Draft improvements from assistant conversations: adult content guidance

ar/guides/media/image-generation.mdx

@@ -119,9 +119,9 @@
 )
 
 data = response.json()
 image_bytes = base64.b64decode(data["images"][0])
 
 with open("output.webp", "wb") as f:
     f.write(image_bytes)
 
 print(f"Saved image from request {data['id']}")
@@ -272,6 +272,24 @@
 
 استخدم [نماذج الصور](/models/image) لمعرفة النماذج التي تدعم دقات أعلى وكيفية تسعيرها.
 
+### المحتوى للبالغين والوضع الآمن
+
+يتحكّم `safe_mode` فيما إذا كان المحتوى للبالغين في مخرجات التوليد سيُشوَّش أم لا. قيمته الافتراضية `true`. اضبطه على `false` إذا كانت حالة الاستخدام لديك تسمح بالمحتوى للبالغين وتريد الحصول على المخرجات الخام:
+
+```json
+{
+  "model": "lustify-v8",
+  "prompt": "…",
+  "safe_mode": false
+}
+```
+
+بعض نماذج الصور مصمّمة خصيصًا للتوليد الموجّه للبالغين / غير الخاضع للرقابة، وتتلاءم جيدًا مع `safe_mode: false`. من الأمثلة المدرجة في صفحة التسعير: `lustify-sdxl` و`lustify-v7` و`lustify-v8`. راجع [نماذج الصور](/models/image) و[التسعير](/overview/pricing) للاطلاع على القائمة الحالية وتكاليف كل نموذج.
+
+بالنسبة لتحرير الصور الموجودة، فإن نموذج التحرير الافتراضي `qwen-edit` يحجب المحتوى الجنسي الصريح. إذا كنت بحاجة إلى تحرير غير خاضع للرقابة، فاستخدم `qwen-edit-uncensored` عبر [تحرير الصور](/guides/media/image-editing).
+
+عندما يكون `safe_mode` مفعّلًا ويُعيد النموذج مخرجات مشوَّشة أو خاضعة للتعديل، افحص ترويستَي الاستجابة `x-venice-is-blurred` و`x-venice-is-content-violation` إذا كنت بحاجة إلى اكتشاف ذلك برمجيًا.
+
 ### الأنماط الجاهزة (Style Presets)
 
 إذا كان النموذج المختار يدعم ذلك، فإن `style_preset` يتيح لك توجيه المخرجات دون إعادة كتابة الموجّه بأكمله. يمكنك جلب أسماء الأنماط الصالحة من [Image Styles](/api-reference/endpoint/image/styles):

ar/guides/media/video-generation.mdx

@@ -96,7 +96,7 @@
 
 {
   "model": "wan-2.5-preview-text-to-video",
   "queue_id": "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000"
 }
 ```
 
@@ -179,18 +179,18 @@
 })
 data = resp.json()
 model, queue_id = data["model"], data["queue_id"]
 download_url = data.get("download_url")
 
 # Poll
 while True:
     resp = requests.post(f"{BASE_URL}/video/retrieve", headers=HEADERS,
                          json={"model": model, "queue_id": queue_id})
     if "video/mp4" in resp.headers.get("Content-Type", ""):
         with open("output.mp4", "wb") as f:
             f.write(resp.content)
         break
     if resp.json().get("status") == "COMPLETED" and download_url:
         with open("output.mp4", "wb") as f:
             f.write(requests.get(download_url).content)
         break
     time.sleep(5)
@@ -369,6 +369,17 @@
 
 ---
 
+## المحتوى للبالغين
+
+بخلاف توليد الصور، لا تقبل نقطة نهاية طابور الفيديو معامل `safe_mode`. دعم المحتوى للبالغين يعتمد على النموذج: اختر نسخة نموذج مصمّمة للمخرجات غير الخاضعة للرقابة. على سبيل المثال، تُوفّر عائلة Wan 2.7 نسخًا غير خاضعة للرقابة إلى جانب النسخ الافتراضية:
+
+- `wan-2-7-uncensored-text-to-video`
+- `wan-2-7-uncensored-image-to-video`
+
+قد تُرفض الطلبات المُرسلة إلى النسخ الخاضعة للرقابة باعتبارها انتهاكات للمحتوى (`422`). راجع [نماذج الفيديو](/models/video) و[التسعير](/overview/pricing) للاطلاع على القائمة الحالية من النسخ وتسعير كل ثانية لها.
+
+---
+
 ## النماذج المتاحة
 
 راجع [نماذج الفيديو](/models/video) للقائمة الحالية من النماذج والتسعير.

de/guides/media/image-generation.mdx

@@ -1,25 +1,25 @@
 ---
 title: "Bildgenerierung"
 description: "Generieren Sie Bilder aus Text-Prompts mit Venices nativer Image-API oder dem OpenAI-kompatiblen Endpoint — Stilsteuerung, Binär- oder Base64-Ausgabe."
 'og:title': "Bildgenerierung | Venice API Docs"
 'og:description': "Lerne, wie du mit Venice Bilder generierst – per Text-Prompt, modellspezifischen Optionen und Binär- oder Base64-Antworten."
 ---
 
 Die Bildgenerierung auf Venice ist synchron. Sende einen Prompt an `/image/generate` und erhalte dein Bild in derselben Antwort – entweder als Base64 in JSON oder als rohes Binary, wenn `return_binary` auf `true` steht.
 
 ## Endpoints
 
 | Endpoint | Zweck | Wann verwenden |
 |---|---|---|
 | `POST /image/generate` | Native Venice-Bildgenerierungs-API | Für vollständigen Feature-Support |
 | `GET /image/styles` | Verfügbare Style-Presets auflisten | Vor dem Senden von `style_preset` |
 | `POST /images/generations` | OpenAI-kompatible Bildgenerierungs-API | Für Migration bestehender OpenAI-Image-Clients |
 
 ## Schritt 1: Generierungsanfrage senden
 
 Die Größenangabe ist modellspezifisch. Manche Modelle akzeptieren explizite `width` und `height`; manche stellen `aspect_ratio` bereit; und Resolution-Tier-Modelle bieten `aspect_ratio` plus `resolution`-Werte wie `1K`, `2K` oder `4K`.
 
 **Beispiel für Pixel-basierte Größe:**
 ```bash
 POST https://api.venice.ai/api/v1/image/generate
 Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY
@@ -49,7 +49,7 @@
 }
 ```
 
 **Beispiel für Resolution-Tier-Größe:**
 ```bash
 POST https://api.venice.ai/api/v1/image/generate
 Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY
@@ -64,7 +64,7 @@
 }
 ```
 
 Dasselbe Muster gilt für andere Resolution-Tier-Modelle:
 
