Amux
图像

MiniMax Image 01

MiniMax Image 01 系列图像生成模型 — 文生图与图生图（人物角色一致性参考），通过 OpenAI 兼容图像端点调用

MiniMax Image 01 是 MiniMax 推出的图像生成模型系列，支持 文生图（T2I） 与 图生图（I2I — 角色一致性）。amux-api 通过 OpenAI 兼容图像端点调用，网关在内部把 OpenAI 形态请求转换为 MiniMax 原生 /v1/image_generation 协议提交上游，再把响应转回 OpenAI 形态。

模型版本

模型 ID定位状态
MiniMax-Image-01通用版（文生图 / 图生图）✅ 可用
MiniMax-Image-01-live画风版（漫画 / 元气 / 中世纪 / 水彩）⚠️ 暂不支持

MiniMax-Image-01-live 当前在 amux 平台暂未上线，请改用 MiniMax-Image-01。Live 版上线后会同步更新本文档与价格表。

具体单价见 https://api.amux.ai/pricing。

调用方式

amux-api 提供两条 OpenAI 兼容路径，都映射到 MiniMax 原生 POST /v1/image_generation：

端点形态用途
POST /v1/images/generationsapplication/json文生图 / 图生图（参考图通过 JSON 字段传）
POST /v1/images/editsmultipart/form-data图生图（参考图作为 multipart 文件上传，amux 自动 Base64 化注入 subject_reference）
项目值
认证Authorization: Bearer <AMUX_API_KEY>
响应格式application/json

请求体字段

通用字段（T2I / I2I 共用）

Prop

Type

subject_reference[]（图生图 — 角色一致性参考）

MiniMax 的 I2I 不是通用图编辑，而是 人物角色一致性参考：在 prompt 描述基础上，模型保留参考图的人物身份特征（脸部、发型等）渲染新场景。

Prop

Type

提交方式有 3 种（任选其一）：

  1. JSON 顶层：POST /v1/images/generations，请求体顶层 subject_reference: [{ type, image_file }]
  2. JSON extra_body（OpenAI SDK 风格）：extra_body: { subject_reference: [...] }
  3. Multipart 文件：POST /v1/images/edits，把参考图放在 multipart 的 image 字段，amux 自动读取文件 → Base64 Data URL → 填入 subject_reference[0]（type 固定为 character）

兼容写法：image_file 也接受字符串数组形态（["data:..."]），amux 会自动取首个非空元素拍平为单值。

style（画风设置）

仅 image-01-live 生效（image-01 收到 style 会被上游忽略）。当前 amux 平台暂未上线 Live 版，传了也无实际效果，仅作契约说明。

Prop

Type

支持两种写法（amux 会归一）：

  • 嵌套对象：style: { style_type: "...", style_weight: 0.8 }
  • 平铺：顶层（或 extra_body）直接写 style_type / style_weight

size 到 aspect_ratio 映射

如果你只设了 size 而没设 aspect_ratio，amux 会按下表自动映射出 MiniMax 的 aspect_ratio：

sizeaspect_ratio
1024x10241:1
1792x102416:9
1024x17929:16
1536x1024 / 1248x8323:2
1024x1536 / 832x12482:3
1152x8644:3
864x11523:4
1344x57621:9

其他 WxH 尺寸：amux 会按最简比化简，命中上表枚举即生效，否则不传 aspect_ratio，由 MiniMax 用默认值 1:1。

响应字段

amux 把 MiniMax 响应转换为 OpenAI 图像响应 形态：

Prop

Type

ImageData 结构：

Prop

Type

调用示例

文生图 — 基础

curl https://api.amux.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $AMUX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MiniMax-Image-01",
    "prompt": "一只戴着贝雷帽的可爱海獭幼崽，在樱花飘落的春日庭院中翻滚",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }'
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.amux.ai/v1",
    api_key=os.environ["AMUX_API_KEY"],
)

response = client.images.generate(
    model="MiniMax-Image-01",
    prompt="一只戴着贝雷帽的可爱海獭幼崽，在樱花飘落的春日庭院中翻滚",
    n=1,
    size="1024x1024",
)
print(response.data[0].url)
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.amux.ai/v1',
  apiKey: process.env.AMUX_API_KEY,
});

const response = await client.images.generate({
  model: 'MiniMax-Image-01',
  prompt: '一只戴着贝雷帽的可爱海獭幼崽，在樱花飘落的春日庭院中翻滚',
  n: 1,
  size: '1024x1024',
});
console.log(response.data[0].url);

