حرّر الصور باستخدام OpenAI GPT Image 2 Edit API. استخدم تعديلات موجّهة بالبرومبت، وإدخال صور متعددة، وتحكمًا مرنًا في الجودة، ومخرجات إبداعية مستقرة.
جرب مولد الصور بالذكاء الاصطناعي الآن
توفّر واجهة GPT Image 2 Edit API من OpenAI تحرير صور بالذكاء الاصطناعي بتكلفة فعالة وجاهزًا للإنتاج للمطورين والفرق الإبداعية. يساعدك هذا التكامل المهني لواجهة image editing API على تحويل الصور الموجودة باستخدام تعليمات باللغة الطبيعية مع الحفاظ على تماسك المشهد واتساق الأسلوب والنية التصميمية. وبالاعتماد على أحدث بنية GPT image editing من OpenAI، يجمع GPT Image 2 Edit بين semantic multimodal reasoning وعناصر تحكم مرنة في الجودة ودعم multi-image input من أجل workflows تحرير قابلة للتوسع على Best Image AI.
ملاحظة يُرجى التأكد من أن prompts الخاصة بك متوافقة مع سياسات استخدام OpenAI. إذا حدث خطأ، فراجع ما إذا كان الـ prompt يحتوي على محتوى مقيّد، ثم عدّله وحاول مرة أخرى.
GPT Image 2 Edit مقابل GPT Image 2 Edit Client
يوفّر GPT Image 2 Edit Client القدرات الأساسية نفسها في image editing مع مسار وصول ميسور جدًا للفرق التي تركز على cost efficiency. ويحافظ GPT Image 2 Edit على القوة نفسها في semantic editing ودعم multi-image workflow والملاءمة لبيئات التحرير الجاهزة للإنتاج، ما يجعل كلا النسختين مناسبًا لمسارات تحرير احترافية بحسب أولويات الميزانية.
GPT Image 2 Edit مقابل Runway Gen-4 References
يتميز Runway Gen-4 References في workflows البصرية السينمائية والمعتمدة على المراجع. بينما يتميز GPT Image 2 Edit API بمرونة multi-image editing، واتباع موثوق للتعليمات، وتحرير فعال قائم على API للاستخدام العملي في الإنتاج.
GPT Image 2 Edit مقابل Stable Image Edit
يوفّر Stable Image Edit مرونة في التخصيص وجاذبية النظام المفتوح. أما GPT Image 2 Edit فيقدم تكامل API أقل احتكاكًا، وسلوك semantic editing أكثر صقلًا، وجودة قوية من البداية للفرق التي تريد تحريرًا موثوقًا دون أعباء بنية تحتية إضافية.
GPT Image 2 Edit مقابل Qwen Image 2.0 Edit
يُعد Qwen Image 2.0 Edit نموذج تحرير قويًا يركز على القيمة مع نقاط قوة متعددة اللغات. ويتميّز GPT Image 2 Edit API باتباع تعليمات refined من OpenAI، ودعم robust لسير عمل multi-image، وتحكم أكثر موثوقية في التحرير الموجّه للتصميم.
GPT Image 2 Edit مقابل Nano Banana 2 Edit
يركز Nano Banana 2 Edit على سرعة Gemini Flash وإنتاجية تحرير ميسورة. بينما يركز GPT Image 2 Edit على semantic editing مصقول، وmulti-image composition مرنة، وتكامل قوي مع OpenAI workflow لمسارات تحرير احترافية.
// 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: 'gpt-image-2-edit',
width: 1,
height: 1,
resolution: '1k',
prompt: 'Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent',
quality: 'medium',
image_url_list: ['https://example.com/source.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': 'gpt-image-2-edit',
'width': 1,
'height': 1,
'resolution': '1k',
'prompt': 'Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent',
'quality': 'medium',
'image_url_list': ['https://example.com/source.jpg']
}
)
task_id = response.json()['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": "gpt-image-2-edit",
"width": 1,
"height": 1,
"resolution": "1k",
"prompt": "Change the jacket color to deep navy, keep lighting consistent",
"quality": "medium",
"image_url_list": ["https://example.com/source.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)