 ```json
 {
@@ -75,16 +75,16 @@
 }
 ```
 
 Nutze [Image-Modelle](/models/image) oder die [Models-API](/api-reference/endpoint/models/list), um zu prüfen, welche Größenfelder ein Modell akzeptiert.
 
 **Antwort (200):**
 ```json
 {
   "id": "generate-image-1234567890",
   "images": [
     "UklGRiIAAABXRUJQVlA4IBYAAAAwAQCdASoQABAAPm..."
   ],
   "timing": {
     "inferenceDuration": 1840,
     "inferencePreprocessingTime": 22,
     "inferenceQueueTime": 31,
@@ -93,9 +93,9 @@
 }
 ```
 
 Das `images`-Array enthält Base64-kodierte Bilddaten. Dekodiere den ersten Eintrag, um das Bild zu speichern oder anzuzeigen. `timing.total` ist die vollständige Request-Dauer in Millisekunden.
 
 ## Schritt 2: Bild dekodieren und speichern
 
 <CodeGroup>
 ```python Python
@@ -119,9 +119,9 @@
 )
 
 data = response.json()
 image_bytes = base64.b64decode(data["images"][0])
 
 with open("output.webp", "wb") as f:
     f.write(image_bytes)
 
 print(f"Saved image from request {data['id']}")
@@ -153,9 +153,9 @@
 ```
 </CodeGroup>
 
 ## Schritt 3: Binary statt JSON zurückgeben (optional)
 
 Wenn der Response-Body die Bilddatei selbst sein soll, setze `return_binary: true`. Das ist nützlich, wenn du das Bild direkt streamen oder speichern willst, ohne Base64 zu dekodieren.
 
 ```bash
 curl https://api.venice.ai/api/v1/image/generate \
@@ -170,24 +170,24 @@
   }'
 ```
 
 Wenn `return_binary` auf `true` steht, ist der Response-Body rohe `image/jpeg`-, `image/png`- oder `image/webp`-Daten – je nach angefordertem `format`.
 
 <Note>
 `variants` wird nur unterstützt, wenn `return_binary` auf `false` steht.
 </Note>
 
 ---
 
 ## Schritt 4: Verfügbare Image-Styles auflisten (optional)
 
 Wenn du `style_preset` nutzen willst, frage zuerst die verfügbaren Styles über `/image/styles` ab:
 
 ```bash
 curl https://api.venice.ai/api/v1/image/styles \
   -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY"
 ```
 
 **Antwort (200):**
 ```json
 [
   "3D Model",
@@ -198,7 +198,7 @@
 ]
 ```
 
 Übergib dann einen dieser Werte in deiner Generierungsanfrage:
 
 ```json
 {
@@ -208,39 +208,39 @@
 }
 ```
 
 Nutze den Styles-Endpoint, wenn du exakte Preset-Namen brauchst, statt sie zu raten.
 
 ---
 
 ## Request-Parameter
 
 | Parameter | Typ | Pflicht | Default | Beschreibung |
 |---|---|---|---|---|
 | `model` | string | Ja | - | Modell-ID für die Generierung |
 | `prompt` | string | Ja | - | Was generiert werden soll |
 | `negative_prompt` | string | Nein | - | Was im Bild vermieden werden soll |
 | `width` | integer | Nein | `1024` | Ausgabebreite in Pixeln für Pixel-basierte Modelle wie `venice-sd35` und `qwen-image` |
 | `height` | integer | Nein | `1024` | Ausgabehöhe in Pixeln für Pixel-basierte Modelle wie `venice-sd35` und `qwen-image` |
 | `format` | string | Nein | `webp` | Ausgabeformat: `jpeg`, `png` oder `webp` |
 | `variants` | integer | Nein | `1` | Anzahl zu generierender Bilder (`1`–`4`), nur wenn `return_binary` `false` ist |
 | `return_binary` | boolean | Nein | `false` | Rohe Image-Bytes statt Base64-JSON zurückgeben |
 | `safe_mode` | boolean | Nein | `true` | Adult-Inhalte unscharf machen, wenn aktiviert |
 | `seed` | integer | Nein | zufällig | Denselben Seed wiederverwenden für konsistentere Iterationen |
 | `cfg_scale` | number | Nein | modellabhängig | Höhere Werte zwingen das Modell, dem Prompt enger zu folgen |
 | `style_preset` | string | Nein | - | Voreingestellten Stil aus [Image Styles](/api-reference/endpoint/image/styles) anwenden |
 | `aspect_ratio` | string | Bedingt | - | Wird von Modellen mit Ratio-basierter Größe verwendet, z. B. `qwen-image-2`, `gpt-image-2`, `nano-banana-2` und `nano-banana-pro` |
 | `resolution` | string | Bedingt | - | Wird von Modellen mit Resolution-Tiers wie `1K`, `2K` oder `4K` verwendet |
 | `enable_web_search` | boolean | Bedingt | `false` | Ermöglicht unterstützten Modellen die Nutzung aktueller Web-Informationen; erzeugt Zusatzkosten |
 
 Die Validierung ist modellspezifisch. Prüfe [Image-Modelle](/models/image) und die [Models-API](/api-reference/endpoint/models/list), bevor du dich quer über mehrere Modelle auf einen Parameter verlässt.
 
 ---
 
 ## Modellspezifische Optionen
 
 ### Hochauflösende Generierung
 
 Manche Image-Modelle unterstützen `aspect_ratio` ohne wählbare `resolution`-Stufe. Beispiel: `qwen-image-2` akzeptiert eine Aspect-Ratio und mappt sie auf modellspezifische Ausgabedimensionen:
 
 ```json
 {
@@ -250,7 +250,7 @@
 }
 ```
 
 Andere Image-Modelle unterstützen `aspect_ratio` plus eine `resolution`-Stufe. Beispiel: `gpt-image-2`, `nano-banana-2` und `nano-banana-pro` unterstützen `1K`, `2K` und `4K`:
 
