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.
AI 이미지 태깅 API를 사용하면 다음 영역에서 AI 사진 태깅 및 메타데이터 생성을 효율적으로 구현할 수 있습니다.
AI 이미지 태깅 API에 액세스하려면 먼저 유효한 API 키를 받아야 합니다. 이 키는 요청을 인증하고 API에 대한 안전한 액세스를 보장하는 데 사용됩니다.
중요: 키를 다른 사람과 공유하거나 브라우저, 클라이언트 사이드 코드 등 안전하지 않은 곳에 노출하지 마십시오. 무단 액세스를 방지하기 위해 키를 안전하게 보관하십시오.
POST https://api.imagedescriber.app/api/v1/generate_tags
헤더 | 타입 | 필수 | 설명 |
---|---|---|---|
content-type | string | 예 | `application/json` |
authorization | string | 예 | `Bearer ${api_key}`, 여기서 `${api_key}`는 당신의 API 키입니다. |
자동 이미지 태깅 API는 다음 요청 구조를 허용합니다.
{
"image": "data:image/jpeg;base64,{image_base64_data}",
"lang": "ko"
}
매개변수 | 타입 | 필수 | 설명 |
---|---|---|---|
image | string | 예 | Base64로 인코딩된 이미지 데이터. 지원되는 이미지 형식은 이미지 형식 세부 정보에 나열되어 있습니다. |
lang | string | 아니요 | 반환될 태그 및 설명의 언어 코드. 기본값은 `en`(영어)입니다. 지원되는 언어 코드는 아래와 같습니다. |
코드 | 언어 |
---|---|
en | 영어 (기본) |
zh | 중국어 |
fr | 프랑스어 |
de | 독일어 |
es | 스페인어 |
ja | 일본어 |
ko | 한국어 |
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"
}'
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)
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);
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"
}
}
}
필드 | 타입 | 설명 |
---|---|---|
code | number | 상태 코드, `0`은 성공을, `0`이 아닌 값은 오류를 나타냅니다. |
message | string | 상태 메시지, 요청의 상태를 설명합니다. |
request_id | string | 추적 및 문제 해결에 사용되는 고유한 요청 ID입니다. |
data | object | 생성된 태그 데이터와 크레딧 정보를 포함합니다. |
tags | object | AI가 생성한 이미지 태그, 제목, 설명을 포함합니다. |
tags.tags | array | 이미지에 대해 생성된 AI 사진 태그의 배열입니다. |
tags.title | string | 이미지 내용을 요약하는 AI 생성 제목입니다. |
tags.description | string | 이미지 내용과 맥락에 대한 상세한 설명입니다. |
credits | object | 크레딧 소모 및 잔액에 대한 정보입니다. |
credits.amount | number | 이 API 호출에서 소모된 크레딧 수입니다. |
credits.remaining | number | 이 호출 후 계정에 남은 총 크레딧 수입니다. |
서비스 안정성과 공정성을 보장하기 위해 각 API 키는 **분당 30회 요청(시간당 1800회 요청)**으로 제한됩니다. 이 제한을 초과하는 요청은 오류 코드 1004
로 거부됩니다.
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.
다음 표는 일반적인 오류 코드, 그 의미 및 해결 방법을 나열합니다.
오류 코드 | 설명 | 해결 방법 |
---|---|---|
1002 | 권한 없음 | `authorization` 헤더가 올바르게 설정되었는지 확인하십시오. |
1003 | 유효하지 않은 API 키 | API 키가 올바른지 확인하거나 새 키를 발급받으십시오. |
1004 | 너무 많은 요청 | 요청 빈도를 분당 최대 30회로 줄여주십시오. |
1005 | 유효하지 않은 매개변수 | 요청 매개변수가 사양을 준수하는지 확인하십시오. |
2002 | 크레딧 부족 | 크레딧을 충전하십시오. |
2003 | 필터에 의해 콘텐츠 차단됨 | 콘텐츠가 규정을 준수하도록 이미지를 수정하십시오. |
2004 | 유효하지 않은 이미지 형식 | 지원되는 이미지 형식을 사용하십시오. 이미지 형식 세부 정보를 참조하십시오. |
2005 | 이미지 업로드 실패 | 이미지 데이터가 유효한지 확인하거나 나중에 다시 시도하십시오. |
5050 | 내부 서버 오류 | 기술 지원팀에 연락하여 `request_id`를 제공하십시오. |
현재 지원되는 이미지 형식은 JPG
, JPEG
, PNG
, WebP
입니다. 최대 이미지 크기는 4MB입니다.
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(', '));
};
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")
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!