
ข้อความเป็นรูปภาพ
สร้างรูปภาพ AI จากพรอมต์ข้อความ
แก้ไขภาพด้วย ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit API โดยใช้พรอมต์และภาพอ้างอิงหลายภาพ เข้าถึง OpenAI ได้ในราคาคุ้มค่าสำหรับภาพสินค้าและงานสร้างสรรค์ ปรับภาพให้ตรงกับแนวคิดของคุณ
ลองใช้ AI Image Generator ได้เลยตอนนี้
| พารามิเตอร์ | ราคา | ราคาเดิม | ส่วนลด |
|---|
API ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit ช่วยให้นักพัฒนาเข้าถึงการแก้ไขภาพของ OpenAI ด้วยคำสั่งข้อความและภาพอ้างอิงผ่าน Flaq AI ใช้การตั้งค่าความละเอียด คุณภาพ และอัตราส่วนภาพที่ยืดหยุ่นเพื่อเตรียมภาพสินค้า สื่อการตลาด และแนวคิดสร้างสรรค์ API นี้ใช้ขั้นตอนการทำงานของงานภาพแบบอะซิงโครนัสเดียวกับรุ่นอื่นในตระกูล ChatGPT Images 2.5 จึงสะดวกต่อการผสานเข้ากับแอปพลิเคชันสร้างสรรค์ที่มีอยู่
แก้ไขภาพตามพรอมป์ต์: อธิบายสิ่งที่ต้องการเปลี่ยนแปลงและให้ภาพต้นฉบับเพื่อเป็นแนวทางในการแก้ไข
ความละเอียดของภาพผลลัพธ์ที่ยืดหยุ่น: เลือกความละเอียดที่เหมาะกับการสำรวจแนวคิด การเผยแพร่ดิจิทัล หรือสื่อภาพที่มีขนาดใหญ่ขึ้น
ปรับคุณภาพได้: เลือกการตั้งค่าคุณภาพสำหรับแต่ละคำขอให้ตรงกับความต้องการด้านผลลัพธ์ที่แตกต่างกันในขั้นตอนการทำงานของคุณ
อัตราส่วนภาพหลากหลาย: สร้างภาพสี่เหลี่ยมจัตุรัส แนวนอน และแนวตั้งสำหรับหน้าสินค้า เลย์เอาต์แคมเปญ และช่องทางโซเชียล
นำเข้าหลายภาพ: ให้ภาพอ้างอิงหลายภาพพร้อมคำสั่งที่ชัดเจนเกี่ยวกับบทบาทของแต่ละภาพในองค์ประกอบสุดท้าย
การผสานผ่าน API ที่ใช้ร่วมกัน: ส่งงานภาพและดึงผลลัพธ์ที่เสร็จสมบูรณ์ผ่านเอนด์พอยต์ภาพของ Flaq AI ที่มีอยู่
ข้อมูลนำเข้า: URL ของภาพอ้างอิงและพรอมป์ต์ภาษาธรรมชาติที่อธิบายสิ่งที่ต้องการเปลี่ยนแปลง
ผลลัพธ์: ผลการแก้ไขจะถูกส่งกลับเป็น URL ของภาพหลังจากงานเสร็จสมบูรณ์
อัตราส่วนภาพ: เลือกรูปแบบสี่เหลี่ยมจัตุรัส แนวตั้ง และแนวนอนได้อย่างยืดหยุ่นผ่านค่าอัตราส่วนความกว้างและความสูง
ความสามารถ: แก้ไขภาพและจัดองค์ประกอบจากหลายภาพพร้อมการควบคุมความละเอียดและคุณภาพ
ภาพสินค้า: ปรับภาพสินค้าที่มีอยู่ให้เข้ากับโจทย์สร้างสรรค์ใหม่โดยใช้ภาพต้นฉบับและคำสั่งแก้ไข
สื่อการตลาด: เตรียมภาพหลากหลายรูปแบบสำหรับแนวคิดแคมเปญ เลย์เอาต์ส่งเสริมการขาย และการทบทวนงานสร้างสรรค์
เนื้อหาโซเชียลมีเดีย: เลือกสัดส่วนผลลัพธ์สำหรับโพสต์ สตอรี แบนเนอร์ และรูปแบบการเผยแพร่อื่น ๆ
ปรับปรุงงานออกแบบอย่างต่อเนื่อง: ปรับปรุงภาพด้วยคำสั่งที่เจาะจงและภาพอ้างอิงที่เกี่ยวข้อง
แอปพลิเคชันสร้างสรรค์: ผสานการแก้ไขโดยใช้ภาพอ้างอิงเข้ากับแอปพลิเคชันที่ทำงานเป็นงานย่อย พร้อมการติดตามความคืบหน้าและการดึงผลลัพธ์
หมายเหตุ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่า prompts ของคุณเป็นไปตามนโยบายการใช้งานของ OpenAI หากเกิดข้อผิดพลาด ให้ตรวจสอบว่า prompt มีเนื้อหาที่ถูกจำกัดหรือไม่ จากนั้นปรับแก้และลองใหม่อีกครั้ง
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit เทียบกับ ChatGPT Images 2.5 Flare Edit
ทั้งสองรุ่นมีการควบคุมความละเอียด คุณภาพ และอัตราส่วนภาพเหมือนกันตามที่ระบุไว้ในเอกสาร รวมถึงการนำเข้าหลายภาพ ประเมินผลลัพธ์ด้วยโจทย์สร้างสรรค์เดียวกัน
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit เทียบกับ ChatGPT Images 2.5 Edit Client
ปัจจุบันรุ่น Client ให้ความละเอียดของผลลัพธ์แบบคงที่ ส่วน ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit มีการตั้งค่าความละเอียดและคุณภาพหลายระดับผ่านขั้นตอนการทำงานของ API งานภาพเดียวกัน
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit เทียบกับ GPT Image 2 Edit
ทั้งสองรองรับการแก้ไขภาพโดยใช้ภาพอ้างอิงพร้อมการควบคุมความละเอียดและคุณภาพ ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit เพิ่มตัวเลือกคุณภาพระดับสูงพิเศษและสูงสุด โปรดเปรียบเทียบผลลัพธ์ให้เหมาะกับกรณีใช้งานของคุณ
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-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;
// 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-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']
# 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-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"]
}'
# 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"