
من النص إلى صورة
أنشئ صور AI من مطالبات نصية
تحرير صور مرن عبر OpenAI GPT Image 2 Edit Client API مع دعم إدخال عدة صور، وعناصر تحكم في الجودة، وتسعير اقتصادي مناسب للفرق الإبداعية. اختبر مخرجات النموذج، قارن الجودة البصرية، ثم وسّع الأفكار الناجحة عبر سير عمل API مستقر للصور أو الفيديو أو الوسائط المتعددة للفرق.
هذا النموذج متاح حالياً ضمن الوصول المبكر وقد يكون أقل استقراراً من الإصدارات القياسية.
جرب مولد الصور بالذكاء الاصطناعي الآن
| المعلمات | السعر | السعر الأصلي | الخصم |
|---|
GPT Image 2 Edit Client API من OpenAI توفر تحرير صور بالذكاء الاصطناعي بتكلفة فعالة وبجودة جاهزة للإنتاج للمطورين والفرق الإبداعية. يساعدك هذا التكامل المهني مع API لتحرير الصور على تحويل الصور الموجودة عبر تعليمات باللغة الطبيعية مع الحفاظ على تماسك المشهد واتساق الأسلوب والهدف التصميمي. بالاعتماد على أحدث بنية GPT لتحرير الصور من OpenAI، يجمع GPT Image 2 Edit Client بين التفكير الدلالي متعدد الوسائط وعناصر تحكم مرنة في الجودة ودعم إدخال عدة صور من أجل تدفقات تحرير قابلة للتوسع على Flaq AI.
ملاحظة يرجى التأكد من أن prompts الخاصة بك متوافقة مع سياسات استخدام OpenAI. إذا حدث خطأ، فراجع الـ prompt بحثًا عن محتوى مقيّد، ثم عدّله وحاول مرة أخرى.
GPT Image 2 Edit Client مقابل GPT Image 2 Edit
يشترك GPT Image 2 Edit وGPT Image 2 Edit Client في نقاط القوة الأساسية نفسها في التحكم الدلالي ودعم عدة صور والملاءمة للإنتاج. يتموضع GPT Image 2 Edit Client كخيار ميسور جدًا للفرق التي تريد سير التحرير العام نفسه مع كفاءة تكلفة أقوى.
GPT Image 2 Edit Client مقابل Runway Gen-4 References
Runway Gen-4 References محسّن للإنشاء السينمائي المعتمد على المراجع والتدفقات الأسلوبية. يتميز GPT Image 2 Edit Client API بتحرير مرن لعدة صور واتباع موثوق للتعليمات وسير تحرير قائم على API ميسور جدًا للاستخدام الإنتاجي العملي.
GPT Image 2 Edit Client مقابل Stable Image Edit
يجذب Stable Image Edit الفرق التي تريد مرونة النظام المفتوح والتخصيص. يوفر GPT Image 2 Edit Client سلوك تحرير دلالي مصقولًا وجودة قوية مباشرة وسير عمل ميسورًا جدًا للفرق التي تريد تحريرًا موثوقًا دون أعباء بنية تحتية.
GPT Image 2 Edit Client مقابل Qwen Image 2.0 Edit
Qwen Image 2.0 Edit نموذج تحرير قوي موجه للقيمة مع نقاط قوة متعددة اللغات. يبرز GPT Image 2 Edit Client API باتباع تعليمات محسّن من OpenAI ودعم قوي لتدفقات عدة صور وسير تحرير ميسور جدًا وموجه للتصميم.
GPT Image 2 Edit Client مقابل Seedream 4.5 Edit
يتخصص Seedream 4.5 Edit في تدفقات تحرير ممتازة وعالية الأسلوبية. يقدم GPT Image 2 Edit Client خيار تحرير ميسورًا جدًا مع دعم مرن لعدة صور ونشر موثوق قائم على API لمسارات محتوى قابلة للتوسع.
استكشف عدة أدوات إنشاء AI لسير عمل سريع للصور والفيديو داخل متصفحك، ثم وسّع الأفكار الناجحة باستخدام واجهات API لنماذج Flaq AI الجاهزة للإنتاج. يوفر Flaq AI طبقة API موحدة لكل النماذج، مما يسهل استخدام سير العمل وتوسيعه.

أنشئ صور AI من مطالبات نصية

أنشئ صور AI من الصور والمطالبات النصية

أنشئ فيديوهات AI من مطالبات نصية

حوّل الصور إلى فيديوهات AI متحركة

أنشئ صورًا وفيديوهات بالذكاء الاصطناعي في مساحة عمل موحدة

أنشئ فيديوهات متناسقة من الوسائط المرجعية
// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'gpt-image-2-edit-client',
width: 1,
height: 1,
resolution: '1k',
prompt: 'Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent',
quality: 'medium',
image_url_list: ['https://example.com/source.jpg']
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;
const pollResult = async (taskId) => {
const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/image/${taskId}`, {
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
});
return res.json();
};
while (true) {
const pollResultData = await pollResult(taskId);
const status = pollResultData.data.task_status;
if (status === 'succeed') {
console.log(pollResultData.data.task_result.images[0].url);
break;
}
if (status === 'failed') {
console.error(pollResultData.data.task_status_msg);
break;
}
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10000));
}
# Step 1: Submit generation request
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/image/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'gpt-image-2-edit-client',
'width': 1,
'height': 1,
'resolution': '1k',
'prompt': 'Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent',
'quality': 'medium',
'image_url_list': ['https://example.com/source.jpg']
}
)
task_id = response.json()['data']['task_id']
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}"
while True:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
status = poll_result['data']['task_status']
if status == 'succeed':
print(poll_result['data']['task_result']['images'][0]['url'])
break
if status == 'failed':
print(poll_result['data']['task_status_msg'])
break
time.sleep(10)
# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/image/task \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model_name": "gpt-image-2-edit-client",
"width": 1,
"height": 1,
"resolution": "1k",
"prompt": "Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent",
"quality": "medium",
"image_url_list": ["https://example.com/source.jpg"]
}'
# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
استكشف ChatGPT Image 2، وترقياته الإبداعية، وإمكانية الوصول عبر واجهة البرمجة API، ونصائح صياغة الأوامر (Prompts)، وكيف تساعد Flaq AI المبدعين والمطورين على استخدامه.
تعلّم سير عمل واجهة برمجة تطبيقات GPT Image 2 وواجهة برمجة تطبيقات Edit على Flaq AI باستخدام صيغ الموجّهات، وخطوات المطوّر، ونصائح تحرير الصور، و14 موجّهًا جاهزًا للنسخ للفرق.