 ```json
 {
@@ -270,11 +270,29 @@
 }
 ```
 
 Nutze [Image-Modelle](/models/image), um zu sehen, welche Modelle höhere Auflösungen unterstützen und wie sie bepreist werden.
 
+### Adult-Inhalte und Safe Mode
+
+`safe_mode` steuert, ob Adult-Inhalte in der Generierungsausgabe unscharf gemacht werden. Der Default ist `true`. Setz ihn auf `false`, wenn dein Use-Case Adult-Inhalte zulässt und du die unverfälschte Ausgabe willst:
+
+```json
+{
+  "model": "lustify-v8",
+  "prompt": "…",
+  "safe_mode": false
+}
+```
+
+Manche Image-Modelle sind speziell für Adult-/unzensierte Generierung ausgelegt und passen gut zu `safe_mode: false`. Beispiele auf der Pricing-Seite sind `lustify-sdxl`, `lustify-v7` und `lustify-v8`. Die aktuelle Liste und die Kosten pro Modell findest du unter [Image-Modelle](/models/image) und [Pricing](/overview/pricing).
+
+Beim Bearbeiten bestehender Bilder blockiert das Default-Edit-Modell `qwen-edit` explizit sexuelle Inhalte. Wenn du unzensiertes Editing brauchst, nutze `qwen-edit-uncensored` über [Image Editing](/guides/media/image-editing).
+
+Wenn `safe_mode` aktiv ist und das Modell eine unscharfe oder moderierte Ausgabe zurückgibt, kannst du die Response-Header `x-venice-is-blurred` und `x-venice-is-content-violation` prüfen, falls du das programmatisch erkennen musst.
+
 ### Style-Presets
 
 Wenn das gewählte Modell es unterstützt, kannst du mit `style_preset` die Ausgabe steuern, ohne deinen gesamten Prompt umzuschreiben. Gültige Preset-Namen findest du unter [Image Styles](/api-reference/endpoint/image/styles):
 
 ```json
 {
@@ -284,13 +302,13 @@
 }
 ```
 
 Die aktuelle Style-Liste findest du unter [Image Styles](/api-reference/endpoint/image/styles).
 
 ---
 
 ## OpenAI-kompatibler Endpoint
 
 Wenn du bereits OpenAI-Image-SDKs oder bestehende DALL-E-Integrationen verwendest, unterstützt Venice auch `POST /images/generations`. Das Request-Format ist einfacher, bietet aber weniger Features als der native Venice-Endpoint.
 
 **Request:**
 ```json

de/guides/media/video-generation.mdx

@@ -1,22 +1,22 @@
 ---
 title: Videogenerierung
 description: "Generieren Sie Videos aus Text-Prompts oder Startbildern mit Venices asynchroner Queue-API — Job einreichen, Status abfragen und das Video laden."
 "og:title": "Videogenerierung | Venice API Docs"
 "og:description": "Lerne, wie du mit Venices async Video-Generation-API Videos aus Text-Prompts oder Bildern erzeugst."
 ---
 
 Die Videogenerierung ist asynchron. Sende einen Job, speichere die `queue_id` und pollte `/video/retrieve`, bis die Antwort `video/mp4` ist.
 
 ## Endpoints
 
 | Endpoint | Zweck | Pflicht |
 |----------|---------|----------|
 | `POST /video/quote` | Preis in USD vor der Generierung abrufen | Nein |
 | `POST /video/queue` | Generierungsanfrage einreichen | Ja |
 | `POST /video/retrieve` | Status pollen oder Video herunterladen | Ja |
 | `POST /video/complete` | Video aus dem Speicher löschen | Nein |
 
 ## Schritt 1: Generierung in die Queue stellen
 
 **Request:**
 ```bash
@@ -41,7 +41,7 @@
 }
 ```
 
 Für Grok-Imagine-Private-Modelle enthält die Queue-Antwort ein zusätzliches Feld `download_url`:
 
 ```json
 {
@@ -51,42 +51,42 @@
 }
 ```
 
 `download_url` ist eine vorsignierte URL, mit der du das fertige Video herunterlädst, statt es aus der Retrieve-Antwort zu lesen. Sie wird nur einmal in der Queue-Antwort zurückgegeben – persistiere sie also zusammen mit der `queue_id`. Das gilt für alle vier Grok-Imagine-Private-Varianten:
 
 - `grok-imagine-text-to-video-private`
 - `grok-imagine-image-to-video-private`
 - `grok-imagine-reference-to-video-private`
 - `grok-imagine-video-to-video-private`
 
 Im Gegensatz zu den öffentlichen `grok-imagine-*-video`-Varianten werden Grok-Imagine-Private-Modelle bei Inhalts-Moderation-Ablehnungen nicht berechnet – du zahlst also nur für erfolgreiche Generierungen.
 
 Speichere `model`, `queue_id` und ggf. `download_url` für alle weiteren Aufrufe.
 
 ### Private Download-Links
 
 Bei Private-Modellen ist `download_url` der Weg, die fertige Datei abzuholen, sobald der Job fertig ist. Der Link ist **kurzlebig und zweckgebunden**: Er soll dir das MP4 ausliefern und nicht als langfristige oder breit geteilte URL dienen.
 
 Wenn ein Download abbricht, kannst du **denselben `GET` ein paar Mal** aus derselben Umgebung wiederholen, bis die Datei fertig ist. Diese Retries sind für Netzwerk-Hänger gedacht – nicht dafür, denselben Link unbegrenzt zu pollen, ihn auf viele Clients zu verteilen oder ihn wie eine permanente Medien-URL einzubetten. Solche Muster zeigen sich oft als **`429`** oder **`410`**, was überraschend sein kann, wenn du den Link wie reguläres File-Hosting erwartet hast.
 
 Für Zuverlässigkeit sollten **`GET`-Anfragen aus einem Client-Netzwerk kommen**. Etwas Flexibilität gibt es, wenn sich deine IP einmal ändert (z. B. VPN trennen und erneut versuchen), aber starke Variation der Quell-IPs funktioniert in der Regel nicht.
 
 Die URL bleibt bis zu **24 Stunden** lang gültig oder bis das Objekt entfernt wird.
 
