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Créer des images IA à partir de prompts textuels
Retouchez des images avec l'API ChatGPT Images 2.5 Flare Edit via prompts et références multiples. Accès OpenAI abordable pour visuels produits et workflows créatifs.
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| Paramètres | Prix | Prix d’origine | Remise |
|---|
L’API ChatGPT Images 2.5 Flare Edit permet aux développeurs d’accéder à la retouche d’images d’OpenAI avec des instructions textuelles et des images de référence via Flaq AI. Utilisez des réglages flexibles de résolution, de qualité et de rapport d’aspect pour préparer des visuels de produits, des supports marketing et des concepts créatifs. L’API suit le même processus asynchrone de tâches d’image que les autres modèles de la famille ChatGPT Images 2.5, ce qui facilite son intégration dans les applications créatives existantes.
Retouche d’images guidée par prompt : Décrivez les modifications souhaitées et fournissez les images sources pour guider la retouche.
Résolution de sortie flexible : Choisissez une résolution de sortie adaptée à l’exploration de concepts, à la publication numérique ou à des visuels de plus grande taille.
Qualité réglable : Sélectionnez un réglage de qualité pour chaque requête afin de répondre aux différents besoins de sortie de votre processus de travail.
Plusieurs rapports d’aspect : Créez des images carrées, horizontales et verticales pour les pages de produits, les mises en page de campagnes et les réseaux sociaux.
Entrée de plusieurs images : Fournissez plusieurs références avec des instructions claires sur le rôle de chaque image dans la composition finale.
Intégration API commune : Soumettez des tâches d’image et récupérez les résultats terminés via les points de terminaison d’image existants de Flaq AI.
Entrée : Les URL des images de référence et un prompt en langage naturel décrivant les modifications souhaitées.
Sortie : Des images retouchées renvoyées sous forme d’URL d’image une fois la tâche terminée.
Rapports d’aspect : Des formats flexibles carrés, verticaux et horizontaux, sélectionnés à l’aide des valeurs du rapport entre largeur et hauteur.
Capacités : Retouche d’images et composition multi-images avec réglages de résolution et de qualité.
Visuels de produits : Adaptez des images de produits existantes à de nouveaux briefs créatifs à l’aide d’images sources et d’instructions de retouche.
Supports marketing : Préparez des variantes d’images pour les concepts de campagnes, les mises en page promotionnelles et les revues créatives.
Contenu pour les réseaux sociaux : Choisissez les proportions de sortie pour les publications, les stories, les bannières et les autres formats de publication.
Itération de conception : Affinez un visuel à l’aide d’instructions ciblées et d’images de référence pertinentes.
Applications créatives : Intégrez la retouche à partir de références dans une application fondée sur des tâches, avec suivi de la progression et récupération des résultats.
Remarque Assurez-vous que vos prompts respectent les politiques d'utilisation d'OpenAI. En cas d'erreur, vérifiez si votre prompt contient du contenu restreint, ajustez-le puis réessayez.
ChatGPT Images 2.5 Flare Edit comparé à ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit
Les deux variantes proposent les mêmes réglages documentés de résolution, de qualité et de rapport d’aspect, ainsi que l’entrée de plusieurs images. Évaluez les résultats à partir du même brief.
ChatGPT Images 2.5 Flare Edit comparé à ChatGPT Images 2.5 Edit Client
La variante Client propose actuellement une résolution de sortie fixe. ChatGPT Images 2.5 Flare Edit donne accès à plusieurs réglages de résolution et de qualité via le même processus de tâches d’image de l’API.
ChatGPT Images 2.5 Flare Edit comparé à GPT Image 2 Edit
Les deux prennent en charge la retouche d’images à partir de références avec des réglages de résolution et de qualité. ChatGPT Images 2.5 Flare Edit ajoute des niveaux de qualité extra-élevée et maximale ; comparez les résultats pour votre cas d’utilisation.
Explorez plusieurs outils de création IA pour des workflows rapides d'image et de vidéo dans votre navigateur, puis faites évoluer les idées réussies avec les API de modèles prêtes pour la production de Flaq AI. Flaq AI fournit une couche d'API unifiée pour tous les modèles, afin de faciliter l'utilisation et la mise à l'échelle de vos workflows.

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Créez des flux visuels d'images et de vidéos IA sur un canevas infini
// 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-2.5-flare-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;
// 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-2.5-flare-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']
# 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-2.5-flare-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"]
}'
# 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"