状态: {st} ({i*2+2}秒)")
    if st == "done":
        print("成功! " + BASE_URL + s["data"]["output_url"])
        break
    elif st == "failed":
        print("失败: " + s["data"].get("error_message", ""))
        break

cURL

# 第一步：提交
curl -X POST http://your-domain.com/api/upscale \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -F "file=@image.jpg" -F "output_format=jpg" \
  -F "scale=2" -F "target_resolution=none"

# 第二步：轮询
curl -X GET http://your-domain.com/api/upscale/status/JOB_ID \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"

图片去模糊（异步两步流程）

图片去模糊采用异步处理模式：第一步提交模糊图片即刻返回任务ID；第二步轮询任务状态直到处理完成获取去模糊后的图片。

第一步：提交图片 POST /api/unblur

参数名	类型	必填	说明
file	File	是	要去模糊的图片文件，JPG / PNG / WebP
output_format	String	否 (默认 jpg)	输出格式：`jpg` / `png` / `webp`

第一步响应：

{
  "code": 0,
  "msg": "任务已提交",
  "data": {
    "job_id": "a1b2c3d4e5f6...",
    "status": "pending",
    "credits_remaining": 96
  }
}

第二步：查询任务状态 GET /api/unblur/status/{job_id}

使用第一步返回的 job_id 轮询，建议每 2 秒一次，直到 status 变为 done。

第二步响应（去模糊完成）：

{
  "code": 0,
  "data": {
    "job_id": "...", "status": "done",
    "output_url": "/files/xxx_unblurred.jpg",
    "error_message": null
  }
}

图片去模糊代码示例

Python (requests) — 两步轮询

import requests, time

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "http://your-domain.com"

with open("/path/to/blurry_image.jpg", "rb") as f:
    resp = requests.post(f"{BASE_URL}/api/unblur",
        files={"file": ("image.jpg", f, "image/jpeg")},
        data={"output_format": "jpg"},
        headers={"X-API-Key": API_KEY}, timeout=30)

result = resp.json()
job_id = result["data"]["job_id"]
print(f"任务已提交，job_id: {job_id}")

for i in range(90):
    time.sleep(2)
    s = requests.get(f"{BASE_URL}/api/unblur/status/{job_id}",
        headers={"X-API-Key": API_KEY}).json()
    st = s["data"]["status"]
    print(f"状态: {st} ({i*2+2}秒)")
    if st == "done":
        print("成功! " + BASE_URL + s["data"]["output_url"])
        break
    elif st == "failed":
        print("失败: " + s["data"].get("error_message", ""))
        break

cURL

# 第一步：提交
curl -X POST http://your-domain.com/api/unblur \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -F "file=@blurry_image.jpg" -F "output_format=jpg"

# 第二步：轮询
curl -X GET http://your-domain.com/api/unblur/status/JOB_ID \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"

图片锐化（异步两步流程）

图片锐化采用异步处理模式：第一步提交图片即刻返回任务ID；第二步轮询任务状态直到处理完成获取锐化后的图片。

第一步：提交图片 POST /api/sharpen

参数名	类型	必填	说明
file	File	是	要锐化的图片文件，JPG / PNG / WebP
output_format	String	否 (默认 jpg)	输出格式：`jpg` / `png` / `webp`

第一步响应：

{
  "code": 0,
  "msg": "任务已提交",
  "data": {
    "job_id": "a1b2c3d4e5f6...",
    "status": "pending",
    "credits_remaining": 99
  }
}

第二步：查询任务状态 GET /api/sharpen/status/{job_id}

使用第一步返回的 job_id 轮询，建议每 2 秒一次，直到 status 变为 done。

第二步响应（锐化完成）：

{
  "code": 0,
  "data": {
    "job_id": "...", "status": "done",
    "output_url": "/files/xxx_sharpened.jpg",
    "error_message": null
  }
}

图片锐化代码示例

Python (requests)

import requests, time

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "http://your-domain.com"

with open("/path/to/image.jpg", "rb") as f:
    resp = requests.post(f"{BASE_URL}/api/sharpen",
        files={"file": ("image.jpg", f, "image/jpeg")},
        data={"output_format": "jpg"},
        headers={"X-API-Key": API_KEY}, timeout=30)

result = resp.json()
job_id = result["data"]["job_id"]

for i in range(90):
    time.sleep(2)
    s = requests.get(f"{BASE_URL}/api/sharpen/status/{job_id}",
        headers={"X-API-Key": API_KEY}).json()
    st = s["data"]["status"]
    if st == "done":
        print("成功! " + BASE_URL + s["data"]["output_url"])
        break
    elif st == "failed":
        print("失败: " + s["data"].get("error_message", ""))
        break

cURL

# 第一步：提交
curl -X POST http://your-domain.com/api/sharpen \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -F "file=@image.jpg" -F "output_format=jpg"