 <Note>
 Wenn du eine stabile URL, öffentliche Wiedergabe oder wiederholten Zugriff über die Zeit brauchst, speichere die Datei zuerst in **deinem eigenen Storage** und liefere sie von dort aus.
 </Note>
 
 **Privacy: Link mit `DELETE` widerrufen**
 
 Sobald du die Datei abgeholt hast – oder wenn du sie nicht behalten willst – kannst du **`DELETE`** auf denselben `download_url` aufrufen. Für diesen Request ist kein Venice-API-Schlüssel nötig. Das ist optional, aber **bei datenschutzrelevanten Fällen empfohlen**, weil einige Proxies und Middleboxen außerhalb von Venice vollständige URLs loggen, und das Löschen des Links ist der einfachste Weg, das Zeitfenster der vorsignierten URL zu verkleinern.
 
 ```bash
 curl -X DELETE "$DOWNLOAD_URL"
 ```
 
 **Flow:** `/video/retrieve` pollen bis `COMPLETED` → `GET` auf den `download_url` (bei Abbruch leicht retrien) → Datei dort speichern, wo du sie brauchst → optional `DELETE` auf den `download_url` → optional `/video/complete` aufrufen, falls du Queue-basiertes Cleanup nutzt.
 
 ## Schritt 2: Auf Fertigstellung pollen
 
 **Request:**
 ```bash
@@ -96,17 +96,17 @@
 
 {
   "model": "wan-2.5-preview-text-to-video",
   "queue_id": "123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000"
 }
 ```
 
 **Die Antwort hängt vom Status ab:**
 
 | Content-Type | Bedeutung | Aktion |
 |--------------|---------|--------|
 | `application/json` | Wird verarbeitet | 5 s warten, erneut pollen |
 | `video/mp4` | Fertig | Response-Body ist die Videodatei |
 | `application/json` mit `"COMPLETED"` | Fertig, Video nicht inline | `GET` auf den `download_url` aus der Queue-Antwort |
 
 **Processing-Antwort (200, application/json):**
 ```json
@@ -117,17 +117,17 @@
 }
 ```
 
 Zeiten in Millisekunden. Nutze `average_execution_time` zur Abschätzung der verbleibenden Wartezeit.
 
 **Complete-Antwort (200, video/mp4):**
 Response-Body ist rohes Binär-Video. In Datei speichern.
 
 **Complete-Antwort (200, application/json mit `"COMPLETED"`):**
 Für Modelle, die beim Queue-Eintrag eine `download_url` geliefert haben, liefert Retrieve immer JSON. Hol das Video per `GET download_url` (ohne Auth-Header). Siehe [Private Download-Links](#private-download-links) für Details, Retries und optional `DELETE`.
 
 ## Schritt 3: Cleanup (optional)
 
 Entweder automatisch beim Abruf löschen:
 ```json
 {
   "model": "wan-2.5-preview-text-to-video",
@@ -136,7 +136,7 @@
 }
 ```
 
 Oder nach dem Speichern `/video/complete` aufrufen:
 ```bash
 POST https://api.venice.ai/api/v1/video/complete
 Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY
@@ -148,7 +148,7 @@
 }
 ```
 
 **Antwort (200):**
 ```json
 {
   "success": true
@@ -157,7 +157,7 @@
 
 ---
 
 ## Vollständiges Beispiel
 
 <CodeGroup>
 ```python Python
@@ -179,18 +179,18 @@
 })
 data = resp.json()
 model, queue_id = data["model"], data["queue_id"]
 download_url = data.get("download_url")
 
 # Poll
 while True:
     resp = requests.post(f"{BASE_URL}/video/retrieve", headers=HEADERS,
                          json={"model": model, "queue_id": queue_id})
     if "video/mp4" in resp.headers.get("Content-Type", ""):
         with open("output.mp4", "wb") as f:
             f.write(resp.content)
         break
     if resp.json().get("status") == "COMPLETED" and download_url:
         with open("output.mp4", "wb") as f:
             f.write(requests.get(download_url).content)
         break
     time.sleep(5)
@@ -251,41 +251,41 @@
 
 ### Queue-Request
 
 | Parameter | Typ | Pflicht | Default | Beschreibung |
 |-----------|------|----------|---------|-------------|
 | `model` | string | Ja | - | Modell-ID. `wan-2.5-preview-text-to-video` für Text-to-Video, `wan-2.5-preview-image-to-video` für Image-to-Video |
 | `prompt` | string | Ja | - | Was generiert werden soll. Max. 2500 Zeichen |
 | `negative_prompt` | string | Nein | `"low resolution, error, worst quality, low quality, defects"` | Was zu vermeiden ist |
 | `duration` | string | Ja | - | `"5s"` oder `"10s"` |
 | `resolution` | string | Nein | `"720p"` | `"480p"`, `"720p"` oder `"1080p"` |
 | `aspect_ratio` | string | Bedingt | - | Modellabhängig. Pflicht bei Modellen mit Aspect-Ratio-Optionen; weglassen bei Modellen ohne Aspect-Ratio-Auswahl |
 | `audio` | boolean | Bedingt | `true` (wenn unterstützt) | Nur für Modelle mit `supportsAudioConfig: true`; weglassen bei Modellen ohne Audio-Konfig |
 | `image_url` | string | Nur für Image-to-Video | - | URL oder Base64-Data-URL des Quellbilds |
 | `audio_url` | string | Bedingt | - | URL oder Base64-Data-URL eines Referenz-Audios für Modelle mit Audio-Input |
 
 Die Queue-Validierung ist modellspezifisch. Prüfe `/models?type=video` für die unterstützten Request-Felder pro Modell, bevor du `/video/queue` aufrufst.
 
