Texto para Imagem
Crie imagens de IA a partir de prompts de texto
OpenAI/gpt-image-2.5-sunburst-edit
gpt-image-2.5-sunburst-edit
Edite imagens com a API ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit usando prompts e várias referências. Acesso acessível à OpenAI para imagens de produtos e trabalho criativo.
Image to ImageMulti-Image
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Preços de ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit
| Parâmetros | Preço | Preço original | Desconto |
|---|
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API ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit acessível para edição de imagens
A API ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit oferece aos desenvolvedores acesso à edição de imagens da OpenAI com instruções de texto e imagens de referência por meio da Flaq AI. Use controles flexíveis de resolução, qualidade e proporção para preparar imagens de produtos, materiais de marketing e conceitos criativos. A API segue o mesmo fluxo de tarefas assíncronas de imagem do restante da família ChatGPT Images 2.5, facilitando a integração em aplicações criativas existentes.
Principais recursos da API ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit
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Edição de imagens guiada por prompt: Descreva as alterações que deseja fazer e forneça as imagens de origem para orientar a edição.
-
Resolução de saída flexível: Escolha uma resolução de saída adequada à exploração de conceitos, à publicação digital ou a recursos visuais de maior tamanho.
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Qualidade ajustável: Selecione uma configuração de qualidade para cada solicitação de acordo com os diferentes requisitos de saída do seu fluxo de trabalho.
-
Várias proporções: Crie imagens quadradas, horizontais e verticais para páginas de produtos, layouts de campanhas e redes sociais.
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Entrada de várias imagens: Forneça várias referências com instruções claras sobre o papel de cada imagem na composição final.
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Integração de API compartilhada: Envie tarefas de imagem e recupere os resultados concluídos pelos endpoints de imagem existentes da Flaq AI.
Como usar a API ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit para editar imagens na Flaq AI
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Entrada: URLs de imagens de referência e um prompt em linguagem natural que descreve as alterações pretendidas.
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Saída: As imagens editadas são retornadas como URLs de imagens após a conclusão da tarefa.
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Proporções: Formatos quadrados, verticais e horizontais flexíveis, selecionados por valores de proporção entre largura e altura.
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Capacidades: Edição de imagens e composição com várias imagens com controles de resolução e qualidade.
Principais casos de uso para integrar a API ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit
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Imagens de produtos: Adapte imagens de produtos existentes a novos briefings criativos usando imagens de origem e instruções de edição.
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Materiais de marketing: Prepare variações de imagens para conceitos de campanhas, layouts promocionais e revisões criativas.
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Conteúdo para redes sociais: Escolha as proporções de saída para publicações, stories, banners e outros formatos de publicação.
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Iteração de design: Refine uma imagem com instruções específicas e imagens de referência relevantes.
-
Aplicações criativas: Integre a edição baseada em referências em uma aplicação baseada em tarefas com acompanhamento do progresso e recuperação de resultados.
Observação Certifique-se de que seus prompts estejam em conformidade com as políticas de uso da OpenAI. Se ocorrer um erro, revise o prompt em busca de conteúdo restrito, ajuste-o e tente novamente.
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit e os concorrentes: análise comparativa
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ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit em comparação com ChatGPT Images 2.5 Flare Edit
Ambas as variantes oferecem os mesmos controles documentados de resolução, qualidade e proporção, incluindo a entrada de várias imagens. Avalie os resultados com o mesmo briefing. -
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit em comparação com ChatGPT Images 2.5 Edit Client
A variante Client oferece atualmente uma resolução de saída fixa. O ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit disponibiliza várias configurações de resolução e qualidade pelo mesmo fluxo de tarefas de imagem da API. -
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit em comparação com GPT Image 2 Edit
Ambos permitem editar imagens com base em referências, com controles de resolução e qualidade. O ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit acrescenta opções de qualidade extra-alta e máxima; compare os resultados para o caso de uso pretendido.
Use o modelo ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit diretamente em ferramentas poderosas de IA
Explore várias ferramentas de criação com IA para fluxos rápidos de imagem e vídeo no navegador, depois escale ideias bem-sucedidas com as APIs de modelos prontas para produção da Flaq AI. A Flaq AI fornece uma camada de API unificada para todos os modelos, facilitando o uso e a escala dos seus fluxos.
Imagem para Imagem
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Crie imagens e vídeos com IA em um espaço de trabalho unificado
Referência para vídeo
Crie vídeos consistentes usando mídias de referência
Tela de IA
Crie fluxos visuais de imagens e vídeos com IA em uma tela infinita
Exemplos de API
Exemplo 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-2.5-sunburst-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;
Exemplo de polling
// 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));
}
Exemplo 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-2.5-sunburst-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']
Exemplo de polling
# 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)
Exemplo 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-2.5-sunburst-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"]
}'
Exemplo de polling
# 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"