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# テキストから画像へ

### sunra API を使用して画像を生成する方法

sunra API で画像を作成するには、入力パラメーターを含めて指定されたエンドポイントにリクエストを送信します。API は、事前にトレーニングされたモデルを活用してテキストプロンプトに基づいて画像を生成し、自然言語で説明することでビジュアルを作成できるようにします。

sunra API を使用してテキストから画像を生成する方法の例を次に示します。

<CodeGroup>
  ```javascript Javascript theme={null}
  import { sunra } from "@sunra/client";

  const result = await sunra.subscribe("black-forest-labs/flux-kontext-max/text-to-image", {
    input: {
      prompt: '花が咲いているお茶が入ったガラスのティーポットが、太陽の光が差し込む窓際の木製のテーブルに置かれ、穏やかな朝の光が差し込んでいます。',
      prompt_enhancer: true,
      aspect_ratio: '16:9',
      output_format: 'jpeg',
      safety_tolerance: 2
    },
    logs: true,
    onQueueUpdate: (update) => {
      console.log(update)
    },
  });
  console.log(result.data);
  console.log(result.requestId);
  ```

  ```python Python theme={null}
  import sunra_client

  result = sunra_client.subscribe(
      "black-forest-labs/flux-kontext-max/text-to-image",
      arguments={
          "prompt": "花が咲いているお茶が入ったガラスのティーポットが、太陽の光が差し込む窓際の木製のテーブルに置かれ、穏やかな朝の光が差し込んでいます。",
          "prompt_enhancer": True,
          "aspect_ratio": "16:9",
          "output_format": "jpeg",
          "safety_tolerance": 2
      },
      with_logs=True,
      on_enqueue=print,
      on_queue_update=print,
  )
  print(result)
  ```

  ```java Java theme={null}
  import ai.sunra.client.*;
  import ai.sunra.client.queue.*;
  import java.util.Map;
  import com.google.gson.JsonObject;
  import java.util.function.Consumer;

  ClientConfig config = ClientConfig.builder()
      .withCredentials(CredentialsResolver.fromEnv())
      .build();

  SunraClient client = SunraClient.withConfig(config);
  Map<String, Object> input = Map.of(
      "prompt", "花が咲いているお茶が入ったガラスのティーポットが、太陽の光が差し込む窓際の木製のテーブルに置かれ、穏やかな朝の光が差し込んでいます。",
      "prompt_enhancer", true,
      "aspect_ratio", "16:9",
      "output_format", "jpeg",
      "safety_tolerance", 2
  );

  Consumer<QueueStatus.StatusUpdate> statusUpdateHandler = update -> {
      String status = update.getStatus().toString();
      String message = String.format("\nステータス更新: %s, リクエストID: %s",
          status, update.getRequestId());
      System.out.println(message);
  };

  SubscribeOptions<JsonObject> options = SubscribeOptions.<JsonObject>builder()
      .input(input)
      .resultType(JsonObject.class)
      .onQueueUpdate(statusUpdateHandler)
      .logs(true)
      .build();

  Output<JsonObject> response = client.subscribe("black-forest-labs/flux-kontext-max/text-to-image", options);
  System.out.println("完了しました！");
  System.out.println(response.getData());
  ```

  ```bash Curl theme={null}
  curl --request POST \
    --url https://api.sunra.ai/v1/queue/black-forest-labs/flux-kontext-max/text-to-image \
    --header "Authorization: Key $SUNRA_KEY" \
    --header "Content-Type: application/json" \
    --data '{"prompt":"花が咲いているお茶が入ったガラスのティーポットが、太陽の光が差し込む窓際の木製のテーブルに置かれ、穏やかな朝の光が差し込んでいます。","prompt_enhancer":true,"aspect_ratio":"16:9","output_format":"jpeg","safety_tolerance":2}'
  ```
</CodeGroup>

### モデルの選択方法

sunra はさまざまな画像生成モデルを提供しています。希望するスタイルと品質に基づいて、ニーズに合ったものを選択してください。

利用可能なモデルには次のものがあります。

* **[black-forest-labs/flux-kontext-pro](https://sunra.ai/models/black-forest-labs/flux-kontext-pro)**: FLUX.1 品質でローカル編集、生成的変更、テキストから画像への生成を提供する統合モデル。テキストと画像の入力を処理して、画期的な速度で正確な領域編集または完全なシーン変換を行い、複数の編集ターンにわたってキャラクターの一貫性を維持する反復的なワークフローを開拓します。
* **[black-forest-labs/flux-1.1-pro](https://sunra.ai/models/black-forest-labs/flux-1.1-pro)**: FLUX の最高傑作で、最高のプロンプト追従性、視覚品質、画像の詳細、出力の多様性を備え、驚異的な速度で最先端のパフォーマンスの画像生成を提供します。
* **[google-deepmind/imagen4](https://sunra.ai/models/google-deepmind/imagen4)**: Imagen 4 は、細かいディテール、正確なテキスト、多言語プロンプトのサポートを備えたフォトリアリスティックな 2K 画像を生成します。

モデルを選択するには、図のように subscribe メソッドでその ID を指定します。[テキストから画像へのモデル](https://sunra.ai/models?modalities%5B0%5D=modality-text-image) ページでその他のモデルを調べてください。