 ### Quote-Request
 
 | Parameter | Typ | Pflicht | Default | Beschreibung |
 |-----------|------|----------|---------|-------------|
 | `model` | string | Ja | - | Modell-ID zum Bepreisen |
 | `duration` | string | Ja | - | `"5s"` oder `"10s"` |
 | `resolution` | string | Nein | `"720p"` | `"480p"`, `"720p"` oder `"1080p"` |
 | `aspect_ratio` | string | Bedingt | - | Angeben, wenn das Modell Aspect-Ratio-Auswahl unterstützt oder verlangt |
 | `audio` | boolean | Bedingt | `true` (wenn unterstützt) | Nur gültig für Modelle mit `supportsAudioConfig: true` |
 
 ### Retrieve-Request
 
 | Parameter | Typ | Pflicht | Default | Beschreibung |
 |-----------|------|----------|---------|-------------|
 | `model` | string | Ja | - | Aus der Queue-Antwort |
 | `queue_id` | string | Ja | - | Aus der Queue-Antwort |
 | `delete_media_on_completion` | boolean | Nein | `false` | Video nach erfolgreichem Abruf löschen |
 
 ### Complete-Request
 
 | Parameter | Typ | Pflicht | Beschreibung |
 |-----------|------|----------|-------------|
 | `model` | string | Ja | Aus der Queue-Antwort |
 | `queue_id` | string | Ja | Aus der Queue-Antwort |
@@ -294,7 +294,7 @@
 
 ## Image-to-Video
 
 Bei Image-to-Video-Modellen das Quellbild per `image_url` übergeben. Der Prompt beschreibt die gewünschte Bewegung, nicht den Bildinhalt.
 
 ```json
 {
@@ -305,7 +305,7 @@
 }
 ```
 
 Oder mit Base64:
 ```json
 {
   "model": "wan-2.5-preview-image-to-video",
@@ -319,7 +319,7 @@
 
 ## Preis-Quote
 
 Exakte Kosten vor der Generierung. Nur die Pricing-Inputs senden (`model`, `duration` und optional `resolution`, `aspect_ratio`, `audio`):
 
 **Request:**
 ```json
@@ -330,7 +330,7 @@
 }
 ```
 
 **Antwort:**
 ```json
 {
   "quote": 0.085
@@ -369,6 +369,17 @@
 
 ---
 
+## Adult-Inhalte
+
+Anders als bei der Bildgenerierung akzeptiert der Video-Queue-Endpoint keinen `safe_mode`-Parameter. Support für Adult-Inhalte ist modellspezifisch: wähl eine Modellvariante, die für unzensierte Ausgabe ausgelegt ist. Die Wan-2.7-Familie bietet zum Beispiel unzensierte Varianten neben den Default-Varianten:
+
+- `wan-2-7-uncensored-text-to-video`
+- `wan-2-7-uncensored-image-to-video`
+
+Requests an nicht-unzensierte Varianten können als Content-Verstoß (`422`) abgelehnt werden. Die aktuelle Liste der Varianten und ihre Preise pro Sekunde findest du unter [Video-Modelle](/models/video) und [Pricing](/overview/pricing).
+
+---
+
 ## Verfügbare Modelle
 
 Aktuelle Modellliste und Preise unter [Video-Modelle](/models/video).

es/guides/media/image-generation.mdx

@@ -1,25 +1,25 @@
 ---
 title: "Generación de imágenes"
 description: "Genera imágenes desde prompts con la API nativa de Venice o el endpoint compatible con OpenAI, con estilo y salida binaria o base64."
 'og:title': "Image Generation | Venice API Docs"
 'og:description': "Aprende a generar imágenes con Venice usando prompts de texto, opciones específicas del modelo y respuestas binarias o en base64."
 ---
 
 La generación de imágenes en Venice es síncrona. Envía un prompt a `/image/generate` y recibe tu imagen en la misma respuesta, ya sea como base64 dentro de JSON o como binario en bruto cuando `return_binary` es `true`.
 
 ## Endpoints
 
 | Endpoint | Propósito | Cuándo usarlo |
 |---|---|---|
 | `POST /image/generate` | API nativa de generación de imagen de Venice | Úsala para soporte completo de funciones |
 | `GET /image/styles` | Lista los presets de estilo disponibles | Úsalo antes de enviar `style_preset` |
 | `POST /images/generations` | API de generación de imagen compatible con OpenAI | Úsala al migrar clientes existentes de imagen de OpenAI |
 
 ## Paso 1: envía una solicitud de generación
 
 El tamaño es específico de cada modelo. Algunos modelos aceptan `width` y `height` explícitos; otros exponen `aspect_ratio`; y los modelos con niveles de resolución exponen `aspect_ratio` más valores `resolution` como `1K`, `2K` o `4K`.
 
 **Ejemplo basado en píxeles:**
 ```bash
 POST https://api.venice.ai/api/v1/image/generate
 Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY
@@ -49,7 +49,7 @@
 }
 ```
 
 **Ejemplo con nivel de resolución:**
 ```bash
 POST https://api.venice.ai/api/v1/image/generate
 Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY
@@ -64,7 +64,7 @@
 }
 ```
 
 El mismo patrón se aplica a otros modelos con niveles de resolución:
 
 ```json
 {
@@ -75,9 +75,9 @@
 }
 ```
 
 Usa [Modelos de imagen](/models/image) o la [API de Models](/api-reference/endpoint/models/list) para confirmar qué campos de tamaño acepta cada modelo.
 
 **Respuesta (200):**
 ```json
 {
   "id": "generate-image-1234567890",
@@ -93,9 +93,9 @@
 }
 ```
 
 El array `images` contiene los datos de imagen codificados en base64. Decodifica el primer elemento para guardarlo o mostrarlo. `timing.total` es la duración total de la solicitud en milisegundos.
 
 ## Paso 2: decodifica y guarda la imagen
 
 <CodeGroup>
 ```python Python
@@ -119,9 +119,9 @@
 )
 
 data = response.json()
 image_bytes = base64.b64decode(data["images"][0])
 
 with open("output.webp", "wb") as f:
     f.write(image_bytes)
 
 print(f"Saved image from request {data['id']}")
@@ -153,9 +153,9 @@
 ```
 </CodeGroup>
 
 ## Paso 3: devuelve binario en lugar de JSON (opcional)
 
 Si quieres que el cuerpo de la respuesta sea el propio archivo de imagen, establece `return_binary: true`. Esto es útil cuando quieres transmitir o guardar la imagen directamente sin decodificar base64.
 
 ```bash
 curl https://api.venice.ai/api/v1/image/generate \
@@ -170,24 +170,24 @@
   }'
 ```
 
 Cuando `return_binary` es `true`, el cuerpo de la respuesta son datos en bruto `image/jpeg`, `image/png` o `image/webp` según el `format` solicitado.
 
