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AI 이미지 태깅 API 문서 - 지능형 사진 태깅 및 분류

개요

AI 이미지 태깅 API는 이미지에 대한 지능형 태그, 제목, 설명을 자동으로 생성하는 강력한 AI 사진 태깅 서비스입니다. 이 자동 이미지 태깅 API는 고급 컴퓨터 비전 및 머신러닝 기술을 활용하여 이미지 콘텐츠를 분석하고 포괄적인 메타데이터를 생성합니다. 자동 이미지 태깅, 콘텐츠 관리, 사진 분류 워크플로에 완벽합니다.

적용 시나리오

AI 이미지 태깅 API를 사용하면 다음 영역에서 AI 사진 태깅 및 메타데이터 생성을 효율적으로 구현할 수 있습니다.

API 키

AI 이미지 태깅 API에 액세스하려면 먼저 유효한 API 키를 받아야 합니다. 이 키는 요청을 인증하고 API에 대한 안전한 액세스를 보장하는 데 사용됩니다.

API 키 발급받기

  1. API 키 관리 페이지 접속: 시스템에 로그인한 후, 우측 상단의 사용자 아바타를 클릭합니다. 드롭다운 메뉴에서 "API 신청"을 클릭하여 API 키 관리 페이지를 엽니다.
AI 이미지 태깅을 위한 API
  1. 새 키 생성: "새 키 만들기"를 클릭하고, 팝업 대화상자에서 키 이름을 입력한 다음 "만들기"를 클릭합니다.
AI 사진 태깅용 API 키
  1. 키 복사 및 보관: 키는 전체 내용이 한 번만 표시됩니다. 복사 아이콘을 클릭하여 키를 클립보드에 복사한 후, "확인"을 클릭하여 대화상자를 닫습니다.

중요: 키를 다른 사람과 공유하거나 브라우저, 클라이언트 사이드 코드 등 안전하지 않은 곳에 노출하지 마십시오. 무단 액세스를 방지하기 위해 키를 안전하게 보관하십시오.

API 엔드포인트

POST https://api.imagedescriber.app/api/v1/generate_tags

요청 매개변수

요청 헤더

헤더타입필수설명
content-typestring`application/json`
authorizationstring`Bearer ${api_key}`, 여기서 `${api_key}`는 당신의 API 키입니다.

요청 본문

자동 이미지 태깅 API는 다음 요청 구조를 허용합니다.

{
  "image": "data:image/jpeg;base64,{image_base64_data}",
  "lang": "ko"
}
매개변수타입필수설명
imagestring

Base64로 인코딩된 이미지 데이터. 지원되는 이미지 형식은 이미지 형식 세부 정보에 나열되어 있습니다.

langstring아니요반환될 태그 및 설명의 언어 코드. 기본값은 `en`(영어)입니다. 지원되는 언어 코드는 아래와 같습니다.

지원 언어

코드언어
en영어 (기본)
zh중국어
fr프랑스어
de독일어
es스페인어
ja일본어
ko한국어

요청 예시 (cURL)

curl --location 'https://api.imagedescriber.app/api/v1/generate_tags' \
--header 'content-type: application/json' \
--header 'authorization: Bearer your_api_key' \
--data '{
    "image":"data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQE...", 
    "lang":"ko"
}'

요청 예시 (Python)

import requests
import base64

def image_to_base64(image_path):
    """이미지를 Base64 인코딩으로 변환"""
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        encoded_string = base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8")
    return encoded_string

def generate_image_tags(api_key, image_path, lang="ko"):
    """AI 이미지 태깅 API를 사용하여 AI 이미지 태그 생성"""
    url = "https://api.imagedescriber.app/api/v1/generate_tags"
    headers = {
        "content-type": "application/json",
        "authorization": f"Bearer {api_key}"
    }
    
    image_base64_data = image_to_base64(image_path)
    payload = {
        "image": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64_data}",
        "lang": lang
    }

