देशी पारदर्शी आउटपुट, सटीक बहु-दौर संपादन और पाठ पहचान के साथ 99 संपादन योग्य परतों में अपघटन के साथ सीड्रीम छवि मॉडल।
ByteDance छवि निर्माण रिलीज 9 नव॰ 2026 Malaysia स्वामित्व वाला एंडपॉइंट नयादेशी पारदर्शी आउटपुट, सटीक बहु-दौर संपादन और पाठ पहचान के साथ 99 संपादन योग्य परतों में अपघटन के साथ सीड्रीम छवि मॉडल।
इस नाम से भी जाना जाता है 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-5.5EmpirioLabs कैटलॉग से लाइव pay-as-you-go दरें। आप सिर्फ उतना ही भुगतान करते हैं जितना उपयोग करते हैं, कोई मासिक न्यूनतम नहीं।
Seedream 5.5 POST /v1/images/generations से चलता है। request तुरंत job_id देती है; job पूरा होने तक GET /v1/jobs/{job_id} को poll करें और परिणाम से आउटपुट URLs पढ़ें। या polling छोड़ने के लिए "sync": true जोड़ें: request खुली रहती है और सीधे OpenAI-शैली की पूरी इमेज प्रतिक्रिया देती है, इसलिए OpenAI SDKs वैसे ही काम करते हैं। EmpirioLabs डैशबोर्ड से API key प्राप्त करें।
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)EmpirioLabs पर Seedream 5.5 API द्वारा समर्थित request पैरामीटर। फ़ील्ड छोड़ने पर डिफ़ॉल्ट मान लागू होते हैं।
| पैरामीटर | प्रकार | डिफॉल्ट | रेंज / मान | विवरण |
|---|---|---|---|---|
| prompt | string | - | - | टेक्स्ट प्रॉम्प्ट। छवि संलग्न होने के साथ, एक संपादन या संलयन निर्देश बन जाता है। |
| image | array | - | - | संदर्भ छवि URL, डेटा URI, या अपलोड की गई छवि ऑब्जेक्ट। Seedream 5.5 10 संदर्भ छवियों का समर्थन करता है, और परत अपघटन के लिए बिल्कुल एक। |
| images | array | - | - | छवि के लिए उपनाम। अपलोड किए गए कई छवि संदर्भों के लिए इसका उपयोग करें। |
| aspect_ratio | enum | auto | auto, 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 21:9 | ऑटो मॉडल को चयनित रिज़ॉल्यूशन स्तर के भीतर आयाम चुनने देता है। स्पष्ट अनुपात उस स्तर के लिए पूर्व निर्धारित आकार का उपयोग करते हैं। |
| layer_decomposition | boolean | false | - | एक इनपुट छवि को आधार छवि के साथ-साथ 99 पारदर्शी पीएनजी परतों में विभाजित करें, प्रत्येक अपने स्टैकिंग क्रम, आधार छवि में अपनी स्थिति, एक नाम और एक विवरण के साथ... |
| max_images | number | 30 | 2 से 100 | केवल परत अपघटन। अधिकतम छवियां लौटाई गईं, आधार छवि शामिल थी, 2 से 100 तक; मॉडल वास्तविक गिनती तय करता है। आपको केवल लौटाई गई छवियों के लिए बिल भेजा जाता है। |
| text_recognition | boolean | false | - | केवल परत अपघटन। इसके अलावा प्रत्येक नियमित पाठ परत के पाठ, पंक्ति की स्थिति और स्टाइल (समान फ़ॉन्ट, रंग, बोल्ड, इटैलिक, रेखांकन, स्ट्राइकथ्रू, छाया और पारभासी) को... |
| quality | enum | 2K | 1K, 1.5K, 2K | आउटपुट रिज़ॉल्यूशन टियर। 1.5K की कीमत 1K के समान है और यह उच्च रिज़ॉल्यूशन प्रदान करता है। 2K के लिए डिफ़ॉल्ट। परत अपघटन में, इस अनसेट को छोड़ना इसके बजाय इनपुट छवि... |
| size | string | - | - | रिज़ॉल्यूशन टियर या स्पष्ट पिक्सेल आकार जैसे 1K, 1.5K, 2K, या 2048x1152। स्पष्ट पिक्सेल aspect_ratio और गुणवत्ता को ओवरराइड करते हैं। परत अपघटन केवल स्तरों या ऑटो को... |
| use_custom_size | boolean | false | - | पूर्व निर्धारित aspect_ratio और गुणवत्ता के बजाय custom_width और custom_height का उपयोग करें। तब लागू होता है जब aspect_ratio स्वचालित होता है। |
| custom_width | number | - | 15 से 8600 | पिक्सेल में कस्टम आउटपुट चौड़ाई। कुल क्षेत्रफल [0.92MP, 4.62MP] में होना चाहिए और पहलू [1:16, 16:1] में होना चाहिए। |
| custom_height | number | - | 15 से 8600 | पिक्सेल में कस्टम आउटपुट ऊंचाई। कुल क्षेत्रफल [0.92MP, 4.62MP] में होना चाहिए और पहलू [1:16, 16:1] में होना चाहिए। |
| watermark | boolean | false | - | सक्षम होने पर, उत्पन्न छवि में एआई-जनरेटेड प्रोवेंस वॉटरमार्क शामिल होता है। EmpirioLabs एक अलग वॉटरमार्क नहीं जोड़ता है। |
