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OpenAI/gpt-image-2-edit-client

Usa la API de cliente GPT Image 2 Edit para edición de imágenes asequible con entrada de varias imágenes, control de prompts, opciones de calidad flexibles y resultados estables.

Este modelo está actualmente en vista previa y puede ser menos estable que las versiones estándar.

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Ejemplos

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API GPT Image 2 Edit Client rápida y asequible (integración inteligente de edición de imágenes de OpenAI)

La API GPT Image 2 Edit Client de OpenAI ofrece edición de imágenes con IA rentable y de nivel producción para desarrolladores y equipos creativos. Esta integración profesional de API de edición de imágenes ayuda a transformar visuales existentes mediante instrucciones en lenguaje natural mientras preserva coherencia de escena, consistencia de estilo e intención de diseño. Basada en el stack más reciente de edición de imágenes GPT de OpenAI, GPT Image 2 Edit Client combina razonamiento multimodal semántico con controles de calidad flexibles y soporte de entrada multiimagen para flujos de edición escalables en Best Image AI.

Ejemplos de API

Ejemplo de envio

// 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-client',
    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;

Ejemplo de sondeo

// 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, ));
}

Ejemplo de envio

# 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-client',
        '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']

Ejemplo de sondeo

Ejemplo de envio

# 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-client",
    "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"]
  }'

Ejemplo de sondeo

# 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)

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