必须同时满足身份认证、图像输入、模型指定、去噪控制四项条件：①签名三要素按uri×tamp&signaturenonce拼接，②accesskey明文传参、secretkey仅本地签名，③header含x-liblib-access-key和规范authorization，④图像base64无前缀或form-data带宽高，⑤checkpoint_name合法且denoising_strength在0.4–0.6间。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
要在Python项目中通过LiblibAI开放平台API发起图生图请求，必须同时满足身份认证、图像输入、模型指定、去噪控制四项硬性条件，缺一不可，否则返回400或401错误。
身份认证参数
第一步：构造签名三要素
调用前必须生成Signature、Timestamp、SignatureNonce三个查询参数，顺序固定为URI + "&" + Timestamp + "&" + SignatureNonce，拼接错误直接验签失败。
第二步：获取并注入密钥凭证
从LiblibAI官网「API开发平台」复制AccessKey和SecretKey → 将AccessKey作为查询参数明文传入，SecretKey仅用于本地签名计算，【绝不能出现在HTTP请求体或Header中】。
第三步：设置请求头
在Headers中添加X-Liblib-Access-Key: {你的AccessKey}，并按规范构造Authorization头（HMAC-SHA1签名结果经URL安全Base64编码后去除末尾等号）。
图像输入参数
方法一：base64编码上传（推荐）
将参考图读取为bytes → base64.b64encode()转字符串 → 填入JSON payload的image字段，值仅为base64字符串，【严禁包含data:image/png;base64,前缀】。
方法二：multipart/form-data上传（部分接口支持）
以form-data方式提交字段image_file（文件对象），同时必须显式提供width和height参数，否则服务端无法解析尺寸，生成结果必糊。
注意：所有参考图必须满足≥512×512像素、PNG/JPG/WEBP格式、单张≤10MB，不达标则静默丢弃。
模型与任务控制参数
第一步：指定合法checkpoint_name
填入平台当前启用的图生图模型名，例如"F.1 Kontext"或"Seedream 4.0"，填错返回400 "model not found"。
第二步：设置去噪强度
在payload中传入denoising_strength字段，值必须落在0.4–0.6区间，0.32是人像微调最优值，超出范围会导致结构崩坏或风格丢失。
第三步：绑定提示词与风格指令
prompt字段需含具体中文描述+风格锚点词（如“赛博朋克霓虹光效”、“水墨晕染质感”），负向提示词建议固定填"blurry, deformed, text, watermark"防低质输出。
大量免费API接口：立即使用
涵盖生活服务API、金融科技API、企业工商API、等相关的API接口服务。免费API接口可安全、合规地连接上下游，为数据API应用能力赋能！
