Seedream 5.0 FlashはEmpirioLabsで利用可能です。 これはByteDanceの高速Seedream画像モデルで、text-to-image最大10枚の参照画像を組み合わせ、座標やマーカーで正確に編集し、レイヤー分解(1枚の画像をベース画像に加え最大16層の透明レイヤーに分割)を生成できます。APIとPlaygroundの両方で動作します。
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映画のすべての映像は本物のSeedream 5.0フラッシュ出力です。スコアはACE-Step on EmpirioLabsによって制作されました。
支援内容
- テキストから画像への変換。 画像なしでプロンプトを送る。
- 編集と融合。 1枚から10枚の画像を添付し、変化やそれらを組み合わせる方法を説明してください。
- マーカーとコーディネートの編集。 入力画像で変更する領域を円、矢印、またはスケッチでマークするか、正確な位置を
<bbox>プロンプトにタグを付けてください。 - レイヤー分解。 1枚の画像をベース画像に分割し、最大16枚の透明なPNGレイヤーを表示し、それぞれがベース画像内での位置、名前、説明を返します。
- 透明な背景。 すでにアルファチャンネルがある画像を編集し、結果に透明性を残します。
- 画像の中のテキスト。 看板、ラベル、ポスターは中国語、英語、そして日本語、韓国語、アラビア語、スペイン語、フランス語を含む14言語で表示されています。
出力はPNGまたはJPEGで、1K、1.5K、または2Kの解像度、またはカスタムの幅と高さで対応します。
画像を生成する
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \ -H 「認証:ベアラー $EMPIRIOLABS_API_KEY」\ -H 「Content-Type: application/json」 \ -d '{ 「model」: "seedream-5-0-flash", "prompt": 「夕暮れの川の上の紙提灯祭り、水面に映る反射」, "aspect_ratio": "16:9", "quality": "2K", "sync": true }'
同期と非同期。 では 「シンク」:真 リクエストは開いたまま、完成した画像を返します データ.それがなければ、その答えは 求人情報 そして、 ポイル url.世論調査 出て/v1/jobs/<job_id> しかし 状況 は 完了完了お問い合わせ.
OpenAIのPython SDKからの同じ呼び出しで、EmpirioLabsを指しています。SDKが定義していないコントロールは入れてください extra_body:
openaiからインポート OpenAIクライアント = OpenAI(base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1", api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",) result = client.images.generate(model="seedream-5-0-flash", prompt="夕暮れの川の上の紙灯籠祭り、水面に映る反射", extra_body={"sync": True, "aspect_ratio": "16:9", "quality": "2K"},) print(result.data[0].url)
参考画像付き編集
最大10の画像URL、データURI、またはアップロードされた画像を渡してください。 サイトマップ、そしてプロンプト内で順番に従って言及します:
{ "model": "seedream-5-0-flash", "prompt": "画像1のカップを画像2のテーブルに置き、画像2の照明を保持", "image": [ "https://example.com/cup.png", "https://example.com/table.jpg" ], "sync": true }
マークされた部分を編集
画像の一部を変更するには、入力に円や矢印、スケッチでマークし、その変化を説明するか、その範囲を <bbox> タグ。箱は 左、上、右、下 画像の0から1000のグリッド上で、ピクセルサイズに関わらず:
{ "model": "seedream-5-0-flash", "prompt": "<bbox>60 80 300 520</bbox> の中に一つの白いチューリップが入った小さなガラスの花瓶を追加。それ以外は変更せずに。"、"image": "https://example.com/kitchen.png", "sync": true}
タグは画像全体にも機能し、例えば画像1の領域から被写体を画像2の領域に配置することができます。
画像をレイヤーに分割する
セット layer_decomposition から 確かに そして、正確に1枚の画像を添付します。プロンプトは任意です:モデルに要素を選ばせるために省略するか、分離する要素や領域の名前を付けてください。
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \ -H 「認証:ベアラー $EMPIRIOLABS_API_KEY」 \ -H 「Content-Type: application/json」 \ -d '{ 「model」: "seedream-5-0-flash", "layer_decomposition": true, "image": "https://example.com/perfume-ad.png", "prompt": "香水瓶、ラベル、光線を分離する", "sync": true }'
データ[0] はベース画像であり、 z_index 0の。その後の各エントリは、そのスタッキング順序と、ベース画像のボックス(ピクセル単位)を持つ透明なPNGレイヤーです(bounding_box。絶対的0から1000までのグリッド(bounding_box。正規化)、両方とも [左、上、右、下]、および名称と説明:
{ "url": "https://media.empiriolabs.ai/...", "z_index": 4, "width": 476, "height": 1024, "bounding_box": { "absolute": [1181, 268, 1657, 1292], "normalized": [419, 169, 588, 815] }, "name": "香水瓶本体", "description": "透明な四角い香水瓶に金のファセットキャップ..." }
レイヤーをベース画像の上に昇順に重ねます z_index レイヤーの再構築、移動、サイズ変更、色付け変更、または置換を先に行うことができます。レイヤーは新しいリクエストへの入力にもなり得ます。例えば、ある要素の色を変えて透明性を保つことなどです。
最初の依頼前に知っておくべきこと
- リクエストごとに1枚の画像。 リクエストは1枚の画像を返しますが、
n1以上の場合はエラーを返します。バリエーションのリクエストは別々に送信します。レイヤー分解は例外で、ベース画像とそのレイヤーを一緒に返します。 - 各レイヤーをそのボックスに合わせてスケールします。 レイヤーPNGは必ずしもベース画像のフットプリントサイズと同じではなく、テキストレイヤーは数倍大きく戻ってくることもあります。各レイヤーは幅と高さに合わせてスケールしてください
bounding_box。絶対的そして箱の左上隅に置きます。 - プロンプトは何層戻るかを決めます。 プロンプトがない場合、モデルは見つけたすべての要素を分離し、返された各画像に請求します。必要な要素を名前で指定するか、領域を次のように指定してください。
<bbox>結果をそのままにするためにタグを付けます。 - 処理できなかったレイヤー分解を再度試す。 レイヤー分解が時折失敗し、画像コンテンツが処理できないというエラーが出ることがあります。同じリクエストを再度送信します。
- 迅速なプロンプト最適化はありません。
prompt_optimization_mode:「速い」Seedream 5.0 ProからはFlashでエラーが返されます。コントロールは外してください。 - 透明な結果には透明な入力が必要です。
背景:「Transparent」分解のレイヤーのように、すでにアルファチャネルを持つ画像の編集を正確に一つ扱います。output_format設定PNG.JPEG出力はエラーを返します。
料金について
画像通り。 Seedream 5.0 Flashは使い古分課金で、返送された画像ごとに同じレートで請求されます。参照画像は料金がかかりません。レイヤー分解は返す画像ごと、ベース画像、各レイヤーを同じ料金で請求します。サブスクリプションは不要です。現在の料金は以下の通りです。 モデルページ そして、 プライシングページお問い合わせ.
コンテンツの安全性。 生成された画像は自動コンテンツ安全チェックに合格します。明示的にフラグが立てられた画像は返されず、チェックが実行される前に生成されたため請求されます。
建設を始めろ
Seedream 5.0 Flashを試してみてください Playground、パラメータ参照の全文を読み上げます。 API ドキュメントまたは、他の画像モデルと比較するか、 モデルカタログ.同じファミリーのProティアについては、こちらをご覧ください Seedream 5.0 Pro APIの使い方お問い合わせ.