文生图 — 自定义比例 + 多图 + seed

curl https://api.amux.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $AMUX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MiniMax-Image-01",
    "prompt": "电影感的港口黄昏，海鸥掠过，画面质感胶片化",
    "aspect_ratio": "21:9",
    "n": 4,
    "seed": 20260430,
    "response_format": "url",
    "prompt_optimizer": true
  }'

文生图 — 返回 Base64

curl https://api.amux.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $AMUX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MiniMax-Image-01",
    "prompt": "一杯热咖啡放在木桌上，俯拍",
    "response_format": "b64_json",
    "n": 1
  }'

response_format 取 b64_json（OpenAI 风格）或 base64（MiniMax 风格）都可以，amux 会归一为 MiniMax 的 base64。

图生图 — JSON 顶层 subject_reference

curl https://api.amux.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $AMUX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "MiniMax-Image-01",
    "prompt": "戴墨镜的港口工人特写，电影质感",
    "aspect_ratio": "1:1",
    "n": 1,
    "subject_reference": [
      { "type": "character", "image_file": "https://example.com/face.jpg" }
    ]
  }'

Base64 Data URL 同样支持：

{
  "subject_reference": [
    { "type": "character", "image_file": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRg..." }
  ]
}

图生图 — Multipart 上传文件（/v1/images/edits）

POST /v1/images/edits 把参考图作为 multipart 的 image 文件直接上传，amux 自动读取文件 → Base64 Data URL → 填入 subject_reference[0]（type 固定为 character）。仅 MiniMax-Image-01 支持。

curl https://api.amux.ai/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer $AMUX_API_KEY" \
  -F "model=MiniMax-Image-01" \
  -F "prompt=戴墨镜的港口工人特写，电影质感" \
  -F "n=1" \
  -F "size=1024x1024" \
  -F "image=@/path/to/face.jpg"

图生图 — OpenAI SDK 通过 extra_body

OpenAI 官方 SDK 不直接支持 subject_reference 字段，需要通过 extra_body 透传：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.amux.ai/v1", api_key="...")

response = client.images.generate(
    model="MiniMax-Image-01",
    prompt="戴墨镜的港口工人特写，电影质感",
    n=1,
    size="1024x1024",
    extra_body={
        "subject_reference": [
            {"type": "character", "image_file": "https://example.com/face.jpg"}
        ]
    },
)
print(response.data[0].url)
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.amux.ai/v1',
  apiKey: process.env.AMUX_API_KEY,
});

const response = await client.images.generate(
  {
    model: 'MiniMax-Image-01',
    prompt: '戴墨镜的港口工人特写，电影质感',
    n: 1,
    size: '1024x1024',
  },
  {
    body: {
      subject_reference: [
        { type: 'character', image_file: 'https://example.com/face.jpg' },
      ],
    },
  },
);
console.log(response.data[0].url);

amux 当前限制

项状态说明
MiniMax-Image-01-live 模型❌ 暂不支持平台暂未上线，请改用 MiniMax-Image-01；style 字段仍可透传但实际不生效
width / height 单独字段❌ 不透传当前只能用 size / aspect_ratio 控制比例；如需指定具体像素，请反馈追加适配

错误响应

amux 把 MiniMax 上游错误转换为 OpenAI 错误形态：

{
  "error": {
    "message": "...",
    "type": "minimax_image_error",
    "code": "<MiniMax base_resp.status_code>"
  }
}
HTTP 状态码含义
200成功
400参数错误（如 prompt 为空、size 不合法、/v1/images/edits 缺 image 文件等）
401API 密钥无效或缺失
403模型未授权（如使用 MiniMax-Image-01-live）或被内容安全策略阻止
429触发速率限制或额度不足
500 / 502 / 503服务端异常或上游不可用

常见问题

Nano Banana

Nano Banana 模型专属图像生成接口

创建视频生成任务

提交视频生成任务（文生视频 / 图生视频） — 异步任务模式，提交后返回 task_id 用于后续状态查询

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