Seedream 5.0 Pro는 EmpirioLabs에서 이용 가능합니다. 이는 상세한 text-to-image 생성, 단일 이미지 편집, 다중 참조 이미지 융합을 위한 바이트댄스의 프리미엄 Seedream 이미지 모델입니다. 이 모델은 2026년 7월 8일에 출시되었으며, OpenAI 호환 이미지 생성 엔드포인트를 통해 이용할 수 있습니다.
Seedream 5.0 Pro가 잘하는 점
Seedream 5.0 Pro는 프롬프트 팔로잉, 텍스트 렌더링, 참조 제어가 중요한 이미지 작업을 위해 설계되었습니다. 제품 이미지, 아트 디렉션, 브랜드 목업, 시각적 변형, 그리고 여러 원본 이미지의 세부 정보를 하나의 최종 결과물로 결합하는 편집 흐름에 사용하세요.
모델은 요청당 하나의 이미지를 반환합니다. text-to-image, single-image-to-image, multi-image-to-image 워크플로우를 최대 10개의 참조 이미지로 지원합니다. 산출은 PNG 또는 JPEG일 수 있고, 유효한 해결책 층은 1K, 1.5K 및 2K입니다.
어떻게 부를까요
표준 이미지 생성 엔드포인트를 사용하고 셋을 설정하세요 모델 번호: 로 seedream-5-0-pro. 이 예시는 정사각형 1K 이미지를 만듭니다:
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \ -h '인증: 보유자 $EMPIRIOLABS_API_KEY' \ -h '콘텐츠-유형: application/json' \ -d '{ "model": "seedream-5-0-pro", "prompt": "호두나무 카운터 위에 놓인 매트 블랙 에스프레소 머신의 프리미엄 스튜디오 제품 사진", "aspect_ratio": "1:1", "품질": "1K", "output_format": "png" }'이미지 편집이나 다중 참조 융합을 위해 이미지 URL을 전달하세요 이미지 그리고 모델이 이를 어떻게 사용해야 하는지 설명한다:
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \ -h '인증: 베어러 $EMPIRIOLABS_API_KEY' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{ "model": "seedream-5-0-pro", "prompt": "첫 번째 이미지의 제품과 두 번째 이미지의 조명 스타일을 사용", "images": [ "https://example.com/product.png", "https://example.com/lighting-reference.png" ], "aspect_ratio": "16:9", "품질": "2K" }'알아야 할 매개변수
주요 조작 장치는 다음과 같습니다 aspect_ratio·, 품질·, 크기·, output_format·, 워터마크, 그리고 response_format. 정확한 치수가 필요하다면 크기 또는 모델 페이지에 문서화된 맞춤 너비와 높이 조절 기능도 포함됩니다. 이 모델이 단일 출력 모델이기 때문에 number-of-images 제어가 없습니다.
생성된 이미지는 기본적으로 서명된 CDN URL로 반환됩니다. inline base64를 요청할 수 있습니다. response_format: "b64_json" 분량이 응답에 이미지 바이트가 필요할 때.
가격 책정 및 청구
Seedream 5.0 Pro는 생성된 이미지당 요금이 청구되며, 출력 크기에 따라 가격이 책정됩니다. 첫 번째 참조 이미지가 포함되며, 추가 참조 이미지가 소량의 입력 이미지 전하를 추가합니다. 라이브 시청 Seedream 5.0 Pro 모델 페이지 그리고 가격표 현재 요금에 대해 말이죠.
내용물 안전
이미지 생성은 자동 콘텐츠 안전 검사를 통과합니다. 생성된 이미지가 명시적으로 표시되면 반환되지 않습니다. 이미지가 출력 검사가 실행되기 전에 생성되기 때문에, 플래그된 생성은 여전히 청구됩니다.
건설 시작
Seedream 5.0 Pro를 사용해 보세요 EmpirioLabs playground, 읽기 API 문서또는 다른 이미지 모델과 비교할 수도 있습니다. 모델 카탈로그·.
공개: 이 문서는 AI 지원으로 작성되었으며 EmpirioLabs AI에 의해 검토되었습니다.
