Dùng GPT Image 2 Edit Client API để chỉnh sửa hình ảnh với chi phí hợp lý, hỗ trợ đầu vào nhiều ảnh, kiểm soát prompt, tùy chọn chất lượng linh hoạt và đầu ra ổn định.
Mô hình này hiện đang ở giai đoạn xem trước và có thể kém ổn định hơn các phiên bản tiêu chuẩn.
Thử ngay AI tạo ảnh
API GPT Image 2 Edit Client của OpenAI mang đến khả năng chỉnh sửa hình ảnh AI tiết kiệm chi phí, sẵn sàng cho production dành cho nhà phát triển và các đội ngũ sáng tạo. Tích hợp API chỉnh sửa hình ảnh chuyên nghiệp này giúp bạn biến đổi hình ảnh hiện có bằng các chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên, đồng thời vẫn giữ được sự nhất quán của cảnh, phong cách và ý đồ thiết kế. Được xây dựng trên nền tảng chỉnh sửa hình ảnh GPT mới nhất của OpenAI, GPT Image 2 Edit Client kết hợp suy luận đa phương thức theo ngữ nghĩa với khả năng kiểm soát chất lượng linh hoạt và hỗ trợ nhiều ảnh đầu vào để phục vụ các workflow chỉnh sửa có thể mở rộng trên Best Image AI.
Note Vui lòng đảm bảo prompt của bạn tuân thủ chính sách sử dụng của OpenAI. Nếu xảy ra lỗi, hãy kiểm tra prompt để tìm nội dung bị hạn chế, điều chỉnh lại và thử lại.
GPT Image 2 Edit Client vs. GPT Image 2 Edit
GPT Image 2 Edit và GPT Image 2 Edit Client chia sẻ cùng những thế mạnh chỉnh sửa cốt lõi về khả năng kiểm soát ngữ nghĩa, hỗ trợ nhiều ảnh và tính sẵn sàng cho production. GPT Image 2 Edit Client được định vị là một lựa chọn rất tiết kiệm cho các đội ngũ muốn cùng một workflow chỉnh sửa tổng thể nhưng hiệu quả chi phí tốt hơn.
GPT Image 2 Edit Client vs. Runway Gen-4 References
Runway Gen-4 References được tối ưu cho sáng tạo mang tính điện ảnh dựa trên ảnh tham chiếu và các workflow giàu tính phong cách. API GPT Image 2 Edit Client khác biệt nhờ khả năng chỉnh sửa nhiều ảnh linh hoạt, tuân theo chỉ dẫn đáng tin cậy và workflow chỉnh sửa dựa trên API rất tiết kiệm cho nhu cầu production thực tế.
GPT Image 2 Edit Client vs. Stable Image Edit
Stable Image Edit hấp dẫn các đội ngũ muốn có sự linh hoạt và khả năng tùy biến trong một hệ sinh thái mở. GPT Image 2 Edit Client mang lại hành vi chỉnh sửa ngữ nghĩa tinh chỉnh tốt, chất lượng đầu ra mạnh mẽ ngay từ đầu và một workflow rất tiết kiệm cho các đội ngũ muốn chỉnh sửa đáng tin cậy mà không phải gánh thêm hạ tầng.
GPT Image 2 Edit Client vs. Qwen Image 2.0 Edit
Qwen Image 2.0 Edit là một mô hình chỉnh sửa giàu giá trị với thế mạnh đa ngôn ngữ. API GPT Image 2 Edit Client nổi bật nhờ khả năng bám chỉ dẫn tinh chỉnh của OpenAI, hỗ trợ workflow nhiều ảnh mạnh mẽ và một workflow chỉnh sửa hướng thiết kế rất tiết kiệm.
GPT Image 2 Edit Client vs. Seedream 4.5 Edit
Seedream 4.5 Edit chuyên về các workflow chỉnh sửa cao cấp và đậm tính phong cách. GPT Image 2 Edit Client mang đến một lựa chọn chỉnh sửa rất tiết kiệm với hỗ trợ nhiều ảnh linh hoạt và khả năng triển khai dựa trên API đáng tin cậy cho các pipeline nội dung có thể mở rộng.
// 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;
// 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-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']
# 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"]
}'
# 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)