
文本转图像
从文本提示词创建 AI 图像
通过 Seedream 5.0 API 实现低成本 4K 图像编辑,针对高并发稳定性与卓越纹理一致性优化,定价合理,编辑流程流畅。助力大规模企业高效批量处理,支持自动化编辑与精准细节调整,显著提升编辑效率并持续降低整体内容服务成本,是视觉内容升级与创新的理想选择。适合开发者和团队接入图片、视频或多模态生成流程。你可以先体验核心效果,再用于创意设计、营销素材、批量内容生产和自动化工作流。
立即体验 AI 图片生成
| 参数 | 价格 | 原价 | 折扣 |
|---|
字节跳动 SeeDream V5.0 Edit API(由 SeeDream V5.0 模型驱动)为开发者和创意团队提供高性价比的生产级 AI 图像编辑服务。这个智能优先的 4K 图像编辑 API 集成帮助您通过自然语言指令将现有视觉内容转化为专业输出。SeeDream V5.0 模型提供高级语义推理和精确的编辑控制,而 API 则为 Flaq AI 上的可扩展工作流程提供稳定的集成。
注意 请确保您的提示词符合字节跳动的安全准则。如果发生错误,请检查提示词中的受限内容,调整后重试。
SeeDream V5.0 Edit vs. SeeDream 4.5 Edit SeeDream 4.5 Edit 提供强大的语义编辑功能,具有多语言排版和多图像批处理能力。SeeDream V5.0 Edit 通过智能优先推理和增强的提示词遵循能力进一步提升——使其成为精确、指令准确编辑工作流程的更优选择。
SeeDream V5.0 Edit vs. FLUX.1 [dev] FLUX.1 [dev] 专注于细节丰富的技术生成工作流程。SeeDream V5.0 Edit API 强调语义、指令驱动的编辑,具有布局感知的更改和精确的可控修改——使其在使用经济实惠的 ByteDance 集成的实际生产编辑场景中更为强大。
SeeDream V5.0 Edit vs. GPT-Image-1 (OpenAI) GPT-Image-1 是一个具有广泛风格范围的通用创意图像模型。SeeDream V5.0 Edit API 针对定向编辑、智能优先推理和可预测的输出控制进行了优化,通过经济实惠的 API 集成为专业团队服务。
SeeDream V5.0 Edit vs. Nano Banana 2 Edit (Gemini 3.1 Flash) Nano Banana 2 Edit 利用 Google 的 Gemini 3.1 Flash 进行快速、上下文感知的编辑。SeeDream V5.0 Edit API 以更高的最大分辨率输出、智能优先语义推理和精确的可控编辑进行反击——非常适合需要 4K 保真度和指令准确性的应用。
SeeDream V5.0 Edit vs. Grok Imagine Edit (xAI) Grok Imagine Edit 利用 xAI 的 Aurora 引擎提供强大的多风格编辑。SeeDream V5.0 Edit API 通过字节跳动的先进计算机视觉研究、智能优先推理和更高分辨率输出进行差异化——使其成为专业 4K 编辑工作流程的首选。
在浏览器中探索多种 AI 创作工具,用于快速图像和视频工作流,然后通过 Flaq AI 可用于生产的模型 API 扩展成功创意。Flaq AI 为所有模型提供统一 API 层,让你的工作流更容易使用和扩展。
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: 'seedream-v5.0-edit',
prompt: 'Replace background with a sunlit alpine meadow, keep subject unchanged',
image_url_list: ['https://example.com/source.jpg'],
size: '16:9'
})
});
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));
}
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': 'seedream-v5.0-edit',
'prompt': 'Replace background with a sunlit alpine meadow, keep subject unchanged',
'image_url_list': ['https://example.com/source.jpg'],
'size': '16:9'
}
)
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)
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": "seedream-v5.0-edit",
"prompt": "Replace background with a sunlit alpine meadow, keep subject unchanged",
"image_url_list": ["https://example.com/source.jpg"],
"size": "16:9"
}'
# 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"