Ana içeriğe geç
YeniSeedance 2.5 yayında→
ModelRunner
hidream avatarı

HiDream I1 Fast API

hidream/i1-fast

HiDream’in 17B açık görsel modelinin damıtılmış, az adımlı sürümüyle metin prompt’undan hızlı ve ucuza yüksek kaliteli görseller üretin.

görsel megapikseli başına 0.01
OpenAPI

Model girdisi

Input

The prompt to generate an image from.

The size of the generated image. Use a preset string (e.g. 'landscape_16_9') or a custom {width, height} object.

Min: 1 - Max: 4

The number of images to generate. Each generated image is billed.

The format of the generated image.

Additional Settings

Customize your input with more control.

Describe what you do NOT want to appear in the image.

Min: 1 - Max: 50

The number of inference steps to perform. Defaults to 16 for speed; more steps can improve detail at the cost of speed.

The same seed and the same prompt given to the same version of the model will output the same image every time.

Safety checker can only be disabled on API call

You need to be logged in to run this model and view results.
Log in

Model çıktısı

Output

Generated image output
Generated in 5.766 seconds
Logs (1 lines)

Örnek istekler

Örnekler

Example output 1Example output 2

HiDream I1 Fast API

HiDream I1 Fast is a text-to-image AI model by hidream. On ModelRunner it runs through a REST API or via MCP from any AI assistant, at $0.01 per megapixel.

POST https://queue.modelrunner.run/hidream/i1-fast

cURL

# Submit a request to the queue. Input fields go at the top level of the
# body. The optional reserved "metadata" object holds your own flat string
# tags — stored on the request, never sent to the model; filter later with
# GET https://queue.modelrunner.run/requests?metadata=<url-encoded JSON>.
curl -X POST https://queue.modelrunner.run/hidream/i1-fast \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A cozy Scandinavian reading nook at golden hour, knitted throw on a linen armchair, potted monstera, soft window ligh…",
    "image_size": "square_hd",
    "num_images": 1,
    "output_format": "jpeg",
    "negative_prompt": "",
    "num_inference_steps": 16,
    "enable_safety_checker": true,
    "metadata": {
      "project": "my-project"
    }
  }'
# → { "request_id": "...", "status_url": "...", "response_url": "..." }

# Poll status_url until "COMPLETED", then fetch the result
curl "https://queue.modelrunner.run/hidream/i1-fast/requests/$REQUEST_ID/status" \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY"
curl "https://queue.modelrunner.run/hidream/i1-fast/requests/$REQUEST_ID" \
  -H "Authorization: Key $MRUN_API_KEY"

JavaScript

import { modelrunner } from "@modelrunner/client";

const result = await modelrunner.subscribe("hidream/i1-fast", {
  input: {
    "prompt": "A cozy Scandinavian reading nook at golden hour, knitted throw on a linen armchair, potted monstera, soft window ligh…",
    "image_size": "square_hd",
    "num_images": 1,
    "output_format": "jpeg",
    "negative_prompt": "",
    "num_inference_steps": 16,
    "enable_safety_checker": true
  },
});
console.log(result);

Python

import os
import requests

headers = {"Authorization": f"Key {os.environ['MRUN_API_KEY']}"}

submitted = requests.post(
    "https://queue.modelrunner.run/hidream/i1-fast",
    headers=headers,
    json={
      "prompt": "A cozy Scandinavian reading nook at golden hour, knitted throw on a linen armchair, potted monstera, soft window ligh…",
      "image_size": "square_hd",
      "num_images": 1,
      "output_format": "jpeg",
      "negative_prompt": "",
      "num_inference_steps": 16,
      "enable_safety_checker": true
    },
).json()

# Poll submitted["status_url"] until "COMPLETED", then:
result = requests.get(submitted["response_url"], headers=headers).json()

Input parameters

Input parameters of HiDream I1 Fast
NameTypeRequiredDescription
promptstringyesThe prompt to generate an image from.
image_sizeenumnoThe size of the generated image. Use a preset string (e.g. 'landscape_16_9') or a custom {width, height} object. One of: square_hd, square, portrait_4_3, portrait_16_9, landscape_4_3, landscape_16_9. Default: "square_hd".
num_imagesintegernoThe number of images to generate. Each generated image is billed. Default: 1.
output_formatenumnoThe format of the generated image. One of: jpeg, png. Default: "jpeg".
negative_promptstringnoDescribe what you do NOT want to appear in the image. Default: "".
num_inference_stepsintegernoThe number of inference steps to perform. Defaults to 16 for speed; more steps can improve detail at the cost of speed. Default: 16.
seedintegernoThe same seed and the same prompt given to the same version of the model will output the same image every time.
enable_safety_checkerbooleannoIf set to true, the safety checker will be enabled. Default: true.

