Edición y variaciones de imágenes
API v3 de conjuntos de imágenes y fotografía de moda con IA MCP
Cree conjuntos de imagen de comercio electrónico de prendas de vestir con referencias opcionales modelo y escena.
Prompts y casos de uso de API v3 de conjuntos de imágenes y fotografía de moda con IA
Después de conectar esta herramienta MCP a tu asistente de IA, puedes plantear las preguntas siguientes. Sustituye los marcadores entre corchetes por tus datos y usa los valores admitidos en Argumentos.
¿Es tu primera vez con Nexscope MCP? Sigue la guía de conexión, y después usa los prompts siguientes. Las pestañas Integración y Parámetros y respuesta contienen los pasos de conexión, un ejemplo de llamada y la referencia técnica.
1. Crear un conjunto de imagen de marketing
Prompt: Cree una imagen del vestido [reference images] utilizando [verified selling points]. Producción [requested image types and counts] y no inventar reclamaciones de producto.
2. Construir un resumen de las imágenes del producto
Prompt: Extraer puntos de venta visibles [reference images] y crear [requested apparel image types and counts]. Mantenga atributos inciertos fuera de la copia.
3. Crear diseños de marca consistente
Prompt: Cree una imagen del vestido [reference images] utilizando [verified selling points]. Producción [requested image types and counts] y no inventar reclamaciones de producto. Seguir [brand colors], [font style], [sales region], [language], [platform] y [additional brand directions]. Incluir texto sólo cuando se solicite.
4. Preparar Contenido A+
Prompt: Cree una imagen del vestido [reference images] utilizando [verified selling points]. Producción [requested image types and counts] y no inventar reclamaciones de producto. Crear [standard or premium A+ layouts], opcionalmente incluyendo diseños de teléfono, en [supported A+ aspect ratio]. Uso [saved A+ styles or a custom layout brief] y [saved selling-point styles or custom callouts].
5. Revisar el texto publicitario
Prompt: Cree una imagen del vestido [reference images] utilizando [verified selling points]. Producción [requested image types and counts] y no inventar reclamaciones de producto. Aplica mi [sensitive-word library] y [replacement-word library] a la copia generada conservando los hechos de producto verificados.
6. Dirigir el modelo y el escenario
Prompt: Cree una imagen del vestido [reference images] utilizando [verified selling points]. Producción [requested image types and counts] y no inventar reclamaciones de producto. Uso [model reference] y [scene reference] con [model and scene brief]. Elija si corresponder a la escena de cerca o permitir una interpretación más suelta.
7. Fitar la salida a un lugar
Prompt: Cree una imagen del vestido [reference images] utilizando [verified selling points]. Producción [requested image types and counts] y no inventar reclamaciones de producto. Uso [supported resolution] y [supported aspect ratio] para mi destino. Compruebe la compatibilidad con el modelo de imagen seleccionado.
8. Elija un modelo de imagen
Prompt: Cree una imagen del vestido [reference images] utilizando [verified selling points]. Producción [requested image types and counts] y no inventar reclamaciones de producto. Uso [supported image or analysis model] para esta tarea, manteniendo las mismas referencias y breve creativo.
9. Elija GPT Calidad de imagen
Prompt: Cree una imagen del vestido [reference images] utilizando [verified selling points]. Producción [requested image types and counts] y no inventar reclamaciones de producto. Al utilizar el soporte GPT Proveedor de imagen, uso [low, medium or high quality]. No aplique esta opción específica del proveedor a otros modelos.
Qué debes proporcionar
Proporciona recursos que tengas derecho a usar y que cumplan los límites documentados de formato, dimensiones y cantidad de archivos de esta herramienta.
Una tarea pendiente todavía no ofrece un resultado final de imagen, vídeo o texto. Consulta la tarea existente en vez de enviar otra solicitud idéntica.
Paso 1 · Conectar
Conecta tu asistente de IA
Conecta un cliente MCP compatible a Nexscope y selecciona esta herramienta en tu asistente. Completa la autenticación en la configuración de conexión del cliente.
POST https://api.nexscope.ai/mcp
MCP-Protocol-Version: 2025-11-25
Content-Type: application/jsonAutenticación
Usa el código de autorización OAuth 2.1 con PKCE y el ámbito mcp:tools. Las claves de API siguen siendo una opción de compatibilidad admitida.