 <Note>
 `variants` solo se admite cuando `return_binary` es `false`.
 </Note>
 
 ---
 
 ## Paso 4: lista los estilos de imagen disponibles (opcional)
 
 Si quieres usar `style_preset`, primero obtén los estilos disponibles desde `/image/styles`:
 
 ```bash
 curl https://api.venice.ai/api/v1/image/styles \
   -H "Authorization: Bearer $VENICE_API_KEY"
 ```
 
 **Respuesta (200):**
 ```json
 [
   "3D Model",
@@ -198,7 +198,7 @@
 ]
 ```
 
 A continuación, pasa uno de esos valores en tu solicitud de generación:
 
 ```json
 {
@@ -208,28 +208,28 @@
 }
 ```
 
 Usa el endpoint de estilos cuando quieras nombres exactos de presets en lugar de adivinarlos.
 
 ---
 
 ## Parámetros de la solicitud
 
 | Parámetro | Tipo | Obligatorio | Predeterminado | Descripción |
 |---|---|---|---|---|
 | `model` | string | Sí | - | ID del modelo a usar para la generación |
 | `prompt` | string | Sí | - | Qué generar |
 | `negative_prompt` | string | No | - | Qué evitar en la imagen |
 | `width` | integer | No | `1024` | Ancho de salida en píxeles para modelos basados en píxeles como `venice-sd35` y `qwen-image` |
 | `height` | integer | No | `1024` | Alto de salida en píxeles para modelos basados en píxeles como `venice-sd35` y `qwen-image` |
 | `format` | string | No | `webp` | Formato de salida: `jpeg`, `png` o `webp` |
 | `variants` | integer | No | `1` | Número de imágenes a generar (`1`-`4`), solo cuando `return_binary` es `false` |
 | `return_binary` | boolean | No | `false` | Devuelve bytes de imagen en bruto en lugar de JSON con base64 |
 | `safe_mode` | boolean | No | `true` | Difumina contenido para adultos cuando está habilitado |
 | `seed` | integer | No | aleatorio | Reutiliza la misma seed para iteraciones más consistentes |
 | `cfg_scale` | number | No | depende del modelo | Valores más altos hacen que el modelo siga el prompt más estrictamente |
 | `style_preset` | string | No | - | Aplica un estilo preset de [Image Styles](/api-reference/endpoint/image/styles) |
 | `aspect_ratio` | string | Condicional | - | Usado por modelos que admiten tamaño basado en ratio, como `qwen-image-2`, `gpt-image-2`, `nano-banana-2` y `nano-banana-pro` |
 | `resolution` | string | Condicional | - | Usado por modelos que admiten niveles de resolución como `1K`, `2K` o `4K` |
 | `enable_web_search` | boolean | Condicional | `false` | Permite a los modelos admitidos usar información actual de la web; añade coste extra |
 
 La validación es específica del modelo. Consulta [Modelos de imagen](/models/image) y la [API de Models](/api-reference/endpoint/models/list) antes de confiar en un parámetro entre varios modelos.
@@ -272,6 +272,24 @@
 
 Usa [Modelos de imagen](/models/image) para ver qué modelos admiten resoluciones más altas y cómo se cobran.
 
+### Contenido adulto y modo seguro
+
+`safe_mode` controla si el contenido adulto en la salida de generación se difumina. Su valor predeterminado es `true`. Establécelo en `false` si tu caso de uso permite contenido adulto y quieres la salida sin filtrar:
+
+```json
+{
+  "model": "lustify-v8",
+  "prompt": "…",
+  "safe_mode": false
+}
+```
+
+Algunos modelos de imagen están diseñados específicamente para generación adulta / sin censura y se combinan bien con `safe_mode: false`. Ejemplos en la página de precios incluyen `lustify-sdxl`, `lustify-v7` y `lustify-v8`. Consulta [Modelos de imagen](/models/image) y [Precios](/overview/pricing) para ver la lista actual y los costes por modelo.
+
+Para editar imágenes existentes, el modelo de edición predeterminado `qwen-edit` bloquea la imaginería sexual explícita. Si necesitas edición sin censura, usa `qwen-edit-uncensored` a través de [Edición de imágenes](/guides/media/image-editing).
+
+Cuando `safe_mode` está activado y el modelo devuelve una salida difuminada o moderada, inspecciona las cabeceras de respuesta `x-venice-is-blurred` y `x-venice-is-content-violation` si necesitas detectarlo de forma programática.
+
 ### Presets de estilo
 
 Si el modelo seleccionado lo admite, `style_preset` te permite dirigir la salida sin reescribir todo el prompt. Puedes obtener los nombres válidos de preset desde [Image Styles](/api-reference/endpoint/image/styles):

es/guides/media/video-generation.mdx

@@ -369,6 +369,17 @@ La cotización es en USD.
 
 ---
 
+## Contenido adulto
+
+A diferencia de la generación de imágenes, el endpoint de la cola de vídeo no acepta un parámetro `safe_mode`. El soporte para contenido adulto es específico del modelo: elige una variante de modelo que esté diseñada para salida sin censura. La familia Wan 2.7, por ejemplo, expone variantes sin censura junto a las variantes predeterminadas:
+
+- `wan-2-7-uncensored-text-to-video`
+- `wan-2-7-uncensored-image-to-video`
+
+Las solicitudes enviadas a variantes no sin censura pueden ser rechazadas como violaciones de contenido (`422`). Consulta [Modelos de vídeo](/models/video) y [Precios](/overview/pricing) para ver la lista actual de variantes y sus precios por segundo.
+
+---
+
 ## Modelos disponibles
 
 Consulta [Modelos de vídeo](/models/video) para la lista actual de modelos y precios.

fr/guides/media/image-generation.mdx

@@ -272,6 +272,24 @@ D'autres modèles d'image prennent en charge `aspect_ratio` plus un palier `reso
 
 Utilisez [Modèles d'image](/models/image) pour voir quels modèles prennent en charge des résolutions plus élevées et comment ils sont tarifés.
 
