OpenAI GPT Image 2 Edit API で画像を編集。プロンプトに沿った変更、複数画像入力、柔軟な品質制御、安定したクリエイティブ出力で、部分修正、スタイル調整、素材改版を効率化できます。 参考画像、既存素材、新しいアイデアを使えるビジュアルへ素早く変換し、修正や再制作の手間を減らせます。
Image to Image Multi-Image
指示ベースのプロフェッショナル画像編集: 自然言語プロンプトで既存ビジュアルを変換し、未編集領域を保持しながら、シーンの整合性を維持し、GPT Image 2 Edit API 統合によって正確な画像修正を実現します。
複数画像入力サポート: 1 つのワークフローで複数のソース画像を使って編集でき、参照ベースの構図、スタイルブレンド、レイアウト制御、より高度な image-to-image 編集シナリオに対応します。
柔軟な品質制御: 複数の品質モードから選択でき、コンセプト開発、コンテンツ反復、プロ品質の納品における編集速度と出力品質の要件に合わせられます。
文脈を理解するセマンティック編集: OpenAI のマルチモーダル画像推論により、オブジェクト、光、遠近感、空間関係を深く理解し、狙ったビジュアル変更を行えます。
スタイルとアイデンティティの保持: 背景、ディテール、カラーグレーディング、オブジェクトを調整しながら、ブランドの一貫性、キャラクターの同一性、元のビジュアルトーンを維持します。
プラットフォーム向けアスペクト比対応: 広告、商品ビジュアル、ランディングページ、SNS フォーマット向けに複数のアスペクト比で編集画像を出力できます。
Best Image AI で GPT Image 2 Edit API を使ってプロフェッショナルな画像編集を行う方法
入力: 既存画像と、希望する変更、調整、変換内容を説明する自然言語の編集プロンプト。出力: GPT Image 2 Edit API 統合を通じて、安全な CDN URL で配信される高解像度の編集画像。アスペクト比: さまざまな編集および公開シナリオに対応する複数のアスペクト比をサポート。品質オプション: 速度と出力要件に応じた複数の品質設定をサポート。画像入力: 複数画像編集シナリオを含む画像入力ワークフローをサポート。機能: OpenAI GPT Image 2 Edit API 統合により、プロンプトベースの編集、複数画像編集、背景置換、オブジェクト調整、スタイル変換、構図調整、アイデンティティ保持型の変換をサポートします。
GPT Image 2 Edit API 統合の最適なユースケース
マーケティングとブランディング: GPT Image 2 Edit API ワークフローを通じて、精密な指示ベース画像編集でキャンペーン素材を更新し、ビジュアルをローカライズし、ブランドクリエイティブを調整できます。商品写真の最適化: 大規模な再撮影を行わずに、背景、小物、照明、シーンディテールを更新し、カタログ向けの商品画像を作成できます。SNS コンテンツ制作: 異なるプラットフォーム向けに複数の編集画像バリエーションを作成しつつ、スタイル、トーン、ブランドアイデンティティを一貫して維持できます。プロフェッショナルなデザイン反復: 単一画像および複数画像ワークフローに対応する、制御可能なプロンプト駆動型編集により、デザインレビューとコンセプト洗練を加速します。参照ガイド型クリエイティブ編集: 複数画像入力サポートにより、複数のソース画像をブレンドし、重要なビジュアル要素を保持しながら、拡張可能な OpenAI 編集統合で構図変更を導きます。
注記
プロンプトが OpenAI の利用ポリシーに準拠していることを確認してください。エラーが発生した場合は、制限された内容が含まれていないか確認し、調整してから再試行してください。
GPT Image 2 Edit と競合モデルの比較分析
GPT Image 2 Edit vs. GPT Image 2 Edit Client
GPT Image 2 Edit vs. Runway Gen-4 References
GPT Image 2 Edit vs. Stable Image Edit
GPT Image 2 Edit vs. Qwen Image 2.0 Edit
GPT Image 2 Edit vs. Nano Banana 2 Edit
API 例 JavaScript Python cURL
送信例
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 ;
ポーリング例
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 [送信例
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' ]
送信例
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"]
}'
ポーリング例
curl -X GET "https://api.flaq.ai/api/v1/image/{task_id}" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"
0
url
break
if
'failed'
console
error
data
task_status_msg
break
await
new
Promise
resolve =>
setTimeout
10000
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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