Authorization: Bearer nk-xxxxxxxxxxxxxxxxx¿Usas una clave de API? Obtén tu clave en Acceso a la API e inclúyela en el encabezado Authorization que se muestra arriba.
Llamar a esta herramienta MCP
nexscope_ai_apparel_image_set_photography_v3https://api.nexscope.ai/mcptools/callInicializa una sesión HTTP Streamable MCP 2025-11-25 en https://api.nexscope.ai/mcp y después usa tools/call.
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": "ai-apparel-image-set-photography-v3-1",
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "nexscope_ai_apparel_image_set_photography_v3",
"arguments": {
"aPlusAspectRatio": "1:1",
"aPlusHasPhone": false,
"aPlusNum": 0,
"aPlusProNum": 0,
"aPlusStyles": [
{
"id": 1
},
{
"prompt": "clean editorial layout"
}
],
"aspectRatio": "1:1",
"brandKey": "{\"brandColor\":\"#0775FA\",\"fontStyle\":\"sans serif\",\"salesRegion\":\"North America\",\"language\":\"English\",\"platform\":\"Amazon\"}",
"imageList": [
"https://example.com/product.jpg"
],
"insTypeNum": 0,
"isExactScene": true,
"isExtractPrePoint": false,
"modelAndSceneInfo": "{\"model\":\"female adult\",\"scene\":\"studio\"}",
"modelImageUrl": "https://example.com/model-reference.jpg",
"modelTypeNum": 0,
"noText": false,
"pointStyles": [
{
"id": 2
},
{
"prompt": "minimal feature callouts"
}
],
"provider": "BANANA_2",
"quality": "medium",
"replaceLibraryId": 1002,
"resolution": "2K",
"sceneImageUrl": "https://example.com/scene.jpg",
"sellerPoint": "Lightweight breathable summer dress",
"sellerTypeNum": 0,
"sensitiveLibraryId": 1001,
"sizeTypeNum": 0,
"whiteTypeNum": 0
}
}
}MCP 2025-11-25 · Streamable HTTPLa respuesta SSE del POST inicial comunica el progreso. El flujo SSE por GET transmite notificaciones; si se restablece la conexión, consulta la tarea asíncrona existente en vez de enviarla de nuevo.
Flujo de tareas asíncronas
- 1. Crear una sola vez
Conserva el taskId devuelto.
- 2. Consultar con espera progresiva
Usa nexscope_media_task_result después de 5 segundos y luego de 10, 20 y 30 segundos.
- 3. Usar el resultado final
Detén las consultas al obtener éxito, fallo o tiempo de espera agotado.
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": "ai-apparel-image-set-photography-v3-result-1",
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "nexscope_media_task_result",
"arguments": {
"skillSlug": "ai-apparel-image-set-photography-v3",
"taskId": "TASK_ID_FROM_THE_GENERATION_RESULT"
}
}
}Argumentos
| Nombre | Tipo | Obligatorio | Descripción |
|---|---|---|---|
imageList | array | obligatorio | Imagen del vestido público URLs. Proporcionar no más de 5 JPG, JPEG, PNGo WEBP imágenes; cada imagen debe ser al menos 10 MB y entre 384 y 4096 píxeles. Ejemplo: [
"https://example.com/product.jpg"
] |
provider | string | opcional | Modelo de imagen. Defaults to BANANA_2Valores respaldados: BANANA_2, BANANA_2_LITE, BANANA_PRO, WAN2_7, SEEDREAM5_PRO, GPT_2_IMAGE. Ejemplo: BANANA_2 |
sellerPoint | string | opcional | Puntos de venta de productos, hasta 2500 caracteres. Se requiere cuando isExtractPrePoint es falso. Ejemplo: Lightweight breathable summer dress |
isExtractPrePoint | boolean | opcional | Ya sea para extraer automáticamente los puntos de venta. Defaults to false. Cuando es falso, sellerPoint es necesario. Ejemplo: false |
