如何使用 Seedream 5.5 API

Seedream 5.5 已在EmpirioLabs上可用。 它是字节跳动最新的 Seedream 图像模型，于 2026 年 11 月 9 日发布，面向text-to-image生成，编辑功能包括将最多 10 张参考图片、基于提示或参考的真实透明图像，以及图层分解，将一张图片拆分为基础图像，并可读取其中的文字。它在 API 和 Playground 中都能正常工作。

观看启动影片

影片中的每张照片均由Seedream 5.5通过2K的EmpirioLabsAPI拍摄，包括一位自由潜水员站在座头鲸旁边、一位正在旋转的弗拉明戈舞者、一位正在工作的玻璃工匠以及一张带有字母的爵士乐海报。配乐由ACE-Step on EmpirioLabs制作。 在YouTube上观看。 。 。.

相比如何

它支持的内容

• 文本转图像。 发送一个没有图片的提示。
• 剪辑和融合。 附上1到10张图片，描述变化或如何组合它们。
• 标记和协调编辑。 用圆圈、箭头或草图标记输入图像中要变换的区域，或者给出其确切位置 <bbox> 在提示词中标记。
• 透明的图像。 设定 背景 到 透明 仅凭提示或参考图片获得带有alpha通道的PNG。
• 层分解。 将一张图片拆分为基础图像，并最多包含99个透明的PNG图层，每个图层返回其在基础图像中的位置、名称和描述。
• 文本识别。 在分解过程中，获取每个打印文本图层的文本及其行位和样式。
• 图片中的文字。 招牌、标签、海报和小字体以中文、英语及其他14种语言呈现，包括日语、韩语、阿拉伯语、西班牙语和法语。

输出默认为PNG，或以JPEG格式，分辨率为1K、1.5K或2K，或自定义宽度和高度。

生成图像

curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \ -H “授权：持有者 $EMPIRIOLABS_API_KEY” \ -H “内容类型：application/json” \ -d '{ “型号”：“seedream-5-5”，“提示词：”一个陶瓷咖啡杯，旁边有一个写着燕麦白4.50，早晨窗光的小黑板牌子“，”aspect_ratio“：”4：3“，”质量“：”2K“ }'

请求会等待完成的图像并返回 数据.添加 “同步”：错误 立刻找回工作，带着 任务(d) 投票地点 快/v1/jobs/<job_id> 直到它 现状 是 已完成。 。 。.

同样的调用来自OpenAI Python SDK的，指向EmpirioLabs。SDK未定义的控制项可以进入 extra_body编号:

来自 openai 导入 OpenAI 客户端 = OpenAI（ base_url=“https://api.empiriolabs.ai/v1", api_key=”YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY“， ） 结果 = client.images.generate（ model=”seedream-5-5“， prompt=”一个带有小型苔藓景观和黄铜标签写着 Fern Garden“的玻璃玻璃箱，extra_body={”aspect_ratio“： ”4：3“， ”quality“： ”2K“}， ） print（result.data[0].url）

制作透明图像

设定 背景 到 透明.它仅凭提示词即可工作，并对最多10张不需要单独Alpha通道的参考图片进行编辑。输出必须是PNG：

{ “型号”：“seedream-5-5”，“提示：”一个带金色流苏的亮红色纸灯笼，独立产品剪裁“，”背景“：”透明“，”质量“：”1K“ }

每张返回的图像报告其实际包含的内容为 背景编号: 透明 或 不透明.离开 背景 在 自动，默认，模型根据提示和输出格式做出决定。

编辑附参考图片

最多传递10个图片URL、数据URI或上传的图片 图像，并在提示中按顺序指代：

{ “模型”：“seedream-5-5”， “提示”：“将图像1上的红色纸灯笼挂在图片2的树枝上，保持图片2中其他内容不变”， “image”： [ “https://example.com/lantern.png", ”https://example.com/branch-poster.png" ] }

编辑标记区域

要更改图像的某一部分，可以在输入端用圆圈、箭头或草图标记并描述变化，或者给出区域 <bbox> 标签。盒子是 左上右下 在图像上0到1000的网格上，无论像素大小如何：