| output_format | enum | png | jpeg, png | आउटपुट छवि फ़ाइल स्वरूप। परत अपघटन में यह आधार छवि प्रारूप सेट करता है, और परतें हमेशा पीएनजी के रूप में लौटाई जाती हैं। |
स्केच, सर्कल या तीर के साथ इनपुट छवि पर सीधे बदलने के लिए क्षेत्र को चिह्नित करें, फिर प्रॉम्प्ट में इसका वर्णन करें। सटीक प्लेसमेंट के लिए, 0 से 1000 सामान्यीकृत ग्रिड पर समन्वय टैग का उपयोग करें:
Place the subject from image 1 <bbox>179 283 796 986</bbox> at the position in image 2 <bbox>118 331 933 871</bbox>.layer_decomposition को आधार छवि के साथ-साथ 99 पारदर्शी PNG परतों में विभाजित करने के लिए बिल्कुल एक इनपुट छवि के साथ सही पर सेट करें। max_images लौटाई गई सबसे अधिक छवियों को सेट करता है, आधार छवि 2 से 100 तक और डिफ़ॉल्ट रूप से 30 तक सेट करती है; एक उच्च मान एक बेहतर अपघटन की अनुमति देता है। प्रत्येक लौटाई गई छवि अपने स्टैकिंग ऑर्डर को z_index के रूप में रखती है, और प्रत्येक परत आधार छवि में bounding_box.absolute और bounding_box.normalized, साथ ही एक नाम और एक विवरण के रूप में अपनी स्थिति भी रखती है। जब आप छवि को फिर से इकट्ठा करते हैं तो प्रत्येक परत को उसके बॉक्स में स्केल करें। मॉडल को तत्वों को चुनने देने के लिए प्रॉम्प्ट को खाली छोड़ दें, या तत्वों को नाम दें या क्षेत्रों को अलग करने के लिए समन्वय करें। रिज़ॉल्यूशन 1K, 1.5K, या 2K स्वीकार करता है, और अनसेट होने पर इनपुट छवि से मेल खाता है।
text_recognition के साथ, प्रत्येक नियमित पाठ परत भी text_recognition लौटाती है: इसका पूरा पाठ, प्रत्येक पंक्ति की स्थिति, और पाठ के प्रत्येक रन की स्टाइल (एक समान फ़ॉन्ट, रंग, बोल्ड, इटैलिक, रेखांकन, स्ट्राइकथ्रू, छाया और पारभासी)। कलात्मक पाठ और लिखावट को मान्यता नहीं दी जाती है।
पृष्ठभूमि डिफ़ॉल्ट रूप से ऑटो हो जाती है, जो मॉडल को प्रॉम्प्ट और आउटपुट स्वरूप से निर्णय लेने देता है। पारदर्शी एक अल्फा चैनल के साथ एक छवि लौटाता है, अकेले पाठ से या 10 संदर्भ छवियों से जिन्हें अल्फा चैनल की आवश्यकता नहीं होती है, और इसके लिए पीएनजी आउटपुट की आवश्यकता होती है। अपारदर्शी एक के बिना एक छवि लौटाता है। प्रत्येक लौटाई गई छवि पृष्ठभूमि के रूप में अपनी वास्तविक पारदर्शिता की रिपोर्ट करती है। परत अपघटन पृष्ठभूमि नहीं लेता है, और इसकी परतें हमेशा पारदर्शी पीएनजी होती हैं।
प्रत्येक लौटाई गई छवि अपने आकार में बिल करती है: 2.61MP तक, जो 1K और 1.5K को कवर करती है, या 2.61MP से ऊपर, जो 2K को कवर करती है। प्रत्येक इनपुट छवि बिल, परत अपघटन के लिए एक शामिल है। परत अपघटन प्रत्येक लौटाई गई छवि, आधार छवि और प्रत्येक परत को अपने आकार में बिल करती है।
जेनरेट की गई छवियां एक स्वचालित सामग्री-सुरक्षा जांच पास करती हैं. स्पष्ट के रूप में फ़्लैग की गई छवि वापस नहीं की जाती है. चूंकि छवि चेक चलने से पहले जनरेट हो जाती है, इसलिए फ़्लैग की गई पीढ़ी को अभी भी बिल किया जाता है.
EmpirioLabs पर Seedream 5.5 का बिल उपयोग के अनुसार बनता है: 2.61MP तक आउटपुट $0.0332 प्रति छवि; 2.61MP से ऊपर का आउटपुट $0.0581 प्रति छवि; इनपुट छवि $0.0133 प्रति इनपुट छवि। इस पेज की लाइव दर तालिका हमेशा API की वास्तविक बिलिंग से मेल खाती है।
Seedream 5.5 api.empiriolabs.ai पर POST /v1/images/generations के ज़रिए मिलता है, मानक Bearer टोकन प्रमाणीकरण के साथ।
हां। EmpirioLabs playground ब्राउज़र में Seedream 5.5 को उन्हीं पैरामीटरों के साथ चलाता है जो API देता है, ताकि आप कोड लिखने से पहले prompt आज़मा सकें।
EmpirioLabs खाता बनाएं, फिर डैशबोर्ड में API Keys में key जनरेट करें। बिलिंग pay-as-you-go क्रेडिट से होती है, इसलिए आप सिर्फ अपनी requests का भुगतान करते हैं।
हमारे मूल्य निर्धारण की जाँच करें या यदि आप चाहते हैं कि आपका अपना मॉडल हमारे स्टैक पर तैनात किया जाए, तो पहुंचें।