Machine-readable: OpenAPI schema · llms.txt

Use HiDream I1 Fast from Claude & Cursor (MCP)

Point Claude Code, Claude Desktop, Cursor, or any MCP client at the ModelRunner MCP server and HiDream I1 Fast becomes a tool your assistant can call directly — it authorizes via OAuth (no API key in config) and runs this model with the run_model tool using the endpoint hidream/i1-fast.

MCP client config (Claude Desktop, Cursor)

{
  "mcpServers": {
    "modelrunner": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://mcp.modelrunner.run/mcp"]
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add --transport http modelrunner https://mcp.modelrunner.run/mcp

Then ask your assistant, for example: “Run hidream/i1-fast on ModelRunner to generate image”. MCP setup guide.

Model Detayları

Model Detayları

HiDream I1 Fast, bir metin prompt’unu yüksek kaliteli bir görsele dönüştürür; hız ve düşük maliyet için optimize edilmiştir. HiDream.ai’ın 17 milyar parametreli açık görsel temel modelinin hızlı, damıtılmış varyantıdır: tam adım sayısı yerine yaklaşık 16 inference adımında son teknoloji görsel kalitesine ulaşacak şekilde ayarlanmıştır; bu yüzden sonuçları saniyeler içinde ve tam modelin fiyatının kabaca beşte birine döndürür. Betimleyici bir prompt verin, bir boyut seçin; model bir ila dört bitmiş görsel döndürür.

## En uygun olduğu işler - Teslim süresinin önemli olduğu hızlı, düşük maliyetli text-to-image üretimi - Nihai render’a geçmeden önce prompt’lar üzerinde prototipleme ve yineleme - Bir metin açıklamasından yapay zekâ sanatı, illüstrasyonlar ve stilize sahneler - Kısa bir yazılı brief’ten toplu üretilen pazarlama ve sosyal medya görselleri - `num_images` (1-4) ile tek seferde birkaç varyasyon üretmek

## Şu durumlarda başka bir model seçin - Maksimum sadakat ve en yüksek ayrıntı gerekiyorsa — tam kaliteli varyant `hidream/i1-full` kullanın - Stili yönlendirmek için özel bir LoRA eklemek istiyorsanız — Fast kademesinde LoRA desteği yoktur; `hidream/i1-full` kullanın - Sıfırdan üretmek yerine mevcut bir fotoğrafı düzenlemek ya da yeniden tarzlamak istiyorsanız — bir görsel düzenleme modeli kullanın - Logo ya da tabelalar için görsel içinde güvenilir biçimde okunaklı metin gerekiyorsa — tipografi için ayarlanmış bir model kullanın - Video gerekiyorsa — bir text-to-video ya da image-to-video modeli kullanın

## İpuçları - Net ve betimleyici prompt’lar yazın; istenmeyen öğeleri dışarıda bırakmak için `negative_prompt` kullanın - Bu kademe hız için varsayılan olarak 16 adım kullanır; hızdan ödün vererek daha yüksek sadakat elde etmek için `num_inference_steps` değerini (en fazla 50) yükseltin - `image_size` bir hazır ayar (`square_hd`, `portrait_16_9`, `landscape_4_3`, ...) ya da özel bir {width, height} nesnesi alır; faturalandırma çıktı megapikseli başına yapılır, yani büyük görseller daha pahalıya gelir - `num_images` ile üretilen her görsel ayrı faturalandırılır

```js import { modelrunner } from "@modelrunner/client";

const result = await modelrunner.subscribe("hidream/i1-fast", { input: { prompt: "a red apple on a white table, studio lighting", image_size: "square_hd", num_images: 1, output_format: "jpeg", }, }); ```