+### Contenu adulte et mode sûr
+
+`safe_mode` contrôle si le contenu adulte présent dans la sortie de génération est flouté. La valeur par défaut est `true`. Définissez-le à `false` si votre cas d'usage autorise le contenu adulte et que vous souhaitez la sortie brute :
+
+```json
+{
+  "model": "lustify-v8",
+  "prompt": "…",
+  "safe_mode": false
+}
+```
+
+Certains modèles d'image sont spécifiquement conçus pour la génération adulte / non censurée et se combinent bien avec `safe_mode: false`. Parmi les exemples figurant sur la page de tarification, on trouve `lustify-sdxl`, `lustify-v7` et `lustify-v8`. Voir [Modèles d'image](/models/image) et [Tarification](/overview/pricing) pour la liste actuelle et les coûts par modèle.
+
+Pour l'édition d'images existantes, le modèle d'édition par défaut `qwen-edit` bloque l'imagerie sexuelle explicite. Si vous avez besoin d'une édition non censurée, utilisez `qwen-edit-uncensored` via [Édition d'image](/guides/media/image-editing).
+
+Lorsque `safe_mode` est activé et que le modèle renvoie une sortie floutée ou modérée, inspectez les en-têtes de réponse `x-venice-is-blurred` et `x-venice-is-content-violation` si vous avez besoin de détecter cela de manière programmatique.
+
 ### Presets de style
 
 Si le modèle sélectionné le prend en charge, `style_preset` vous permet d'orienter la sortie sans réécrire l'intégralité de votre prompt. Vous pouvez récupérer les noms valides des presets depuis [Image Styles](/api-reference/endpoint/image/styles) :

fr/guides/media/video-generation.mdx

@@ -369,6 +369,17 @@ Le devis est en USD.
 
 ---
 
+## Contenu adulte
+
+Contrairement à la génération d'image, l'endpoint de file d'attente vidéo n'accepte pas de paramètre `safe_mode`. La prise en charge du contenu adulte est spécifique au modèle : choisissez une variante de modèle conçue pour une sortie non censurée. La famille Wan 2.7, par exemple, expose des variantes non censurées aux côtés des variantes par défaut :
+
+- `wan-2-7-uncensored-text-to-video`
+- `wan-2-7-uncensored-image-to-video`
+
+Les requêtes soumises à des variantes qui ne sont pas non censurées peuvent être rejetées comme violations de contenu (`422`). Voir [Modèles vidéo](/models/video) et [Tarification](/overview/pricing) pour la liste actuelle des variantes et leur tarification à la seconde.
+
+---
+
 ## Modèles disponibles
 
 Voir [Modèles vidéo](/models/video) pour la liste actuelle des modèles et la tarification.

guides/media/image-generation.mdx

@@ -272,6 +272,24 @@ Other image models support `aspect_ratio` plus a `resolution` tier. For example,
 
 Use [Image Models](/models/image) to see which models support higher resolutions and how they are priced.
 
+### Adult content and safe mode
+
+`safe_mode` controls whether adult content in generation output is blurred. It defaults to `true`. Set it to `false` if your use case allows adult content and you want the raw output:
+
+```json
+{
+  "model": "lustify-v8",
+  "prompt": "…",
+  "safe_mode": false
+}
+```
+
+Some image models are specifically designed for adult / uncensored generation and pair well with `safe_mode: false`. Examples on the pricing page include `lustify-sdxl`, `lustify-v7`, and `lustify-v8`. See [Image Models](/models/image) and [Pricing](/overview/pricing) for the current list and per-model costs.
+
+For editing existing images, the default edit model `qwen-edit` blocks explicit sexual imagery. If you need uncensored editing, use `qwen-edit-uncensored` via [Image Editing](/guides/media/image-editing).
+
+When `safe_mode` is enabled and the model returns blurred or moderated output, inspect the `x-venice-is-blurred` and `x-venice-is-content-violation` response headers if you need to detect that programmatically.
+
 ### Style presets
 
 If the selected model supports it, `style_preset` lets you steer the output without rewriting your whole prompt. You can fetch valid preset names from [Image Styles](/api-reference/endpoint/image/styles):

guides/media/video-generation.mdx

@@ -369,6 +369,17 @@ Quote is in USD.
 
 ---
 
+## Adult content
+
+Unlike image generation, the video queue endpoint does not accept a `safe_mode` parameter. Adult content support is model-specific: choose a model variant that is designed for uncensored output. The Wan 2.7 family, for example, exposes uncensored variants alongside the default variants:
+
+- `wan-2-7-uncensored-text-to-video`
+- `wan-2-7-uncensored-image-to-video`
+
+Requests submitted to non-uncensored variants may be rejected as content violations (`422`). See [Video Models](/models/video) and [Pricing](/overview/pricing) for the current list of variants and their per-second pricing.
+
+---
+
 ## Available Models
 
 See [Video Models](/models/video) for current model list and pricing.

it/guides/media/image-generation.mdx

@@ -272,6 +272,24 @@ Altri modelli di immagini supportano `aspect_ratio` più un tier di `resolution`
 
 Usa [Modelli di immagini](/models/image) per vedere quali modelli supportano risoluzioni più alte e come sono prezzati.
 
+### Contenuti per adulti e safe mode
+
+`safe_mode` controlla se i contenuti per adulti nell'output della generazione vengono sfocati. Il default è `true`. Impostalo a `false` se il tuo caso d'uso ammette contenuti per adulti e vuoi l'output grezzo:
+
+```json
+{
+  "model": "lustify-v8",
+  "prompt": "…",
+  "safe_mode": false
+}
+```
+
+Alcuni modelli di immagini sono progettati specificamente per la generazione per adulti / non censurata e si abbinano bene con `safe_mode: false`. Esempi presenti nella pagina dei prezzi includono `lustify-sdxl`, `lustify-v7` e `lustify-v8`. Consulta [Modelli di immagini](/models/image) e [Prezzi](/overview/pricing) per la lista attuale e i costi per modello.
+
+Per la modifica di immagini esistenti, il modello di editing di default `qwen-edit` blocca le immagini sessuali esplicite. Se hai bisogno di editing non censurato, usa `qwen-edit-uncensored` tramite [Image Editing](/guides/media/image-editing).
+
+Quando `safe_mode` è abilitato e il modello restituisce un output sfocato o moderato, ispeziona gli header di risposta `x-venice-is-blurred` e `x-venice-is-content-violation` se hai bisogno di rilevarlo a livello programmatico.
+
 ### Preset di stile
 
 Se il modello selezionato lo supporta, `style_preset` ti permette di orientare l'output senza riscrivere l'intero prompt. Puoi recuperare i nomi dei preset validi da [Image Styles](/api-reference/endpoint/image/styles):

it/guides/media/video-generation.mdx

@@ -369,6 +369,17 @@ Il preventivo è in USD.
 
