Texto a imagen
Crea imágenes con IA desde prompts de texto
OpenAI/gpt-image-2-edit
gpt-image-2-edit
Edicion flexible de imagenes mediante OpenAI GPT Image 2 Edit API con soporte para multiples imagenes de entrada y controles de calidad. Estable y asequible para cargas de trabajo de edicion escalables.
Image to ImageMulti-Image
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Precios de GPT Image 2 Edit
| Parámetros | Precio | Precio original | Descuento |
|---|
Ejemplos
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API GPT Image 2 Edit rápida y asequible (la integración inteligente de edición de imágenes de OpenAI)
La API GPT Image 2 Edit de OpenAI ofrece edición de imágenes con IA rentable y lista para producción para desarrolladores y equipos creativos. Esta integración profesional de API de edición de imágenes te ayuda a transformar visuales existentes mediante instrucciones en lenguaje natural, preservando la coherencia de la escena, la consistencia estilística y la intención de diseño. Basado en la última pila de edición de imágenes GPT de OpenAI, GPT Image 2 Edit combina razonamiento multimodal semántico con controles de calidad flexibles y soporte de entrada multiimagen para flujos de edición escalables en Flaq AI.
Características clave de la API GPT Image 2 Edit
- Edición de imágenes profesional basada en instrucciones: Transforma visuales existentes con prompts en lenguaje natural preservando las zonas no editadas, manteniendo la coherencia de la escena y realizando modificaciones precisas mediante la integración de GPT Image 2 Edit API.
- Soporte para múltiples imágenes de entrada: Edita con varias imágenes de origen en un solo flujo, habilitando composición guiada por referencias, mezcla de estilos, control de layout y escenarios de image-to-image más avanzados.
- Controles de calidad flexibles: Elige entre múltiples modos de calidad para ajustar la velocidad de edición y la fidelidad de salida en desarrollo conceptual, iteración de contenido y entrega profesional.
- Edición semántica consciente del contexto: Realiza cambios visuales específicos con una fuerte comprensión de objetos, iluminación, perspectiva y relaciones espaciales gracias al razonamiento multimodal de imágenes de OpenAI.
- Preservación de estilo e identidad: Ajusta fondos, detalles, gradación de color u objetos manteniendo la consistencia de marca, la identidad del personaje y el tono visual original en toda la edición.
- Compatibilidad de proporciones lista para plataformas: Genera imágenes editadas en varias proporciones para anuncios, visuales de producto, landing pages y formatos de redes sociales.
Cómo usar GPT Image 2 Edit API para edición profesional de imágenes en Flaq AI
- Entrada: Imagen(es) existente(s) más prompts de edición en lenguaje natural que describen las modificaciones, refinamientos o transformaciones deseadas.
- Salida: Imágenes editadas en alta resolución entregadas mediante URLs seguras de CDN a través de la integración GPT Image 2 Edit API.
- Proporciones: Compatible con múltiples relaciones de aspecto para distintos escenarios de edición y publicación.
- Opciones de calidad: Compatible con varios ajustes de calidad para distintas exigencias de velocidad y calidad.
- Entradas de imagen: Compatible con flujos que usan imagen de entrada, incluidos escenarios de edición multiimagen.
- Capacidades: Edición guiada por prompt, edición multiimagen, reemplazo de fondo, refinamiento de objetos, transferencia de estilo, ajuste de composición y transformaciones que preservan identidad mediante la integración de OpenAI GPT Image 2 Edit API.
Mejores casos de uso para la integración de GPT Image 2 Edit API
- Marketing y branding: Actualiza recursos de campaña, localiza visuales y adapta creatividades de marca con edición de imágenes precisa basada en instrucciones mediante GPT Image 2 Edit API.
- Optimización de fotografía de producto: Modifica fondos, props, iluminación y detalles de escena para imágenes de catálogo sin necesidad de nuevas sesiones fotográficas.
- Producción de contenido para redes sociales: Crea múltiples variantes editadas para diferentes plataformas manteniendo estilo, tono e identidad de marca consistentes.
- Iteración de diseño profesional: Acelera revisiones de diseño y refinamiento conceptual con ediciones controlables guiadas por prompt que funcionan tanto en flujos de una sola imagen como multiimagen.
- Edición creativa guiada por referencias: Combina varias imágenes de origen, conserva elementos visuales clave y guía cambios de composición con soporte multiimagen a través de una integración de edición OpenAI escalable.
Nota Asegúrate de que tus prompts cumplan con las políticas de uso de OpenAI. Si ocurre un error, revisa si el prompt contiene contenido restringido, ajústalo e inténtalo de nuevo.
GPT Image 2 Edit vs competidores: análisis comparativo
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GPT Image 2 Edit vs. GPT Image 2 Edit Client
GPT Image 2 Edit Client ofrece las mismas capacidades centrales de edición de imágenes con una vía de acceso muy asequible para equipos enfocados en la eficiencia de costos. GPT Image 2 Edit mantiene la misma edición semántica sólida, soporte para flujo multiimagen y adecuación a la edición lista para producción, por lo que ambas variantes son adecuadas para pipelines de edición profesionales según las prioridades de presupuesto. -
GPT Image 2 Edit vs. Runway Gen-4 References
Runway Gen-4 References es fuerte en flujos visuales cinematográficos y guiados por referencia. GPT Image 2 Edit API se diferencia con edición flexible multiimagen, seguimiento fiable de instrucciones y edición basada en API eficiente para uso práctico en producción. -
GPT Image 2 Edit vs. Stable Image Edit
Stable Image Edit ofrece flexibilidad de personalización y atractivo de ecosistema abierto. GPT Image 2 Edit ofrece una integración de API de menor fricción, edición semántica refinada y una fuerte calidad inicial para equipos que quieren edición fiable sin sobrecarga de infraestructura. -
GPT Image 2 Edit vs. Qwen Image 2.0 Edit
Qwen Image 2.0 Edit es un sólido modelo de edición orientado al valor con fortalezas multilingües. GPT Image 2 Edit API destaca por el refinado seguimiento de instrucciones de OpenAI, el sólido soporte multiimagen y un control de edición orientado al diseño más fiable. -
GPT Image 2 Edit vs. Nano Banana 2 Edit
Nano Banana 2 Edit enfatiza la velocidad de Gemini Flash y un throughput de edición asequible. GPT Image 2 Edit se centra en edición semántica refinada, composición multiimagen flexible e integración sólida con el flujo de OpenAI para pipelines de edición profesionales.
Usa el modelo GPT Image 2 Edit directamente en potentes herramientas de IA
Explora varias herramientas de creación con IA para flujos rápidos de imagen y video en tu navegador, luego escala las ideas exitosas con las API de modelos listas para producción de Flaq AI. Flaq AI proporciona una capa API unificada para todos los modelos, lo que facilita usar y escalar tus flujos.
Imagen a imagen
Crea imágenes con IA desde imágenes y prompts de texto
Texto a video
Crea videos con IA desde prompts de texto
Imagen a video
Anima imágenes en videos con IA
Creador multimedia con IA
Crea imágenes y vídeos con IA en un espacio de trabajo unificado
Referencia a vídeo
Crea vídeos coherentes a partir de medios de referencia
Ejemplos de API
Ejemplo de envio
// 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',
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;
Ejemplo de sondeo
// 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));
}
Ejemplo de envio
# 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',
'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']
Ejemplo de sondeo
# 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)
Ejemplo de envio
# 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",
"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"]
}'
Ejemplo de sondeo
# 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"
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