
文字轉圖片
從文字提示詞建立 AI 圖片
使用 OpenAI ChatGPT Images 2.5 Edit Client API,透過提示詞和多張參考圖片編輯圖片。以實惠價格服務於產品視覺和創意工作流程。透過文字描述引導畫面修改,讓參考素材服務於創意表達。
此模型目前為體驗版,穩定性可能不如標準版本。
立即體驗 AI 圖片生成器
| 參數 | 價格 | 原價 | 折扣 |
|---|
ChatGPT Images 2.5 Edit Client API 在 Flaq AI 上為開發者和創意團隊提供價格十分實惠、以指令驅動的圖像編輯服務。 從來源圖像開始,描述所需的修改,並指出應維持一致的 視覺細節。Client 路線為重視預算的團隊提供相同的核心編輯工作流程, 用於製作產品圖片、行銷活動素材和應用程式內的設計。
定向圖像編輯: 針對主體、背景、物件或文案提出具體修改, 同時維持無關細節穩定。
保留來源細節: 保留來源素材中可辨識的主體、構圖、光線關係,以及 重要視覺特徵。
參考圖引導的修改: 使用來源圖像引導編輯提示詞中描述的主體、環境或 視覺處理方式。
複雜場景處理: 在細節豐富的背景和構圖中進行針對性修改, 無需從頭重建整張圖像。
一致的創意優化: 透過清晰的編輯指令持續完善圖像, 同時保留前期創作確立的視覺方向。
應用程式整合: 透過 ChatGPT Images 2.5 Edit Client 路線,將指令驅動的圖像修改加入設計工具、內容系統和 創意製作工作流程。
輸入: 提供來源圖像和自然語言提示詞,描述所需的修改,以及 需要保留的細節。
輸出: 取得由來源素材和文字指令引導的編輯結果。
編輯方向: 說明哪些內容需要修改、哪些必須保持不變,以及最終圖像的用途。
能力: 透過整合 ChatGPT Images 2.5 Edit Client API,實現提示詞驅動的編輯、背景與物件修改、視覺風格調整、構圖優化,以及 兼顧來源圖像的創意迭代。
行銷素材更新: 將現有創意調整為新的主題、場景或訊息, 同時保留關鍵視覺元素。
產品圖片優化: 更新背景、光線或周邊情境, 同時保持產品可辨識。
社群媒體變化版本: 針對不同的行銷活動和發布情境, 為現有視覺素材開發新的呈現方式。
品牌與版面調整: 修改文案、構圖或輔助元素, 同時保留既定的設計語言。
創意迭代: 透過定向修改,在選定圖像的基礎上繼續創作, 無需重新製作整個構圖。
注意: 請使用您有權編輯的來源素材,並確保請求符合適用的內容與 安全要求。如果生成失敗,請修改請求後重試。
ChatGPT Images 2.5 Edit Client 與 GPT Image 2
GPT Image 2 在 OpenAI 的 API 模型陣容中支援圖像生成與編輯。ChatGPT Images 2.5 Edit Client
著重定向修改、來源細節保留,以及對複雜編輯指令的可靠處理。
ChatGPT Images 2.5 Edit Client 與 Nano Banana 2 Edit
Nano Banana 2 Edit 在 Gemini 生態系中提供指令驅動的編輯。ChatGPT Images 2.5 Edit Client
提供以 OpenAI 為核心的工作流程,用於定向修改和兼顧來源圖像的優化。
ChatGPT Images 2.5 Edit Client 與 Nano Banana Pro Edit
Nano Banana Pro Edit 在 Gemini 模型家族中支援精細生成與編輯工作流程。ChatGPT Images 2.5 Edit Client
著重在保留既有視覺元素的同時,執行明確定義的修改。
ChatGPT Images 2.5 Edit Client 與 FLUX.2
FLUX.2 支援參考圖引導的編輯和視覺控制。ChatGPT Images 2.5 Edit Client 提供以自然語言修改、
穩定構圖和可辨識的來源主體為核心的工作流程。
ChatGPT Images 2.5 Edit Client 與 Qwen Image 2.0
Qwen Image 2.0 在同一圖像模型家族中結合生成與編輯。ChatGPT Images 2.5 Edit Client
以定向修改、周邊細節保留和持續創意優化為定位。
在瀏覽器中探索多種 AI 創作工具,快速完成圖片與影片工作流程,然後透過 Flaq AI 的生產級模型 API 擴展成功想法。Flaq AI 為所有模型提供統一 API 層,讓你的工作流程更容易使用和擴展。
// 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: 'chatgpt-images-2.5-edit-client',
width: 1,
height: 1,
resolution: '1k',
prompt: 'Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent',
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': 'chatgpt-images-2.5-edit-client',
'width': 1,
'height': 1,
'resolution': '1k',
'prompt': 'Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent',
'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": "chatgpt-images-2.5-edit-client",
"width": 1,
"height": 1,
"resolution": "1k",
"prompt": "Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent",
"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"