جرّب Seedream 5.0 Pro Edit API مجانًا للتحرير الموجّه بالمطالبات باستخدام ما يصل إلى 10 صور مرجعية وتنسيقات مرنة وإنتاج إبداعي مستقر.
جرب مولد الصور بالذكاء الاصطناعي الآن
توفر واجهة ByteDance Seedream 5.0 Pro Edit API على Best Image AI تحريرًا للصور جاهزًا لبيئات الإنتاج للمطورين والفرق الإبداعية. تجمع واجهة Seedream الاحترافية للصور بين تعليمات اللغة الطبيعية وصورة مرجعية واحدة أو أكثر، ما يتيح تحويل العناصر البصرية الحالية وتحسين عناصر محددة وإنشاء تكوينات متماسكة من صور متعددة ضمن مسار عمل واحد. وبفضل دعم ما يصل إلى عشر صور مرجعية وتنسيقات الإخراج المرنة، تستطيع الفرق إضافة تحرير صور قابل للتوسع إلى تطبيقات التصميم والتسويق والمنتجات والمحتوى من دون إدارة البنية التحتية للنموذج.
ملاحظة يُرجى التأكد من امتثال مطالباتك وصورك المرجعية لإرشادات السلامة لدى ByteDance. عند حدوث خطأ، راجع المدخلات بحثًا عن محتوى محظور أو غير مدعوم، وعدّل الطلب، ثم أعد المحاولة.
Seedream 5.0 Pro Edit مقابل Seedream 5.0 Edit
يدعم Seedream 5.0 Edit التحويل العام للصور القائم على المطالبات. ويتموضع Seedream 5.0 Pro Edit للتحرير الاحترافي الموجّه بالمراجع ولمسارات الصور المتعددة ضمن عائلة Seedream.
Seedream 5.0 Pro Edit مقابل Nano Banana 2 Edit
يركز Nano Banana 2 Edit على تحرير الصور بسرعة عبر منظومة Gemini من Google. ويقدم Seedream 5.0 Pro Edit بديلًا من ByteDance للإنشاء متعدد المراجع ولمسارات صور الإنتاج.
Seedream 5.0 Pro Edit مقابل GPT Image 2 Edit
يوفر GPT Image 2 Edit قدرات تحرير واسعة عبر منظومة OpenAI. ويمنح Seedream 5.0 Pro Edit المطورين خيارًا مُدارًا آخر للتحرير الموجّه بالتعليمات باستخدام مدخلات مرجعية متعددة.
Seedream 5.0 Pro Edit مقابل Qwen Image 2.0 Edit
يقدم Qwen Image 2.0 Edit نهج Alibaba لتحويل الصور وإنشاء المرئيات. ويناسب Seedream 5.0 Pro Edit الفرق التي تبني مسارات تحرير كثيفة المراجع حول عائلة Seedream من ByteDance.
Seedream 5.0 Pro Edit مقابل مسارات تحرير الصور اليدوية
توفر الأدوات اليدوية تحكمًا تفصيليًا على مستوى البكسل، لكنها تتطلب وقتًا أطول للعمل الإنتاجي المباشر. ويساعد Seedream 5.0 Pro Edit على أتمتة تطوير المفاهيم والتنويعات والتحويل الموجّه بالمراجع عبر مسار API قابل للتوسع.
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-v5.0-pro-edit',
prompt: 'Change the hairstyle',
image_url_list: [
'https://img.bestimage.ai/test/2026/7/1/ad8e011a-3e9b-49f0-9397-282bf51e2e45_162640331.jpeg'
],
resolution: '1k',
width: 16,
height: 9
})
});
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, ));
}
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-v5.0-pro-edit',
'prompt': 'Change the hairstyle',
'image_url_list': [
'https://img.bestimage.ai/test/2026/7/1/ad8e011a-3e9b-49f0-9397-282bf51e2e45_162640331.jpeg'
],
'resolution': '1k',
'width': 16,
'height': 9
}
)
task_id = response.json()['data']['task_id']
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-v5.0-pro-edit",
"prompt": "Change the hairstyle",
"image_url_list": [
"https://img.bestimage.ai/test/2026/7/1/ad8e011a-3e9b-49f0-9397-282bf51e2e45_162640331.jpeg"
],
"resolution": "1k",
"width": 16,
"height": 9
}'
# 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)