Affinez photos de produits et visuels de campagne avec OpenAI ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit API. Utilisez prompts et références pour des processus créatifs abordables.
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L’API ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit permet aux développeurs d’accéder à la retouche d’images d’OpenAI avec des instructions textuelles et des images de référence via Best Image AI. Utilisez des réglages flexibles de résolution, de qualité et de rapport d’aspect pour préparer des visuels produit, des supports marketing et des concepts créatifs. L’API suit le même flux de tâches d’image asynchrones que le reste de la famille ChatGPT Images 2.5, ce qui facilite son intégration dans les applications créatives existantes.
Retouche d’images guidée par prompt : Décrivez les modifications souhaitées et fournissez les images sources pour guider la retouche.
Résolution de sortie flexible : Choisissez une résolution adaptée à l’exploration de concepts, à la publication numérique ou à des visuels de plus grande taille.
Qualité réglable : Sélectionnez un réglage de qualité pour chaque requête afin de répondre aux différents besoins de sortie de votre processus de travail.
Plusieurs rapports d’aspect : Créez des images carrées, horizontales et verticales pour les pages produit, les mises en page de campagnes et les réseaux sociaux.
Entrée de plusieurs images : Fournissez plusieurs références avec des instructions claires sur le rôle de chaque image dans la composition finale.
Intégration API commune : Soumettez des tâches d’image et récupérez les résultats terminés via les points de terminaison d’image existants de Best Image AI.
Entrée : Des URL d’images de référence et un prompt en langage naturel décrivant les modifications souhaitées.
Sortie : Les images retouchées sont renvoyées sous forme d’URL d’images une fois la tâche terminée.
Rapports d’aspect : Des formats carrés, verticaux et horizontaux flexibles, sélectionnés à l’aide des valeurs du rapport entre largeur et hauteur.
Capacités : Retouche d’images et composition multi-images avec réglages de résolution et de qualité.
Visuels produit : Adaptez des visuels produit existants à de nouveaux briefs créatifs à l’aide d’images sources et d’instructions de retouche.
Visuels marketing : Préparez des variantes d’images pour des concepts de campagnes, des mises en page promotionnelles et des revues créatives.
Contenu pour les réseaux sociaux : Choisissez les proportions de sortie pour les publications, les stories, les bannières et d’autres formats de publication.
Itération de conception : Affinez un visuel à l’aide d’instructions ciblées et d’images de référence pertinentes.
Applications créatives : Intégrez la retouche à partir de références dans une application organisée autour de tâches, avec suivi de la progression et récupération des résultats.
Remarque Assurez-vous que vos prompts respectent les politiques d'utilisation d'OpenAI. En cas d'erreur, vérifiez si votre prompt contient du contenu restreint, ajustez-le puis réessayez.
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit comparé à ChatGPT Images 2.5 Flare Edit
Les deux variantes proposent les mêmes réglages documentés de résolution, de qualité et de rapport d’aspect, ainsi que l’entrée de plusieurs images. Évaluez les résultats avec le même brief.
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit comparé à ChatGPT Images 2.5 Edit Client
La variante Client propose actuellement une résolution de sortie fixe. ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit propose plusieurs réglages de résolution et de qualité via le même flux API de tâches d’image.
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit comparé à GPT Image 2 Edit
Les deux prennent en charge la retouche d’images à partir de références avec des réglages de résolution et de qualité. ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit ajoute des niveaux de qualité très élevée et maximale ; comparez les résultats selon votre cas d’usage.
// 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-2.5-sunburst-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-2.5-sunburst-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-2.5-sunburst-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)