    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)

    if response.status_code == 200:
        result = response.json()
        tags_data = result["data"]["tags"]
        print("생성된 태그:", tags_data["tags"])
        print("제목:", tags_data["title"])
        print("설명:", tags_data["description"])
        print("남은 크레딧:", result["data"]["credits"]["remaining"])
    else:
        print(f"오류: {response.status_code}")
        print(response.text)

# 사용 예시
api_key = "사용자_API_키"
image_path = "사용자_이미지.jpg"

generate_image_tags(api_key, image_path)

요청 예시 (Next.js)

import fs from 'fs';

// 서버 사이드 구현
const buffer = await fs.readFileSync("/temp/test.jpg");
const base64Image = buffer.toString('base64');
const imageData = `data:image/jpeg;base64,${base64Image}`;

// 클라이언트 사이드 구현
const file: File = /* input 또는 드롭 이벤트에서 가져온 파일 */;
const arrayBuffer = await file.arrayBuffer();
const bytes = new Uint8Array(arrayBuffer);
const base64Image = btoa(String.fromCharCode.apply(null, bytes as any));
const imageData = `data:${file.type};base64,${base64Image}`;

const body = {
  "image": imageData,
  "lang": "ko"
};

const response = await fetch('https://api.imagedescriber.app/api/v1/generate_tags', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer {사용자_API_키}'
  },
  body: JSON.stringify(body),
});

const result = await response.json();
console.log('AI 생성 태그:', result.data.tags.tags);
console.log('생성된 제목:', result.data.tags.title);
console.log('생성된 설명:', result.data.tags.description);

응답

응답 본문 (JSON 응답)

AI 사진 태깅 서비스는 생성된 태그, 제목, 설명 및 크레딧 정보를 포함하는 포괄적인 응답을 반환합니다.

{
  "code": 0,
  "message": "성공",
  "request_id": "고유_요청_ID_문자열",
  "data": {
    "tags": {
      "tags": [
        "태그1",
        "태그2",
        ...
      ],
      "title": "간결하고 매력적인 이미지 제목",
      "description": "상세한 이미지 설명"
    },
    "credits": {
      "amount": "이 호출에서 소모된 크레딧",
      "remaining": "이 호출 후 남은 총 크레딧"
    }
  }
}
필드타입설명
codenumber상태 코드, `0`은 성공을, `0`이 아닌 값은 오류를 나타냅니다.
messagestring상태 메시지, 요청의 상태를 설명합니다.
request_idstring추적 및 문제 해결에 사용되는 고유한 요청 ID입니다.
dataobject생성된 태그 데이터와 크레딧 정보를 포함합니다.
tagsobject

AI가 생성한 이미지 태그, 제목, 설명을 포함합니다.

tags.tagsarray

이미지에 대해 생성된 AI 사진 태그의 배열입니다.

tags.titlestring이미지 내용을 요약하는 AI 생성 제목입니다.
tags.descriptionstring이미지 내용과 맥락에 대한 상세한 설명입니다.
creditsobject크레딧 소모 및 잔액에 대한 정보입니다.
credits.amountnumber이 API 호출에서 소모된 크레딧 수입니다.
credits.remainingnumber이 호출 후 계정에 남은 총 크레딧 수입니다.

요청 제한

서비스 안정성과 공정성을 보장하기 위해 각 API 키는 **분당 30회 요청(시간당 1800회 요청)**으로 제한됩니다. 이 제한을 초과하는 요청은 오류 코드 1004로 거부됩니다.

크레딧 시스템

더 많은 크레딧을 얻는 방법은?

크레딧 충전 페이지를 방문하여 크레딧 패키지를 구매하고 더 많은 AI 사진 태깅 API 호출을 지원할 수 있습니다. 다양한 사용자의 요구를 충족시키기 위해 여러 패키지를 제공합니다.

오류 처리

다음 표는 일반적인 오류 코드, 그 의미 및 해결 방법을 나열합니다.

