
Modèle d’image Seedream avec sortie transparente native, édition précise en plusieurs rounds, et décomposition en jusqu’à 99 calques modifiables avec reconnaissance de texte.
Modèle d’image Seedream avec sortie transparente native, édition précise en plusieurs rounds, et décomposition en jusqu’à 99 calques modifiables avec reconnaissance de texte.
Aussi connu sous le nom ByteDance Seedream 5.5
seedream-5-5/v1/images/generationsbytedance/dola-seedream-5-5-261028bytedance/seedream-5-5byteplus/dola-seedream-5-5-261028byteplus/seedream-5-5dola-seedream-5-5-261028seedream-5-5-261028seedream-5.5Tarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
Seedream 5.5 fonctionne via POST /v1/images/generations. La requête renvoie immédiatement un job_id ; interrogez GET /v1/jobs/{job_id} jusqu'à la fin du job et lisez les URLs de sortie dans le résultat. Ou ajoutez "sync": true pour éviter le polling : la requête reste ouverte et renvoie directement la réponse image au format OpenAI, donc les SDKs OpenAI fonctionnent tels quels. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "seedream-5-5",
"prompt": "Describe what you want Seedream 5.5 to generate."
}'curl https://api.empiriolabs.ai/v1/jobs/JOB_ID \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY"import requests
response = requests.post(
"https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY"},
json={
"model": "seedream-5-5",
"prompt": "Describe what you want Seedream 5.5 to generate.",
},
)
job = response.json()
# Generation runs as an async job. Poll until it completes.
import time
while True:
status = requests.get(
f"https://api.empiriolabs.ai/v1/jobs/{job['job_id']}",
headers={"Authorization": "Bearer YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY"},
).json()
if status.get("status") in ("completed", "failed"):
print(status)
break
time.sleep(5)Paramètres de requête pris en charge par l'API Seedream 5.5 sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.
| Paramètre | Type | Par défaut | Plage / valeurs | Description |
|---|---|---|---|---|
| prompt | string | - | - | Invite texte. Avec l’image jointe, cela devient une instruction de montage ou de fusion. |
| image | array | - | - | URL de l’image de référence, URI des données ou objet image téléchargé. Seedream 5.5 supporte jusqu’à 10 images de référence, et exactement une pour la décomposition... |
| images | array | - | - | Alias pour image. Utilisez ceci pour plusieurs références d’images téléchargées. |
| aspect_ratio | enum | auto | auto, 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 21:9 | Auto permet au modèle de choisir les dimensions dans le niveau de résolution sélectionné. Les ratios explicites utilisent la taille prédéfinie de ce palier. |
| layer_decomposition | boolean | false | - | Séparez une image d’entrée en une image de base plus jusqu’à 99 calques PNG transparents, chacun renvoyé avec son ordre d’empilement, sa position dans l’image de... |
| max_images | number | 30 | 2 à 100 | Décomposition des calques uniquement. Le nombre maximal d’images retournées, l’image de base incluse, de 2 à 100; le modèle décide du nombre réel. Vous êtes facturé... |
| text_recognition | boolean | false | - | Décomposition de calques uniquement. Retournez également le texte, la position des lignes et le style (police, couleur, gras, italique, souligné, rayure, ombre et... |
| quality | enum | 2K | 1K, 1.5K, 2K | Niveau de résolution de sortie. 1,5K a le même prix que 1K et offre une résolution plus élevée. Par défaut est 2K. En décomposition de couches, laisser ce non-set... |
| size | string | - | - | Niveau de résolution ou taille de pixel explicite comme 1K, 1,5K, 2K ou 2048x1152. Des pixels explicites prennent le dessus sur aspect_ratio et la qualité. La... |
| use_custom_size | boolean | false | - | Utilisez custom_width et custom_height au lieu de aspect_ratio prédéfini et de qualité. Cela s’applique quand aspect_ratio est automatique. |
| custom_width | number | - | 15 à 8600 | Largeur de sortie personnalisée en pixels. La superficie totale doit être en [0,92 MP, 4,62 MP] et l’aspect en [1:16, 16:1]. |
| custom_height | number | - | 15 à 8600 | Hauteur de sortie personnalisée en pixels. La superficie totale doit être en [0,92 MP, 4,62 MP] et l’aspect en [1:16, 16:1]. |
| watermark | boolean | false | - | Une fois activée, l’image générée inclut un filigrane de provenance généré par l’IA. EmpirioLabs n’ajoute pas de filigrane séparé. |
| output_format | enum | png | jpeg, png | Format de fichier image de sortie. En décomposition de couches, cela définit le format d’image de base, et les calques sont toujours retournés sous forme de PNG. |
Marquez la région à modifier directement sur l’image d’entrée avec un croquis, un cercle ou une flèche, puis décrivez-la dans la demande. Pour un placement exact, utilisez des balises de coordonnées sur une grille normalisée de 0 à 1000:
Place the subject from image 1 <bbox>179 283 796 986</bbox> at the position in image 2 <bbox>118 331 933 871</bbox>.Régler layer_decomposition sur true avec exactement une image d’entrée pour la diviser en une image de base plus jusqu’à 99 calques PNG transparents. max_images règle le plus d’images retournées, l’image de base incluse, de 2 à 100, et par défaut à 30; une valeur plus élevée permet une décomposition plus fine. Chaque image retournée porte son ordre d’empilement en z_index, et chaque couche affiche également sa position dans l’image de base comme bounding_box.absolue et bounding_box.normalisée, ainsi qu’un nom et une description. Mettez chaque calque à l’échelle de sa boîte lors du réassemblage de l’image. Laissez l’invite vide pour laisser le modèle choisir les éléments, ou nommer les éléments ou régions de coordonnées à séparer. La résolution accepte 1K, 1,5K ou 2K, et correspond à l’image d’entrée lorsqu’elle n’est pas définie.
Avec text_recognition activé, chaque calque de texte régulier renvoie également text_recognition: son texte complet, la position de chaque ligne, et le style de chaque série de texte (une police similaire, couleur, gras, italique, soulign, rayure, ombre et translucidité). Le texte artistique et l’écriture manuscrite ne sont pas reconnus.
Le fond est par défaut en auto, ce qui permet au modèle de décider à partir du format d’invite et de sortie. Le transparent renvoie une image avec un canal alpha, uniquement à partir du texte ou jusqu’à 10 images de référence qui n’ont pas besoin de canal alpha, et nécessite une sortie PNG. L’opacité renvoie une image sans canal PNG. Chaque image retournée rapporte sa transparence réelle comme arrière-plan. La décomposition des couches ne prend pas d’arrière-plan, et ses calques sont toujours du PNG transparent.
Chaque image retournée facture à sa propre taille: jusqu’à 2,61 MP, ce qui couvre 1K et 1,5K, ou plus de 2,61 MP, qui couvre 2K. Chaque image d’entrée facture, y compris celle de la décomposition des couches. La décomposition des couches facture chaque image retournée, l’image de base et chaque couche, à sa propre taille.
Les images générées passent un contrôle automatisé de sécurité du contenu. Une image signalée comme explicite n’est pas retournée. Comme l’image est générée avant l’exécution du contrôle, une génération signalée est toujours facturée.
Sur EmpirioLabs, Seedream 5.5 est facturé à l'usage : Puissance jusqu’à 2,61 MP $0.0332 par image; Puissance supérieure à 2,61 MP $0.0581 par image; Image d’entrée $0.0133 par image d’entrée. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
Seedream 5.5 est servi via POST /v1/images/generations sur api.empiriolabs.ai avec une authentification standard par token Bearer.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute Seedream 5.5 dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.
Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.