# 第二步：轮询
curl -X GET http://your-domain.com/api/sharpen/status/JOB_ID \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"

文字图片清晰（异步两步流程）

文字图片清晰采用异步处理模式：第一步提交包含文字的图片即刻返回任务ID；第二步轮询任务状态直到处理完成获取清晰化后的图片。

第一步：提交图片 POST /api/unblur-text

参数名	类型	必填	说明
file	File	是	要清晰化的文字图片，JPG / PNG / WebP
output_format	String	否 (默认 jpg)	输出格式：`jpg` / `png` / `webp`

第一步响应：

{
  "code": 0,
  "msg": "任务已提交",
  "data": {
    "job_id": "a1b2c3d4e5f6...",
    "status": "pending",
    "credits_remaining": 98
  }
}

第二步：查询任务状态 GET /api/unblur-text/status/{job_id}

使用第一步返回的 job_id 轮询，建议每 2 秒一次，直到 status 变为 done。

第二步响应（清晰化完成）：

{
  "code": 0,
  "data": {
    "job_id": "...", "status": "done",
    "output_url": "/files/xxx_unblur_text.jpg",
    "error_message": null
  }
}

文字图片清晰代码示例

Python (requests)

import requests, time

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "http://your-domain.com"

with open("/path/to/text_image.jpg", "rb") as f:
    resp = requests.post(f"{BASE_URL}/api/unblur-text",
        files={"file": ("image.jpg", f, "image/jpeg")},
        data={"output_format": "jpg"},
        headers={"X-API-Key": API_KEY}, timeout=30)

result = resp.json()
job_id = result["data"]["job_id"]

for i in range(90):
    time.sleep(2)
    s = requests.get(f"{BASE_URL}/api/unblur-text/status/{job_id}",
        headers={"X-API-Key": API_KEY}).json()
    st = s["data"]["status"]
    if st == "done":
        print("成功! " + BASE_URL + s["data"]["output_url"])
        break
    elif st == "failed":
        print("失败: " + s["data"].get("error_message", ""))
        break

cURL

# 第一步：提交
curl -X POST http://your-domain.com/api/unblur-text \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -F "file=@text_image.jpg" -F "output_format=jpg"

# 第二步：轮询
curl -X GET http://your-domain.com/api/unblur-text/status/JOB_ID \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"

背景移除（异步两步流程）

背景移除采用异步处理模式：第一步提交图片即刻返回任务ID；第二步轮询任务状态直到处理完成获取去背景后的透明图片。

第一步：提交图片 POST /api/bg-remove

参数名	类型	必填	说明
file	File	是	要去除背景的图片文件，JPG / PNG / WebP
output_format	String	否 (默认 png)	输出格式（透明背景）：`png` / `webp`

第一步响应：

{
  "code": 0,
  "msg": "任务已提交",
  "data": {
    "job_id": "a1b2c3d4e5f6...",
    "status": "pending",
    "credits_remaining": 99
  }
}

第二步：查询任务状态 GET /api/bg-remove/status/{job_id}

使用第一步返回的 job_id 轮询，建议每 2 秒一次，直到 status 变为 done。返回的图片为透明背景 PNG/WebP。

第二步响应（移除完成）：

{
  "code": 0,
  "data": {
    "job_id": "...", "status": "done",
    "output_url": "/files/xxx_bg_removed.png",
    "error_message": null
  }
}

背景移除代码示例

Python (requests)

import requests, time

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "http://your-domain.com"

with open("/path/to/image.jpg", "rb") as f:
    resp = requests.post(f"{BASE_URL}/api/bg-remove",
        files={"file": ("image.jpg", f, "image/jpeg")},
        data={"output_format": "png"},
        headers={"X-API-Key": API_KEY}, timeout=30)

result = resp.json()
job_id = result["data"]["job_id"]

for i in range(90):
    time.sleep(2)
    s = requests.get(f"{BASE_URL}/api/bg-remove/status/{job_id}",
        headers={"X-API-Key": API_KEY}).json()
    st = s["data"]["status"]
    if st == "done":
        print("成功! " + BASE_URL + s["data"]["output_url"])
        break
    elif st == "failed":
        print("失败: " + s["data"].get("error_message", ""))
        break

cURL

# 第一步：提交
curl -X POST http://your-domain.com/api/bg-remove \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -F "file=@image.jpg" -F "output_format=png"

# 第二步：轮询
curl -X GET http://your-domain.com/api/bg-remove/status/JOB_ID \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"

