Tinh chỉnh ảnh sản phẩm và hình ảnh chiến dịch với OpenAI ChatGPT Images 2.5 Flare Edit API. Dùng lời nhắc và ảnh tham chiếu cho quy trình sáng tạo tiết kiệm.
Thử ngay AI tạo ảnh
ChatGPT Images 2.5 Flare Edit API cho phép nhà phát triển sử dụng khả năng chỉnh sửa ảnh của OpenAI bằng chỉ dẫn văn bản và ảnh tham chiếu thông qua Best Image AI. Sử dụng các tùy chỉnh linh hoạt về độ phân giải, chất lượng và tỷ lệ khung hình để tạo hình ảnh sản phẩm, tư liệu tiếp thị và ý tưởng sáng tạo. API tuân theo cùng quy trình tác vụ ảnh bất đồng bộ như các mô hình khác trong dòng ChatGPT Images 2.5, giúp việc tích hợp vào ứng dụng sáng tạo hiện có trở nên thuận tiện.
Chỉnh sửa ảnh theo câu lệnh: Mô tả những thay đổi bạn muốn thực hiện và cung cấp ảnh nguồn để định hướng chỉnh sửa.
Độ phân giải đầu ra linh hoạt: Chọn độ phân giải đầu ra phù hợp với việc khám phá ý tưởng, xuất bản kỹ thuật số hoặc tạo tư liệu hình ảnh kích thước lớn.
Điều chỉnh chất lượng: Chọn mức chất lượng cho từng yêu cầu để phù hợp với các yêu cầu đầu ra khác nhau trong quy trình làm việc của bạn.
Nhiều tỷ lệ khung hình: Tạo ảnh vuông, ngang và dọc cho trang sản phẩm, bố cục chiến dịch và các kênh mạng xã hội.
Đầu vào nhiều ảnh: Cung cấp nhiều ảnh tham chiếu kèm chỉ dẫn rõ ràng về vai trò của từng ảnh trong bố cục cuối cùng.
Tích hợp API dùng chung: Gửi tác vụ ảnh và truy xuất kết quả đã hoàn thành qua các điểm cuối hình ảnh hiện có của Best Image AI.
Đầu vào: URL ảnh tham chiếu và câu lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên mô tả những thay đổi mong muốn.
Đầu ra: Kết quả chỉnh sửa sẽ trả về dưới dạng URL ảnh sau khi tác vụ hoàn tất.
Tỷ lệ khung hình: Linh hoạt chọn định dạng vuông, dọc và ngang thông qua các giá trị tỷ lệ chiều rộng và chiều cao.
Khả năng: Chỉnh sửa ảnh và kết hợp nhiều ảnh với tùy chọn độ phân giải và chất lượng.
Hình ảnh sản phẩm: Điều chỉnh hình ảnh sản phẩm hiện có theo yêu cầu sáng tạo mới bằng ảnh nguồn và chỉ dẫn chỉnh sửa.
Tư liệu tiếp thị: Chuẩn bị các biến thể hình ảnh cho ý tưởng chiến dịch, bố cục quảng bá và hoạt động đánh giá sản phẩm sáng tạo.
Nội dung mạng xã hội: Chọn tỷ lệ đầu ra cho bài đăng, tin, biểu ngữ và các định dạng xuất bản khác.
Lặp lại để hoàn thiện thiết kế: Tinh chỉnh hình ảnh bằng chỉ dẫn cụ thể và ảnh tham chiếu phù hợp.
Ứng dụng sáng tạo: Tích hợp khả năng chỉnh sửa dựa trên ảnh tham chiếu vào ứng dụng vận hành theo tác vụ, có theo dõi tiến độ và truy xuất kết quả.
Lưu ý Vui lòng đảm bảo prompt của bạn tuân thủ các chính sách sử dụng của OpenAI. Nếu xảy ra lỗi, hãy xem lại prompt để tìm nội dung bị hạn chế, điều chỉnh lại rồi thử lần nữa.
ChatGPT Images 2.5 Flare Edit so với ChatGPT Images 2.5 Sunburst Edit
Cả hai biến thể đều cung cấp các tùy chỉnh độ phân giải, chất lượng và tỷ lệ khung hình giống nhau theo tài liệu, bao gồm cả đầu vào nhiều ảnh. Hãy đánh giá kết quả với cùng một yêu cầu sáng tạo.
ChatGPT Images 2.5 Flare Edit so với ChatGPT Images 2.5 Edit Client
Biến thể Client hiện cung cấp độ phân giải đầu ra cố định. ChatGPT Images 2.5 Flare Edit cung cấp nhiều thiết lập độ phân giải và chất lượng thông qua cùng quy trình API tác vụ ảnh.
ChatGPT Images 2.5 Flare Edit so với GPT Image 2 Edit
Cả hai đều hỗ trợ chỉnh sửa dựa trên ảnh tham chiếu với các tùy chỉnh độ phân giải và chất lượng. ChatGPT Images 2.5 Flare Edit bổ sung tùy chọn chất lượng siêu cao và tối đa; hãy so sánh đầu ra cho mục đích sử dụng của bạn.
// 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-flare-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-flare-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-flare-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)