أنشئ صورًا عالية الدقة باستخدام OpenAI GPT Image 2 API. احصل على اتباع قوي للبرومبت، وعرض نصي نظيف، وتحكم مرن في الجودة، ومخرجات مستقرة.
جرب مولد الصور بالذكاء الاصطناعي الآن
توفّر واجهة GPT Image 2 API من OpenAI توليد صور بالذكاء الاصطناعي بجودة عالية وبتكلفة فعالة للمطورين والفرق الإبداعية. يساعدك هذا التكامل المهني لواجهة text-to-image API على تحويل prompts باللغة الطبيعية إلى صور مصقولة مع التزام قوي بالتعليمات، وعناصر تحكم مرنة في الجودة، واتساق موثوق في المخرجات. وبالاعتماد على أحدث بنية لتوليد الصور من GPT لدى OpenAI، يجمع GPT Image 2 بين الفهم الدلالي للـ prompt وتكامل API جاهز للإنتاج من أجل workflows إبداعية 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 مقابل GPT Image 2 Client
يوفّر GPT Image 2 Client القدرات الأساسية نفسها في text-to-image مع مسار وصول ميسور جدًا للفرق التي تركز على cost efficiency. ويحافظ GPT Image 2 على القوة نفسها في الالتزام بالـ prompt، وعرض النص، والملاءمة لبيئات الإنتاج، ما يجعل كلا النسختين مناسبًا للتطبيقات الإبداعية الاحترافية بحسب أولويات الميزانية.
GPT Image 2 مقابل Runway Gen-4 Image
يركّز Runway Gen-4 Image على الجماليات السينمائية وworkflows الإبداعية المعتمدة على المراجع. ويتميّز GPT Image 2 API بعرض قوي للنص، واتباع موثوق للتعليمات، وتكامل API نظيف للإنتاج القابل للتوسع في text-to-image.
GPT Image 2 مقابل Stable Diffusion 3.5
يوفّر Stable Diffusion 3.5 مرونة النماذج المفتوحة وفرص التخصيص. أما GPT Image 2 فيقدّم تكامل API منخفض الاحتكاك، واتباعًا أفضل للـ prompt بشكل جاهز، وأعباء تشغيلية أقل للفرق التي تريد توليد صور جاهزًا للإنتاج فورًا.
GPT Image 2 مقابل Qwen Image 2.0
يُعد Qwen Image 2.0 نموذج صور قويًا يركز على القيمة مع نقاط قوة متعددة اللغات. ويتمّيز GPT Image 2 API باتباع تعليمات مصقول من OpenAI، وعرض موثوق للنص داخل الصورة، وprofessional workflow مبسّط للفرق الإبداعية العالمية.
GPT Image 2 مقابل Seedream 5.0
يتفوّق Seedream 5.0 في الواقعية عالية المستوى والتفاصيل البصرية الممتازة. بينما يوفّر GPT Image 2 تحكمًا قويًا في الـ prompt، وتعاملًا جيدًا مع الطباعة، وتكامل API فعالًا للاستخدام العملي عبر مجموعة واسعة من workflows الإبداعية.
// 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',
prompt: 'A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light',
width: 1,
height: 1,
resolution: '1k',
quality: 'medium'
})
});
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',
'prompt': 'A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light',
'width': 1,
'height': 1,
'resolution': '1k',
'quality': 'medium'
}
)
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",
"prompt": "A minimalist product shot of a ceramic mug on marble, soft studio light",
"width": 1,
"height": 1,
"resolution": "1k",
"quality": "medium"
}'
# 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)