去除眩光（异步两步流程）

去除眩光采用异步处理模式：第一步提交图片即刻返回任务ID；第二步轮询任务状态直到处理完成获取去除眩光后的图片。

第一步：提交图片 POST /api/remove-glare

参数名	类型	必填	说明
file	File	是	要去除眩光的图片文件，JPG / PNG / WebP
output_format	String	否 (默认 jpg)	输出格式：`jpg` / `png` / `webp`
scene	String	否 (默认 normal)	眩光场景类型： `normal` 通用 / `glasses` 眼镜反光 / `harsh_highlights` 强光 / `flash_spots` 闪光点 / `outdoor_sunlight` 户外阳光

第一步响应：

{
  "code": 0,
  "msg": "任务已提交",
  "data": {
    "job_id": "a1b2c3d4e5f6...",
    "status": "pending",
    "credits_remaining": 98
  }
}

第二步：查询任务状态 GET /api/remove-glare/status/{job_id}

使用第一步返回的 job_id 轮询，建议每 2 秒一次，直到 status 变为 done。

第二步响应（处理完成）：

{
  "code": 0,
  "data": {
    "job_id": "...", "status": "done",
    "output_url": "/files/xxx_remove_glare.jpg",
    "error_message": null
  }
}

去除眩光代码示例

Python (requests)

import requests, time

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "http://your-domain.com"

with open("/path/to/image.jpg", "rb") as f:
    resp = requests.post(f"{BASE_URL}/api/remove-glare",
        files={"file": ("image.jpg", f, "image/jpeg")},
        data={"output_format": "jpg", "scene": "normal"},
        headers={"X-API-Key": API_KEY}, timeout=30)

result = resp.json()
job_id = result["data"]["job_id"]

for i in range(90):
    time.sleep(2)
    s = requests.get(f"{BASE_URL}/api/remove-glare/status/{job_id}",
        headers={"X-API-Key": API_KEY}).json()
    st = s["data"]["status"]
    if st == "done":
        print("成功! " + BASE_URL + s["data"]["output_url"])
        break
    elif st == "failed":
        print("失败: " + s["data"].get("error_message", ""))
        break

cURL

# 第一步：提交
curl -X POST http://your-domain.com/api/remove-glare \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -F "file=@image.jpg" -F "output_format=jpg" -F "scene=normal"

# 第二步：轮询
curl -X GET http://your-domain.com/api/remove-glare/status/JOB_ID \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"

照片上色（异步两步流程）

照片上色采用异步处理模式：第一步提交黑白照片即刻返回任务ID；第二步轮询任务状态直到处理完成获取上色后的彩色图片。

第一步：提交图片 POST /api/colorize

参数名	类型	必填	说明
file	File	是	要上色的黑白照片，JPG / PNG / WebP
output_format	String	否 (默认 jpg)	输出格式：`jpg` / `png` / `webp`

第一步响应：

{
  "code": 0,
  "msg": "任务已提交",
  "data": {
    "job_id": "a1b2c3d4e5f6...",
    "status": "pending",
    "credits_remaining": 98
  }
}

第二步：查询任务状态 GET /api/colorize/status/{job_id}

使用第一步返回的 job_id 轮询，建议每 2 秒一次，直到 status 变为 done。

第二步响应（上色完成）：

{
  "code": 0,
  "data": {
    "job_id": "...", "status": "done",
    "output_url": "/files/xxx_colorized.jpg",
    "error_message": null
  }
}

照片上色代码示例

Python (requests)

import requests, time

API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "http://your-domain.com"

with open("/path/to/bw_photo.jpg", "rb") as f:
    resp = requests.post(f"{BASE_URL}/api/colorize",
        files={"file": ("bw_photo.jpg", f, "image/jpeg")},
        data={"output_format": "jpg"},
        headers={"X-API-Key": API_KEY}, timeout=30)

result = resp.json()
job_id = result["data"]["job_id"]

for i in range(90):
    time.sleep(2)
    s = requests.get(f"{BASE_URL}/api/colorize/status/{job_id}",
        headers={"X-API-Key": API_KEY}).json()
    st = s["data"]["status"]
    if st == "done":
        print("成功! " + BASE_URL + s["data"]["output_url"])
        break
    elif st == "failed":
        print("失败: " + s["data"].get("error_message", ""))
        break

cURL

# 第一步：提交
curl -X POST http://your-domain.com/api/colorize \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -F "file=@bw_photo.jpg" -F "output_format=jpg"

# 第二步：轮询
curl -X GET http://your-domain.com/api/colorize/status/JOB_ID \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"

图片编辑（异步两步流程）

图片编辑采用异步处理模式：第一步提交图片和编辑参数即刻返回任务ID；第二步轮询任务状态直到处理完成获取编辑后的图片。通过自定义提示词用自然语言描述修改需求。

第一步：提交编辑任务

POST /api/editor

Content-Type: multipart/form-data

参数	类型	必需	说明
file	file	✅ 是	要编辑的图片文件，支持 JPG/PNG/WebP
output_format	string	否	输出格式：`jpg` / `png`，默认 `jpg`
aspect_ratio	string	否	画面比例：`default` / `1:1` / `4:3` / `3:2` / `16:9` / `9:16` / `2:3` / `3:4` / `21:9` / `9:21`，默认 `default`
prompt	string	否	自定义编辑提示词，用自然语言描述修改需求

