تحرير صور 4K فعال من حيث التكلفة مع ByteDance Seedream 4.5 API. محسّن لاستقرار التزامن العالي مع الحفاظ على اتساق الملمس بسعر معقول.
جرب مولد الصور بالذكاء الاصطناعي الآن
توفر واجهة API ByteDance Seedream 4.5 Edit (المدعومة بنموذج Seedream 4.5) تحرير صور بالذكاء الاصطناعي بتكلفة فعالة ومستوى إنتاجي للمطورين والفرق الإبداعية. يساعد تكامل API الممتاز هذا لتحرير صور 4K على تحويل المرئيات الموجودة إلى مخرجات احترافية عبر تعليمات بلغة طبيعية. يوفر نموذج Seedream تفكيرا دلاليا للتعديلات المعقدة، بينما توفر API تكاملا مستقرا لسير عمل قابل للتوسع على Best Image AI.
ملاحظة يرجى التأكد من أن prompt يلتزم بإرشادات السلامة. إذا حدث خطأ، راجع prompt بحثا عن محتوى مقيد، ثم عدله وحاول مرة أخرى.
Seedream 4.5 Edit vs. FLUX.1 [dev]
يركز FLUX.1 [dev] على سير توليد تقني كثيف التفاصيل. تركز API Seedream 4.5 Edit على تحرير دلالي موجه بالتعليمات مع تغييرات واعية بالتخطيط ومعالجة دفعات متعددة الصور، ما يجعلها أقوى لسيناريوهات التحرير الإنتاجي العملية باستخدام تكامل ByteDance ميسور التكلفة.
Seedream 4.5 Edit vs. GPT-Image-1 (OpenAI)
GPT-Image-1 نموذج صور إبداعي واسع مع نطاق أسلوبي كبير. تم تحسين API Seedream 4.5 Edit للتعديلات المستهدفة والتعامل مع الطباعة متعددة اللغات والتحكم المتوقع في الإخراج للفرق الاحترافية عبر تكامل API فعال التكلفة.
Seedream 4.5 Edit vs. Seedream Base
تم تحسين Seedream Base للتكرارات السريعة والخفيفة. يعطي Seedream 4.5 Edit الأولوية لتحرير بجودة ممتازة مع تفكير أفضل وعرض نص أوضح واتساق أقوى عبر تعديلات معقدة متعددة الخطوات مع دعم حتى 10 صور متزامنة.
Seedream 4.5 Edit vs. Nano Banana Pro Edit
يستفيد Nano Banana Pro Edit من التفكير الدلالي في Gemini لتحويلات عالية التحديد وقائمة على المنطق. تم ضبط API Seedream 4.5 Edit خصيصا للطباعة الموثوقة والتعديلات الواقعية الفوتوغرافية وتخطيطات mixed media مع قدرات معالجة دفعات متعددة الصور متفوقة.
Seedream 4.5 Edit vs. Qwen Image 2509
يعمل Qwen Image جيدا في سياقات open-source ونمط المستندات. تتميز API Seedream 4.5 Edit بجودة تحرير 4K عالية الوفاء، وتحكم قوي في التصميم متعدد اللغات، ودعم متقدم لتحرير عدة صور لعمليات محتوى عالمية عبر تكامل API ByteDance.
// Step 1: Submit generation request
const response = await fetch('https://api.flaq.ai/api/v1/image/task', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
body: JSON.stringify({
model_name: 'seedream-v4.5-edit',
prompt: 'Add cherry blossoms falling in the background',
width: 16,
height: 9,
resolution: '2k',
image_url_list: ['https://example.com/image1.jpg']
})
});
const { data } = await response.json();
const taskId = data.task_id;
// Step 2: Poll for results
const taskId = data.task_id;
const pollResult = async (taskId) => {
const res = await fetch(`https://api.flaq.ai/api/v1/image/${taskId}`, {
headers: { 'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY' }
});
return res.json();
};
while (true) {
const pollResultData = await pollResult(taskId);
const status = pollResultData.data.task_status;
if (status === 'succeed') {
console.log(pollResultData.data.task_result.images[].);
;
}
(status === ) {
.(pollResultData..);
;
}
( (resolve, ));
}
# Step 1: Submit generation request
import requests
response = requests.post(
'https://api.flaq.ai/api/v1/image/task',
headers={
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'
},
json={
'model_name': 'seedream-v4.5-edit',
'prompt': 'Add cherry blossoms falling in the background',
'width': 16,
'height': 9,
'resolution': '2k',
'image_url_list': ['https://example.com/image1.jpg']
}
)
result = response.json()
task_id = result['data']['task_id']
# Step 1: Submit generation request
curl -X POST https://api.flaq.ai/api/v1/image/task \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model_name": "seedream-v4.5-edit",
"prompt": "Add cherry blossoms falling in the background",
"width": 16,
"height": 9,
"resolution": "2k",
"image_url_list": ["https://example.com/image1.jpg"]
}'
# Step 2: Poll for results
# Replace {task_id} with the task_id returned from the submit response
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
# Step 2: Poll for results
task_id = response.json()['data']['task_id']
poll_url = f"https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}"
while True:
poll_result = requests.get(poll_url, headers={'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY'}).json()
status = poll_result['data']['task_status']
if status == 'succeed':
print(poll_result['data']['task_result']['images'][0]['url'])
break
if status == 'failed':
print(poll_result['data']['task_status_msg'])
break
time.sleep(10)