resolution | string | opcional | Resolución de objetivos apoyada por el proveedor seleccionado. Ejemplo: 2K |
aspectRatio | string | opcional | Relación de aspecto objetivo. Ejemplo: 1:1 |
noText | boolean | opcional | Si las imágenes generadas deben evitar el texto. Ejemplo: false |
brandKey | string | opcional | Información de marca opcional serializada como JSON cuerda. Claves compatibles: brandColor, fontStyle, salesRegion, idioma, plataforma, customSettings. Ejemplo: {"brandColor":"#0775FA","fontStyle":"sans serif","salesRegion":"North America","language":"English","platform":"Amazon"} |
quality | string | opcional | GPT Calidad de imagen solamente. Valores compatibles: bajo, mediano o alto. Ejemplo: medium |
sensitiveLibraryId | integer | opcional | Biblioteca opcional de palabras sensibles ID utilizado para la pantalla de la copia generada. Ejemplo: 1001 |
replaceLibraryId | integer | opcional | Biblioteca opcional de la palabra de reemplazo ID utilizado para reescribir copia generada. Ejemplo: 1002 |
modelImageUrl | string | opcional | Imagen de referencia modelo opcional URL. Ejemplo: https://example.com/model-reference.jpg |
sceneImageUrl | string | opcional | Imagen de referencia de escena opcional URL. Ejemplo: https://example.com/scene.jpg |
isExactScene | boolean | opcional | Ya sea para que coincida con la escena proporcionada de cerca. Defaults to true. Ejemplo: true |
modelAndSceneInfo | string | opcional | Información modelo y escena serializada como JSON hilo o texto estructurado conciso. Ejemplo: {"model":"female adult","scene":"studio"} |
aPlusNum | integer | opcional | Número de imágenes estándar A+, de 0 a 12. Predeterminados a 0. Ejemplo: 0 |
aPlusProNum | integer | opcional | Número de imágenes A+ premium, de 0 a 12. Predeterminados a 0. Ejemplo: 0 |
aPlusHasPhone | boolean | opcional | Si la salida A+ incluye diseños de pantalla de teléfono. Ejemplo: false |
aPlusAspectRatio | string | opcional | Relación de aspecto de salida A+. Valores respaldados: 16:9, 9:16, 1:1, 1:3.7. Ejemplo: 1:1 |
modelTypeNum | integer | opcional | Número de imágenes modelo, de 0 a 12. Predeterminados a 0. Ejemplo: 0 |
insTypeNum | integer | opcional | Número de imágenes de estilo social, de 0 a 12. Predeterminados a 0. Ejemplo: 0 |
sellerTypeNum | integer | opcional | Número de imágenes de punto de venta, de 0 a 12. Predeterminados a 0. Ejemplo: 0 |
sizeTypeNum | integer | opcional | Número de imágenes de información de tamaño, de 0 a 12. Predeterminados a 0. Ejemplo: 0 |
whiteTypeNum | integer | opcional | Número de imágenes de fondo blanco, de 0 a 12. Predeterminados a 0. Ejemplo: 0 |
aPlusStyles | array | opcional | Entradas opcionales de estilo A+. Cada artículo puede contener un id estilo guardado o un aviso personalizado. Ejemplo: [
{
"id": 1
},
{
"prompt": "clean editorial layout"
}
] |
pointStyles | array | opcional | Entradas de estilo de venta opcionales. Cada artículo puede contener un id estilo guardado o un aviso personalizado. Ejemplo: [
{
"id": 2
},
{
"prompt": "minimal feature callouts"
}
] |
Campos de respuesta
Usa structuredContent como los datos de respuesta de la API para el procesamiento programático.
