Seedream 5.5 APIの使い方

Seedream 5.5はEmpirioLabsで利用可能です。 これはByteDanceの最新のSeedream画像モデルで、2026年11月9日にリリースされました。text-to-image生成、最大10枚の参照画像、プロンプトや参照から作成された実際の透明画像、レイヤー分解(1枚の画像をベース画像に分割し、最大99の透明レイヤーに分割してテキストを読み取る)を組み合わせる編集が可能です。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、2KのSeedream 5.5がEmpirioLabs APIを通じて制作し、フリーダイバーがザトウクジラの隣にいる姿、回転中のフラメンコダンサー、作業中のガラス職人、文字入りのジャズポスターなどが含まれています。スコアはACE-Stepによって制作されましたEmpirioLabs。 YouTubeでご覧くださいお問い合わせ.

比較

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。
• 透明な画像。 セット 背景 から 透明 プロンプト単独や参考画像からアルファチャンネル付きのPNGを取得するために。
• レイヤー分解。 1枚の画像をベース画像に分割し、さらに最大99枚の透明なPNGレイヤーを配置し、それぞれがベース画像内での位置、名前、説明を返します。
• テキスト認識。 分解中は、各印刷されたテキストレイヤーのテキストとその行の位置やスタイリングを取得します。
• 画像の中のテキスト。 看板、ラベル、ポスター、小文字は中国語、英語、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言語で描かれています。

出力はデフォルトでPNGまたはJPEGで、1K、1.5K、または2Kの解像度で、またはカスタムの幅と高さで対応できます。

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-5-5", "prompt": 「小さな黒板の看板のそばに置かれた陶器のコーヒーカップ。そこには『Oat Flat White 4.50, morning window light』と書かれています」、 「aspect_ratio」: 「4:3」、 「品質」:「2K」 }'

リクエストは完成した画像を待ってから返します データ.追加 「同期」:偽 すぐに仕事に戻るために、 求人情報 投票は 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-5-5", prompt="小さな苔の風景と真鍮のラベルが貼られた「Fern Garden」と書かれたガラスのテラリウム", extra_body={"aspect_ratio": "4:3", "quality": "2K"},) print(result.data[0].url)

透明な画像を作成します

セット 背景 から 透明.プロンプトだけで動作し、最大10枚の参照画像の編集にも対応し、それぞれ独自のアルファチャネルを必要としません。出力はPNGでなければなりません:

{ 「モデル」:「seedream-5-5」、「プロンプト」:「金色のタッセル付き光沢のある赤い紙ランタン、分離された製品の切り抜き」、「背景」:「透明」、「品質」:「1K」 }

返す各画像は実際に何が含まれているかを次のように報告しています 背景: 透明 または 不透明.出て行け 背景 at 自動車デフォルトとして、モデルはプロンプトと出力形式から決定します。

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-5-5", "prompt": "画像2の枝から赤いペーパーランタンを掛けて、画像2の他の部分は変更せずに"image": [ "https://example.com/lantern.png", "https://example.com/branch-poster.png" ] }

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-5-5", "prompt": "<bbox>60 80 300 520</bbox> の中に一本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。他はすべて変更せずに。"、"image": "https://example.com/kitchen.png" }

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。 max_images 返す画像数(ベース画像を含む)を2から100まで設定し、 text_recognition 各印刷テキスト層のテキストを追加します:

curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \ -h "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "seedream-5-5", "layer_decomposition": true, "image": "https://example.com/magazine-cover.png", "max_images": 10, "text_recognition": 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]、および名前と説明。印刷されたテキストレイヤーも text_recognition:

{ "url": "https://media.empiriolabs.ai/...", "z_index": 1, "width": 1723, "height": 609, "bounding_box": { "absolute": [75, 0, 995, 325], "normalized": [69, 0, 921, 301] }, "name": "上部の黄色い大きなセリフ体タイトルテキスト Seedream", "description": "大きな黄色いセリフ体のタイトルテキスト \"Seedream\"と表示され、構成の上部に位置。", "text_recognition": { "text": "Seedream", "lines": [ { "bounding_box": { "absolute": [196, 53, 874, 231]、「正規化」: [181, 49, 809, 214] }, "runs": [ { "text": "Seedream", "style": { "similar_font_family": "HTF Didot", "foreground_color": "#F5E25A", "bold": false, "italic": false, "underline": false, "strikethrough": false, "shadow": false, "translucent": false } } ] }, "background": "transparent" }

レイヤーをベース画像の上に昇順に重ねます z_index レイヤーを先に再構築、移動、サイズ変更、色換え、置換するなどの方法を選びます。認識されたテキストを使えば、レイヤーは再入力、翻訳、スタイル変更を行い、元の行のボックスに戻すことができます。

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、 n 1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。
• セット max_images 分解に必要なものだ。 これがなければ分解は最大30枚の画像を返すことがあり、返還される画像ごとに請求書が発生します。値を大きくすると、より細かい分割が可能になります。
• 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ありません。上記の例では、1723x609のレイヤーが920x325のボックスを埋めています。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。
• テキスト認識は印刷されたテキストを読み取る。 芸術的な文字や筆跡は、何層にも重なって戻ってきます text_recognitionお問い合わせ.
• 分解は なし 背景お問い合わせ. レイヤーは常に透明なPNGで、設定も 背景 から 透明 または 不透明 お問い合わせ layer_decomposition エラーを返します。
• 透過的な結果にはPNGが必要です。 背景:「Transparent」 お問い合わせ output_format:「jpeg」 エラーを返します。

料金について

画像通り。 Seedream 5.5は、返却された画像ごとに請求される「使い分だけ」で、1Kと1.5Kの画像は同じレートを共有し、2K画像はより高い料金で請求されます。各参照画像は料金を加算します。レイヤー分解は、返す画像、ベース画像、各レイヤーをそれぞれのサイズで請求します。使い古した分だけ支払うか、週ごとの手当付きのプランを選ぶことも可能です。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 5.5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.この家族の初期モデルについては、 Seedream 5.0 Pro APIの使い方 および Seedream 5.0 Flash APIの使い方お問い合わせ.