{ “model”：“seedream-5-5”， “提示词”：“在<bbox>60 80 300 520</bbox>内添加一个小玻璃花瓶，里面有一朵白色郁金香。其他保持不变。”， “image”：“https://example.com/kitchen.png" }

将图像拆分成多层

设定 layer_decomposition 到 确实如此 并且只附上一张图片。提示是可选的：要么不带，让模型选择元素，要么命名要分离的元素或区域。 max_images 设置返回最多图像（包括基础图像）从2到100，且 text_recognition 添加每个打印文本图层的文本：

curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \ -h “授权：承载者 $EMPIRIOLABS_API_KEY” \ -h “内容类型：application/json” \ -d '{ “model”： “seedream-5-5”， “layer_decomposition”： true， “image”： “https://example.com/magazine-cover.png", ”max_images“： 10， ”text_recognition“： true }'

数据[0] 是基像，其中 z_index 0。其后每个条目是一个透明的PNG图层，其叠加顺序和底图中的框（像素单位）（bounding_box。绝对）以及在0到1000的网格上（bounding_box。归一化），均为 [左，上，右，下]，以及名称和描述。印刷文本图层也携带 text_recognition编号:

{ “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“：”顶部黄色大衬线字体标题文本 Seedream“， ”description“：”大黄衬线字体标题文字写着\'Seedream\“，位于构图顶部。”， “text_recognition”： { “text”： “Seedream”， “lines”： [ { “bounding_box”： { “absolute”： [196， 53， 874， 231]， “normalized”： [181， 49， 809， 214] }， “runs”： [ { “text”： “Seedream”， “style”： { “similar_font_family”：“HTF Didot”， “foreground_color”： “#F5E25A”， “bold”： false， “italilic”： false， “underline”： false， “strikethrough”： false， “shadow”： false， “translucent”： false } ] }， “background”： “transparent” }

将图层叠加在基础图像上，按比例递增 z_index 先对图层进行重组、移动、调整大小、重新着色或替换任何图层。通过识别的文本，图层可以重新输入、翻译或重新样式，然后放回其行的框。

在你第一次申请前需要了解的事情

• 每个请求一张图片。 请求返回一张图片， n 超过1时返回错误。发送不同的变体请求。层分解是例外：它会返回基础图像及其图层。
• 设定 max_images 你需要分解。 没有它，分解可能返回多达30张图像，且每张返回的图像会产生账单。更大的数值则允许更细致的分割。
• 把每层按其框大小缩放。 图层PNG并不总是与其在基础图像中的占地大小相同：在上面的例子中，一个1723x609的图层填满了一个920x325的盒子。将每个图层缩放到其宽度和高度 bounding_box。绝对 然后把它放在盒子的左上角。
• 文本识别读取的是印刷文本。 艺术性的字体和书写会以层层叠加的形式回归，没有 text_recognition。 。 。.
• 分解不需 背景。 。 。. 它的图层始终是透明的PNG，设置 背景 到 透明 或 不透明 与 layer_decomposition 返回错误。
• 透明结果需要 PNG。 背景：《透明》 与 output_format：“jpeg” 返回错误。

定价

根据图片。 Seedream 5.5 是按需付费，按其大小按回送图像计费：1K 和 1.5K 图片共享一个费率，2K 图片收费更高。每张参考图片都会增加费用。图层分解会按其大小计费，包含它返回的每张图片、基础图像和每层。你可以按使用量付费，或者选择每周津贴的套餐。当前费率在 模型页面 页:1 定价页面。 。 。.

内容安全。 生成的图片通过了自动内容安全检查。标记为显式的图片不会返回，且由于该图片是在检查运行前生成的，仍然被计费。

开始建造

试试Seedream 5.5，在 Playground，读取完整的参数参考 API 文档，或者将其与其他图像模型进行比较 型号目录.关于该家族的早期模型，请参见 如何使用 Seedream 5.0 Pro API 以及 如何使用 Seedream 5.0 闪存 API。 。 。.