第一步 - 响应

{
  "code": 0,
  "msg": "任务已提交",
  "data": {
    "job_id": "abc123...",
    "status": "pending",
    "credits_remaining": 97
  }
}

第二步：查询编辑结果

GET /api/editor/status/{job_id}

第二步 - 响应

{
  "code": 0,
  "data": {
    "job_id": "abc123...",
    "status": "done",
    "output_url": "/uploads/xxx.jpg",
    "error_message": null,
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00",
    "completed_at": "2025-01-01T00:00:10"
  }
}

代码示例

Python

import time, requests

BASE_URL = "http://your-domain.com"
HEADERS = {"X-API-Key": "YOUR_API_KEY"}

# Step 1: Submit
files = {"file": open("photo.jpg", "rb")}
data = {
    "output_format": "jpg",
    "aspect_ratio": "default",
    "prompt": "添加温暖的电影色调，柔化皮肤",
}
resp = requests.post(
    f"{BASE_URL}/api/editor",
    files=files, data=data, headers=HEADERS
)
job_id = resp.json()["data"]["job_id"]
print("Job ID:", job_id)

# Step 2: Poll
while True:
    s = requests.get(
        f"{BASE_URL}/api/editor/status/{job_id}",
        headers=HEADERS
    ).json()["data"]
    st = s["status"]
    if st == "done":
        print("成功! " + BASE_URL + s["output_url"])
        break
    elif st == "failed":
        print("失败: " + s.get("error_message", ""))
        break
    time.sleep(2)

cURL

# 第一步：提交编辑任务
curl -X POST http://your-domain.com/api/editor \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY" \
  -F "file=@photo.jpg" -F "output_format=jpg" \
  -F "aspect_ratio=default" -F "prompt=添加温暖的电影色调"

# 第二步：轮询
curl -X GET http://your-domain.com/api/editor/status/JOB_ID \
  -H "X-API-Key: YOUR_API_KEY"

其他 API 端点

# 查询积分余额
GET /api/user/credits
Header: X-API-Key: YOUR_API_KEY

# 查询套餐列表 (无需认证)
GET /api/payment/plans

# 查询使用记录
GET /api/user/task-history?page=1&limit=20
Header: X-API-Key: YOUR_API_KEY

API 文档

认证方式

图片增强（异步两步流程）

第一步：提交图片 POST /api/enhance

第二步：查询任务状态 GET /api/enhance/status/{job_id}

老照片修复（异步两步流程）

第一步：提交照片 POST /api/restore

第二步：查询任务状态 GET /api/restore/status/{job_id}

老照片修复代码示例

Python (requests) — 两步轮询

cURL

图片增强代码示例（含轮询）

PHP (cURL) — 两步轮询

Python (requests) — 两步轮询

cURL (命令行) — 两步操作

积分消耗表

图片放大（异步两步流程）

第一步：提交图片 POST /api/upscale

第二步：查询任务状态 GET /api/upscale/status/{job_id}

图片放大代码示例

Python (requests) — 两步轮询

cURL

图片去模糊（异步两步流程）

第一步：提交图片 POST /api/unblur

第二步：查询任务状态 GET /api/unblur/status/{job_id}

图片去模糊代码示例

Python (requests) — 两步轮询

cURL

图片锐化（异步两步流程）

第一步：提交图片 POST /api/sharpen

第二步：查询任务状态 GET /api/sharpen/status/{job_id}

图片锐化代码示例

Python (requests)

cURL

文字图片清晰（异步两步流程）

第一步：提交图片 POST /api/unblur-text

第二步：查询任务状态 GET /api/unblur-text/status/{job_id}

文字图片清晰代码示例

Python (requests)

cURL

背景移除（异步两步流程）

第一步：提交图片 POST /api/bg-remove

第二步：查询任务状态 GET /api/bg-remove/status/{job_id}

背景移除代码示例

Python (requests)

cURL

去除眩光（异步两步流程）

第一步：提交图片 POST /api/remove-glare

第二步：查询任务状态 GET /api/remove-glare/status/{job_id}

去除眩光代码示例

Python (requests)

cURL

照片上色（异步两步流程）

第一步：提交图片 POST /api/colorize

第二步：查询任务状态 GET /api/colorize/status/{job_id}

照片上色代码示例

Python (requests)

cURL

图片编辑（异步两步流程）

第一步：提交编辑任务

第一步 - 响应

第二步：查询编辑结果

第二步 - 响应

代码示例

Python

cURL

其他 API 端点