
ネイティブの透明出力、正確なマルチラウンド編集、テキスト認識付き最大99層の編集可能なレイヤーへの分解を備えたSeedream画像モデル。
ネイティブの透明出力、正確なマルチラウンド編集、テキスト認識付き最大99層の編集可能なレイヤーへの分解を備えたSeedream画像モデル。
別名 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 カタログのライブ従量課金料金です。使った分だけの支払いで、月額最低料金はありません。
Seedream 5.5 は POST /v1/images/generations で動作します。リクエストはすぐに job_id を返すので、ジョブが完了するまで GET /v1/jobs/{job_id} をポーリングし、結果から出力 URL を読み取ってください。 また、"sync": true を追加するとポーリングを省略できます。リクエストは開いたまま OpenAI 形式の完成した画像レスポンスを直接返すため、OpenAI SDK がそのまま動作します。 EmpirioLabs ダッシュボードで API キーを取得してください。
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 上の Seedream 5.5 API が対応するリクエストパラメーターです。フィールドを省略した場合はデフォルト値が適用されます。
| パラメータ | タイプ | デフォルト | 範囲 / 値 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| prompt | string | - | - | テキストプロンプト。画像を添付すると、編集や融合の指示になります。 |
| image | array | - | - | 参照画像URL、データURI、またはアップロードされた画像オブジェクト。Seedream 5.5は最大10枚の参照画像をサポートし、レイヤー分解用には正確に1枚のみ対応します。 |
| images | array | - | - | 画像用の別名。複数のアップロード画像参照に使ってください。 |
| aspect_ratio | enum | auto | auto, 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 21:9 | オートはモデルが選択した解像度階層内で寸法を選択できるようにします。明示的な比率はその階層のプリセットサイズを使用します。 |
| layer_decomposition | boolean | false | - | 入力画像1枚をベース画像に加え、最大99枚の透明なPNGレイヤーに分割し、それぞれに積み重ね順、ベース画像内での位置、名前、説明が表示されます。入力画像は正確に1枚必要です。プロンプトは任意で、分離する要素や座標領域の名前を指定できます。 |
| max_images | number | 30 | 2 から 100 | レイヤー分解のみ。最大返事画像(ベース画像を含む)は2枚から100枚まで。モデルが実際の数を決定します。返された画像分のみ請求されます。 |
| text_recognition | boolean | false | - | レイヤー分解のみ。また、各通常のテキストレイヤーのテキスト、行の位置、スタイル(類似のフォント、色、太字、イタリック、下線、取り線、影、透透明度)も返text_recognition。芸術的なテキストや手書きは認識されません。 |
| quality | enum | 2K | 1K, 1.5K, 2K | 出力解像度の階層。1.5Kは1Kと同じ価格で、より高い解像度を提供します。デフォルトは2Kです。レイヤー分解では、この未設定のままにすることで入力画像と一致します。 |
| size | string | - | - | 解像度層や1K、1.5K、2K、または2048x1152などの明示的なピクセルサイズ。明確なピクセルはaspect_ratioや画質を上書きします。レイヤー分解は階層のみまたは自動のみを受け入れます。 |
| use_custom_size | boolean | false | - | プリセットaspect_ratioや品質の代わりにcustom_widthとcustom_heightを使いましょう。自動の場合aspect_ratio適用されます。 |
| custom_width | number | - | 15 から 8600 | ピクセル単位のカスタム出力幅。総面積は[0.92MP, 4.62MP]で、アスペクトは[1:16、16:1]でなければなりません。 |
| custom_height | number | - | 15 から 8600 | ピクセル単位のカスタム出力高さ。総面積は[0.92MP, 4.62MP]で、アスペクトは[1:16、16:1]でなければなりません。 |
| watermark | boolean | false | - | 有効化すると、生成画像にはAI生成の由来透かしが含まれています。EmpirioLabsは別のウォーターマークを追加しません。 |
| output_format | enum | png | jpeg, png | 出力画像ファイル形式。レイヤー分解では、これがベース画像フォーマットを設定し、レイヤーは常にPNGとして返されます。 |
入力画像上でスケッチ、円、矢印で直接変化する領域をマークし、プロンプトで説明してください。正確な位置を決めるには、0から1000の正規化されたグリッドに座標タグを付けてください:
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をtrueに設定し、入力画像が1枚だけ、ベース画像と最大99個の透明なPNGレイヤーに分割します。max_images、返される画像(ベース画像を含む)を2から100まで設定し、デフォルトは30です。値が高いほど、より細かな分解が可能です。返されたすべての画像は積み重ね順をz_indexとして保持し、各レイヤーはベース画像内でbounding_box.absoluteおよびbounding_box.normalizedとして位置を持ち、名前と説明も付随します。画像を再アセンブルする際に各レイヤーをボックスにスケールします。プロンプトは空にしておき、モデルが要素を選択できるようにするか、要素や座標領域に名前を付けて分離させます。解像度は1K、1.5K、または2Kを受け入れ、設定されていないときは入力画像と一致します。
text_recognitionをオンにすると、各通常のテキストレイヤーもtext_recognition返します:全文、各行の位置、各テキストのスタイル(類似したフォント、色、太字、イタリック、下線、取り線、影、透け度)です。芸術的なテキストや手書きは認識されません。
背景はデフォルトで自動で、モデルはプロンプトと出力形式から判断できます。トランスペアレントは、テキストのみまたは最大10枚の参考画像からアルファチャネルを返し、PNG出力が必要です。不透明はアルファチャネルのない画像を返します。返される各画像は実際の透明性を背景として報告します。レイヤー分解は背景を取らず、そのレイヤーは常に透明なPNGです。
返された各画像はそれぞれのサイズで請求されます:最大2.61MPで1Kおよび1.5Kをカバーし、または2.61MP以上で2Kをカバーします。すべての入力画像は請求されます。レイヤー分解用の画像も含まれます。レイヤー分解は、返送されたすべての画像、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。
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ません。画像はチェックが実行される前に生成されるため、フラグが立てられた生成は請求されます。
EmpirioLabs では Seedream 5.5 は従量課金です: 最大2.61MP $0.0332 画像ごと; 出力2.61MP以上 $0.0581 画像ごと; 入力画像 $0.0133 入力画像あたり。このページのライブ料金表は常に API の請求額と一致します。
Seedream 5.5 は api.empiriolabs.ai 上の POST /v1/images/generations で提供され、標準的な Bearer トークン認証を使用します。
はい。EmpirioLabs プレイグラウンドでは API と同じパラメーターで Seedream 5.5 をブラウザ上で実行できるので、コードを書く前にプロンプトを試せます。
EmpirioLabs アカウントを作成し、ダッシュボードの API Keysでキーを生成してください。課金は従量制クレジットなので、実行したリクエストの分だけ支払います。