
ข้อความเป็นรูปภาพ
สร้างรูปภาพ AI จากพรอมต์ข้อความ
แก้ไขภาพด้วย ChatGPT Images 2.5 Flare Edit API โดยใช้พรอมต์และภาพอ้างอิงหลายภาพ เข้าถึง OpenAI ได้ในราคาคุ้มค่าสำหรับภาพสินค้าและเวิร์กโฟลว์งานสร้างสรรค์ ปรับภาพให้ตรงกับแนวคิดของคุณ
ลองใช้ AI Image Generator ได้เลยตอนนี้
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
ChatGPT Images 2.5 Flare Edit API ช่วยให้นักพัฒนาเข้าถึงการแก้ไขภาพของ OpenAI ด้วยคำสั่งข้อความและภาพอ้างอิงผ่าน Flaq AI ใช้การควบคุมความละเอียด คุณภาพ และอัตราส่วนภาพที่ยืดหยุ่นเพื่อจัดทำภาพสินค้า สื่อการตลาด และแนวคิดสร้างสรรค์ API นี้ใช้ขั้นตอนการทำงานของงานภาพแบบอะซิงโครนัสเช่นเดียวกับรุ่นอื่นในตระกูล ChatGPT Images 2.5 จึงเหมาะสำหรับผสานเข้ากับแอปพลิเคชันสร้างสรรค์ที่มีอยู่
การแก้ไขภาพตามพรอมต์: อธิบายสิ่งที่ต้องการเปลี่ยนแปลงและระบุภาพต้นฉบับเพื่อเป็นแนวทางในการแก้ไข
ความละเอียดเอาต์พุตที่ยืดหยุ่น: เลือกความละเอียดเอาต์พุตที่เหมาะกับการสำรวจแนวคิด การเผยแพร่ดิจิทัล หรือสื่อภาพขนาดใหญ่
ปรับคุณภาพได้: เลือกการตั้งค่าคุณภาพสำหรับแต่ละคำขอให้ตรงกับความต้องการด้านผลลัพธ์ที่แตกต่างกันในขั้นตอนการทำงานของคุณ
อัตราส่วนภาพหลากหลาย: สร้างภาพสี่เหลี่ยมจัตุรัส แนวนอน และแนวตั้งสำหรับหน้าสินค้า เลย์เอาต์แคมเปญ และช่องทางโซเชียล
การป้อนภาพหลายภาพ: ระบุภาพอ้างอิงหลายภาพพร้อมคำสั่งที่ชัดเจนเกี่ยวกับบทบาทของแต่ละภาพในองค์ประกอบภาพสุดท้าย
การเชื่อมต่อผ่าน API ร่วมกัน: ส่งงานภาพและเรียกดูผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ผ่านเอนด์พอยต์ภาพของ Flaq AI ที่มีอยู่
อินพุต: URL ของภาพอ้างอิงและพรอมต์ภาษาธรรมชาติที่อธิบายการเปลี่ยนแปลงที่ต้องการ
เอาต์พุต: ผลการแก้ไขจะถูกส่งกลับเป็น URL ของภาพเมื่องานเสร็จสมบูรณ์
อัตราส่วนภาพ: เลือกรูปแบบสี่เหลี่ยมจัตุรัส แนวตั้ง และแนวนอนได้อย่างยืดหยุ่นผ่านค่าอัตราส่วนความกว้างและความสูง
ความสามารถ: แก้ไขภาพและจัดองค์ประกอบจากหลายภาพพร้อมการควบคุมความละเอียดและคุณภาพ
ภาพสินค้า: ปรับภาพสินค้าที่มีอยู่ให้เข้ากับโจทย์สร้างสรรค์ใหม่โดยใช้ภาพต้นฉบับและคำสั่งแก้ไข
สื่อการตลาด: จัดทำภาพหลากหลายแบบสำหรับแนวคิดแคมเปญ เลย์เอาต์ส่งเสริมการขาย และการตรวจทานงานสร้างสรรค์
เนื้อหาโซเชียลมีเดีย: เลือกสัดส่วนเอาต์พุตสำหรับโพสต์ สตอรี แบนเนอร์ และรูปแบบการเผยแพร่อื่น ๆ
การปรับปรุงงานออกแบบซ้ำ: ปรับแต่งภาพด้วยคำสั่งที่เจาะจงและภาพอ้างอิงที่เกี่ยวข้อง
แอปพลิเคชันสร้างสรรค์: ผสานการแก้ไขโดยใช้ภาพอ้างอิงเข้ากับแอปพลิเคชันที่จัดการเป็นงาน พร้อมการติดตามความคืบหน้าและการเรียกดูผลลัพธ์
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่า prompts ของคุณเป็นไปตามนโยบายการใช้งานของ OpenAI หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบว่า prompt มีเนื้อหาที่ถูกจำกัดหรือไม่ จากนั้นปรับแก้และลองใหม่อีกครั้ง
ChatGPT Images 2.5 Flare Edit เทียบกับ ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit
ทั้งสองรุ่นมีการควบคุมความละเอียด คุณภาพ และอัตราส่วนภาพเหมือนกันตามที่ระบุในเอกสาร รวมถึงการป้อนภาพหลายภาพ ประเมินผลลัพธ์โดยใช้โจทย์งานเดียวกัน
ChatGPT Images 2.5 Flare Edit เทียบกับ ChatGPT Images 2.5 Edit Client
ปัจจุบันรุ่น Client มีความละเอียดเอาต์พุตแบบคงที่ ส่วน ChatGPT Images 2.5 Flare Edit มีการตั้งค่าความละเอียดและคุณภาพหลายระดับผ่านขั้นตอนการทำงานของ API งานภาพเดียวกัน
ChatGPT Images 2.5 Flare Edit เทียบกับ GPT Image 2 Edit
ทั้งสองรองรับการแก้ไขโดยใช้ภาพอ้างอิงพร้อมการควบคุมความละเอียดและคุณภาพ ChatGPT Images 2.5 Flare Edit เพิ่มตัวเลือกคุณภาพสูงพิเศษและสูงสุด ควรเปรียบเทียบผลลัพธ์ตามกรณีใช้งานที่ต้องการ
สำรวจเครื่องมือสร้างสรรค์ AI หลายรายการสำหรับเวิร์กโฟลว์รูปภาพและวิดีโอที่รวดเร็วในเบราว์เซอร์ จากนั้นขยายไอเดียที่สำเร็จไปยัง model APIs ของ Flaq AI ที่พร้อมสำหรับการผลิต Flaq AI ให้ชั้น API แบบรวมศูนย์สำหรับทุกโมเดล ทำให้ใช้งานและขยายเวิร์กโฟลว์ได้ง่าย

สร้างรูปภาพ AI จากพรอมต์ข้อความ

สร้างรูปภาพ AI จากรูปภาพและพรอมต์ข้อความ

สร้างวิดีโอ AI จากพรอมต์ข้อความ

ทำให้รูปภาพเคลื่อนไหวเป็นวิดีโอ AI

สร้างรูปภาพและวิดีโอ AI ในพื้นที่ทำงานเดียวที่ครบวงจร

สร้างวิดีโอที่สม่ำเสมอจากสื่ออ้างอิง

สร้างเวิร์กโฟลว์ภาพและวิดีโอ AI แบบภาพบนแคนวาสไร้ขอบเขต
// 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"