Perfeziona foto di prodotto e immagini per campagne con OpenAI ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit API. Usa prompt e immagini di riferimento per flussi creativi convenienti.
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L’API ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit offre agli sviluppatori l’accesso alla modifica di immagini di OpenAI con istruzioni testuali e immagini di riferimento tramite Best Image AI. Usa controlli flessibili di risoluzione, qualità e proporzioni per preparare immagini di prodotti, risorse di marketing e concept creativi. L’API segue lo stesso flusso di attività asincrone per le immagini del resto della famiglia ChatGPT Images 2.5, facilitando l’integrazione nelle applicazioni creative esistenti.
Modifica di immagini guidata da prompt: Descrivi le modifiche che vuoi apportare e fornisci le immagini di origine per guidare l’intervento.
Risoluzione di output flessibile: Scegli una risoluzione adatta all’esplorazione di concept, alla pubblicazione digitale o a risorse visive di dimensioni maggiori.
Qualità regolabile: Seleziona un'impostazione di qualità per ogni richiesta in base ai diversi requisiti di output del tuo flusso di lavoro.
Proporzioni multiple: Crea immagini quadrate, orizzontali e verticali per pagine prodotto, layout di campagne e canali social.
Input di più immagini: Fornisci più riferimenti con istruzioni chiare sul ruolo di ogni immagine nella composizione finale.
Integrazione API condivisa: Invia attività di elaborazione delle immagini e recupera i risultati completati tramite gli endpoint per immagini esistenti di Best Image AI.
Input: URL delle immagini di riferimento e un prompt in linguaggio naturale che descrive le modifiche desiderate.
Output: Le immagini modificate vengono restituite come URL di immagini al termine dell’attività.
Proporzioni: Formati quadrati, verticali e orizzontali flessibili, selezionati tramite i valori del rapporto tra larghezza e altezza.
Funzionalità: Modifica di immagini e composizione con più immagini, con controlli di risoluzione e qualità.
Immagini di prodotti: Adatta immagini di prodotti esistenti a nuovi brief creativi usando immagini di origine e istruzioni di modifica.
Risorse di marketing: Prepara varianti di immagini per concept di campagne, layout promozionali e revisioni creative.
Contenuti per i social media: Scegli le proporzioni di output per post, storie, banner e altri formati di pubblicazione.
Iterazione del design: Perfeziona un’immagine con istruzioni mirate e immagini di riferimento pertinenti.
Applicazioni creative: Integra la modifica basata su riferimenti in un’applicazione basata su attività con monitoraggio dell’avanzamento e recupero dei risultati.
Nota Assicurati che i tuoi prompt siano conformi alle policy di utilizzo di OpenAI. Se si verifica un errore, controlla se il prompt contiene contenuti soggetti a restrizioni, modificalo e riprova.
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit a confronto con ChatGPT Images 2.5 Flare Edit
Entrambe le varianti offrono gli stessi controlli documentati di risoluzione, qualità e proporzioni, incluso l’input di più immagini. Valuta i risultati con lo stesso brief.
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit a confronto con ChatGPT Images 2.5 Edit Client
La variante Client offre attualmente una risoluzione di output fissa. ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit mette a disposizione più impostazioni di risoluzione e qualità tramite lo stesso flusso API per le attività di elaborazione delle immagini.
ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit a confronto con GPT Image 2 Edit
Entrambi supportano la modifica di immagini basata su riferimenti con controlli di risoluzione e qualità. ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit aggiunge le opzioni di qualità extra alta e massima; confronta i risultati per il caso d’uso previsto.
// 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)