| Nombre | Tipo | Obligatorio | Descripción |
|---|---|---|---|
code | integer | obligatorio | 0 indica que la solicitud se ha aceptado o se ha completado correctamente; cualquier valor distinto de cero indica un error de la plataforma. |
cost | string | obligatorio | Milliseconds pasados, nunca créditos; -1 solicitudes fuera de la web. |
data | any | obligatorio | Valor de Data usado por esta operación de API. |
msg | string | null | obligatorio | Valor de Msg usado por esta operación de API. |
time | string | obligatorio | Tiempo local del servidor: yyyy-MM- No. HH:mm:ss. |
traceId | string | null | obligatorio | Valor de Trace id usado por esta operación de API. |
ts | string | obligatorio | Época milisegundos. |
Opción 1 de cualquier alternativa — requiere taskId, status, result
| Nombre | Tipo | Obligatorio | Descripción |
|---|---|---|---|
data | object | obligatorio | Valor de Data usado por esta operación de API. |
data.result | any | obligatorio | Producción completa de generación retenida del resultado de la tarea. Las esferas varían según la capacidad; el uso generado de los recursos Nexscope- hospedado URLs y cualquier cargo representa Nexscope créditos. Esta es la salida del negocio, no un recibo de creación de tareas. |
data.status | string | obligatorio | Valor de Status usado por esta operación de API. Permitidos: PENDING, RUNNING, SUCCEEDED, FAILED, TIMEOUT |
data.taskId | string | obligatorio | Valor de Task id usado por esta operación de API. |
Opción 1 de cualquier alternativa
| Nombre | Tipo | Obligatorio | Descripción |
|---|---|---|---|
data.result | object | obligatorio | Producción completa de generación retenida del resultado de la tarea. Las esferas varían según la capacidad; el uso generado de los recursos Nexscope- hospedado URLs y cualquier cargo representa Nexscope créditos. Esta es la salida del negocio, no un recibo de creación de tareas. |
Opción 2 de cualquier alternativa
| Nombre | Tipo | Obligatorio | Descripción |
|---|---|---|---|
data.result | null | obligatorio | Producción completa de generación retenida del resultado de la tarea. Las esferas varían según la capacidad; el uso generado de los recursos Nexscope- hospedado URLs y cualquier cargo representa Nexscope créditos. Esta es la salida del negocio, no un recibo de creación de tareas. |
Opción 2 de cualquier alternativa
| Nombre | Tipo | Obligatorio | Descripción |
|---|---|---|---|
data | null | obligatorio | Valor de Data usado por esta operación de API. |
Ilustración del formato
Ejemplo ilustrativo con datos ficticios, no una llamada en vivo a la herramienta.
Pregunta ilustrativa
Cree una imagen de punto de venta y una imagen de fondo blanco de mi foto de producto en 2K en un formato cuadrado. Use este producto breve: Ligero vestido de verano transpirable.
Explicación ilustrativa de la respuesta
La solicitud del ejemplo se aceptó como tarea example-task y está en estado PENDING. Aún no hay un resultado final. Conserva el ID de la tarea y consulta su resultado; no vuelvas a enviarla solo porque sigue en curso.
Sobre esta muestra: Ejemplo de formato con valores ficticios; no procede de una llamada real a la herramienta. Sustituye los datos de ejemplo por recursos que tengas derecho a usar o identificadores públicos.
No hay datos de ejemplo publicados para esta página. Una ilustración del formato o una guía de flujo de trabajo no sustituye un resultado publicado.
Ver el formato de solicitud y respuesta MCP
Ejemplos
Ejemplo ilustrativo con datos ficticios, no una llamada en vivo a la herramienta.
La estructura JSON-RPC siguiente muestra cómo se presentan en MCP los argumentos y los datos indicados. No procede de una captura de tráfico ni demuestra que la llamada se haya completado. Los ejemplos de flujo de trabajo no muestran un resultado.
Solicitud MCP
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": "ai-apparel-image-set-photography-v3-example",
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "nexscope_ai_apparel_image_set_photography_v3",
"arguments": {
"aspectRatio": "1:1",
"imageList": [
"https://example.com/product.jpg"
],
"provider": "BANANA_2",
"resolution": "2K",
"sellerPoint": "Lightweight breathable summer dress",
"sellerTypeNum": 1,
"whiteTypeNum": 1
}
}
}Formato de respuesta MCP
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": "ai-apparel-image-set-photography-v3-example",
"result": {
"content": [
{
"type": "text",
"text": "{\"code\":0,\"cost\":\"-1\",\"data\":{\"taskId\":\"example-task\",\"status\":\"PENDING\",\"result\":null},\"msg\":null,\"time\":\"2026-01-01 00:00:00\",\"traceId\":null,\"ts\":\"0\"}"
}
],
"structuredContent": {
"code": 0,
"cost": "-1",
"data": {
"taskId": "example-task",
"status": "PENDING",
"result": null
},
"msg": null,
"time": "2026-01-01 00:00:00",
"traceId": null,
"ts": "0"
},
"isError": false
}
}