 ---
 
+## Contenuti per adulti
+
+A differenza della generazione di immagini, l'endpoint della queue video non accetta un parametro `safe_mode`. Il supporto per i contenuti per adulti è specifico per modello: scegli una variante di modello progettata per output non censurato. La famiglia Wan 2.7, per esempio, espone varianti non censurate accanto alle varianti di default:
+
+- `wan-2-7-uncensored-text-to-video`
+- `wan-2-7-uncensored-image-to-video`
+
+Le richieste inviate a varianti non uncensored possono essere rifiutate come violazioni di contenuto (`422`). Consulta [Modelli video](/models/video) e [Prezzi](/overview/pricing) per la lista attuale delle varianti e i loro prezzi al secondo.
+
+---
+
 ## Modelli disponibili
 
 Consulta [Modelli video](/models/video) per la lista attuale dei modelli e i prezzi.

ko/guides/media/image-generation.mdx

@@ -272,6 +272,24 @@ curl https://api.venice.ai/api/v1/image/styles \
 
 어떤 모델이 더 높은 해상도를 지원하는지, 그리고 가격은 어떻게 되는지는 [이미지 모델](/models/image)에서 확인하세요.
 
+### 성인 콘텐츠 및 safe mode
+
+`safe_mode`는 생성 output의 성인 콘텐츠를 블러 처리할지 여부를 제어합니다. 기본값은 `true`입니다. 사용 사례에서 성인 콘텐츠가 허용되고 원본 output을 원한다면 `false`로 설정하세요:
+
+```json
+{
+  "model": "lustify-v8",
+  "prompt": "…",
+  "safe_mode": false
+}
+```
+
+일부 이미지 모델은 성인 / 무검열 생성을 위해 특별히 설계되어 `safe_mode: false`와 잘 어울립니다. 가격 페이지의 예시로는 `lustify-sdxl`, `lustify-v7`, `lustify-v8`이 있습니다. 현재 목록과 모델별 비용은 [이미지 모델](/models/image)과 [가격](/overview/pricing)을 참고하세요.
+
+기존 이미지 편집의 경우, 기본 편집 모델 `qwen-edit`는 노골적인 성적 이미지를 차단합니다. 무검열 편집이 필요하다면 [이미지 편집](/guides/media/image-editing)을 통해 `qwen-edit-uncensored`를 사용하세요.
+
+`safe_mode`가 활성화되어 있고 모델이 블러 처리되거나 조정된 output을 반환할 때, 프로그래밍 방식으로 이를 감지해야 한다면 `x-venice-is-blurred`와 `x-venice-is-content-violation` 응답 헤더를 확인하세요.
+
 ### 스타일 프리셋
 
 선택한 모델이 지원한다면 `style_preset`을 사용해 전체 prompt를 다시 쓰지 않고도 출력을 유도할 수 있습니다. 유효한 프리셋 이름은 [Image Styles](/api-reference/endpoint/image/styles)에서 가져올 수 있습니다:

ko/guides/media/video-generation.mdx

@@ -369,6 +369,17 @@ Image-to-video 모델의 경우 `image_url`을 통해 원본 이미지를 전달
 
 ---
 
+## 성인 콘텐츠
+
+이미지 생성과 달리, 비디오 큐 endpoint는 `safe_mode` 파라미터를 받지 않습니다. 성인 콘텐츠 지원은 모델별입니다: 무검열 output을 위해 설계된 모델 변형을 선택하세요. 예를 들어 Wan 2.7 계열은 기본 변형과 함께 무검열 변형을 제공합니다:
+
+- `wan-2-7-uncensored-text-to-video`
+- `wan-2-7-uncensored-image-to-video`
+
+무검열이 아닌 변형에 제출된 요청은 콘텐츠 위반(`422`)으로 거부될 수 있습니다. 현재 변형 목록과 초당 가격은 [비디오 모델](/models/video)과 [가격](/overview/pricing)을 참고하세요.
+
+---
+
 ## 사용 가능한 모델
 
 현재 모델 목록과 가격은 [Video Models](/models/video)를 참고하세요.

pt-BR/guides/media/image-generation.mdx

@@ -272,6 +272,24 @@ Outros modelos de imagem suportam `aspect_ratio` mais um tier `resolution`. Por
 
 Use [Modelos de imagem](/models/image) para ver quais modelos suportam resoluções maiores e como são precificados.
 
+### Conteúdo adulto e safe mode
+
+`safe_mode` controla se o conteúdo adulto na saída da geração é borrado. O padrão é `true`. Defina como `false` se o seu caso de uso permitir conteúdo adulto e você quiser a saída sem alteração:
+
+```json
+{
+  "model": "lustify-v8",
+  "prompt": "…",
+  "safe_mode": false
+}
+```
+
+Alguns modelos de imagem são projetados especificamente para geração adulta / sem censura e combinam bem com `safe_mode: false`. Exemplos na página de preços incluem `lustify-sdxl`, `lustify-v7` e `lustify-v8`. Veja [Modelos de imagem](/models/image) e [Preços](/overview/pricing) para a lista atual e os custos por modelo.
+
+Para edição de imagens existentes, o modelo de edição padrão `qwen-edit` bloqueia imagens sexuais explícitas. Se você precisa de edição sem censura, use `qwen-edit-uncensored` via [Edição de imagem](/guides/media/image-editing).
+
+Quando `safe_mode` está habilitado e o modelo retorna saída borrada ou moderada, inspecione os cabeçalhos de resposta `x-venice-is-blurred` e `x-venice-is-content-violation` se precisar detectar isso programaticamente.
+
 ### Presets de estilo
 
 Se o modelo selecionado suportar, `style_preset` permite guiar a saída sem reescrever todo o prompt. Você pode buscar nomes de preset válidos em [Image Styles](/api-reference/endpoint/image/styles):