오류 코드설명해결 방법
1002권한 없음`authorization` 헤더가 올바르게 설정되었는지 확인하십시오.
1003유효하지 않은 API 키API 키가 올바른지 확인하거나 새 키를 발급받으십시오.
1004너무 많은 요청요청 빈도를 분당 최대 30회로 줄여주십시오.
1005유효하지 않은 매개변수요청 매개변수가 사양을 준수하는지 확인하십시오.
2002크레딧 부족

크레딧을 충전하십시오.

2003필터에 의해 콘텐츠 차단됨콘텐츠가 규정을 준수하도록 이미지를 수정하십시오.
2004유효하지 않은 이미지 형식

지원되는 이미지 형식을 사용하십시오. 이미지 형식 세부 정보를 참조하십시오.

2005이미지 업로드 실패이미지 데이터가 유효한지 확인하거나 나중에 다시 시도하십시오.
5050내부 서버 오류기술 지원팀에 연락하여 `request_id`를 제공하십시오.

이미지 형식 세부 정보

현재 지원되는 이미지 형식은 JPG, JPEG, PNG, WebP입니다. 최대 이미지 크기는 4MB입니다.

AI 이미지 태깅을 위한 모범 사례

  • 고해상도: 더 정확한 AI 사진 태그 정확도를 위해 선명한 고해상도 이미지를 사용하십시오.
  • 좋은 조명: 조명이 좋은 이미지는 더 정확한 태그와 설명을 생성합니다.
  • 명확한 피사체: 피사체와 객체가 뚜렷한 이미지는 더 관련성 있는 태그를 생성합니다.
  • 지원되는 형식: 최적의 결과를 위해 지원되는 형식(JPG, PNG, WebP)을 사용하십시오.

사용 사례 및 통합 예시

SEO 강화

AI 이미지 태깅 API를 사용하여 웹사이트 이미지의 alt 텍스트와 메타 설명을 자동으로 생성합니다.

// AI 생성 태그로 이미지 SEO 강화
const enhanceImageSEO = async (imageElement, apiKey) => {
  const canvas = document.createElement('canvas');
  const ctx = canvas.getContext('2d');
  canvas.width = imageElement.width;
  canvas.height = imageElement.height;
  ctx.drawImage(imageElement, 0, 0);
  
  const base64Image = canvas.toDataURL('image/jpeg');
  
  const response = await fetch('/api/v1/generate_tags', {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Authorization': `Bearer ${apiKey}`
    },
    body: JSON.stringify({ image: base64Image })
  });
  
  const result = await response.json();
  const { tags, title, description } = result.data.tags;
  
  // SEO를 위해 이미지 속성 업데이트
  imageElement.alt = description;
  imageElement.title = title;
  imageElement.setAttribute('data-tags', tags.join(', '));
};

콘텐츠 관리 통합

AI 사진 태깅을 CMS 워크플로에 통합합니다.

# 콘텐츠 관리 시스템에서 이미지 일괄 처리
import os
import requests
from pathlib import Path

def bulk_tag_images(directory_path, api_key):
    """디렉토리의 모든 이미지를 AI 태깅으로 처리"""
    image_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.webp']
    
    for image_path in Path(directory_path).iterdir():
        if image_path.suffix.lower() in image_extensions:
            try:
                # 각 이미지에 대한 태그 생성
                result = generate_image_tags(api_key, str(image_path))
                
                # 메타데이터를 동반 파일에 저장
                metadata_path = image_path.with_suffix('.json')
                with open(metadata_path, 'w') as f:
                    json.dump(result['data']['tags'], f, indent=2)
                    
                print(f"처리됨: {image_path.name}")
                
            except Exception as e:
                print(f"{image_path.name} 처리 중 오류 발생: {e}")

# 사용법
bulk_tag_images("/path/to/images", "your_api_key")

문의하기

AI 이미지 태깅 API 또는 사진 태깅 서비스에 대해 질문이나 제안이 있으시면 다음 방법을 통해 언제든지 문의해 주십시오.

지금 바로 AI 이미지 태깅 API를 사용하여 지능형 사진 분류와 자동 이미지 태깅의 강력한 기능을 활용해 보세요!