Chỉnh sửa hình ảnh bằng OpenAI GPT Image 2 Edit API. Dùng thay đổi theo prompt, đầu vào nhiều ảnh, kiểm soát chất lượng linh hoạt và đầu ra sáng tạo ổn định.
Thử ngay AI tạo ảnh
GPT Image 2 Edit API của OpenAI mang đến khả năng chỉnh sửa hình ảnh AI tiết kiệm chi phí và sẵn sàng cho môi trường 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 các hình ảnh hiện có thông qua hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên, đồng thời giữ được tính nhất quán của cảnh, sự đồng bộ về phong cách và ý đồ thiết kế. Được xây dựng trên stack chỉnh sửa hình ảnh GPT mới nhất của OpenAI, GPT Image 2 Edit 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 tạo ra các quy trình chỉnh sửa có thể mở rộng trên Best Image AI.
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.
GPT Image 2 Edit vs. GPT Image 2 Edit Client
GPT Image 2 Edit Client cung cấp cùng các khả năng chỉnh sửa hình ảnh cốt lõi với một con đường tiếp cận rất tiết kiệm cho các đội ngũ tối ưu theo hiệu quả chi phí. GPT Image 2 Edit vẫn giữ nguyên sức mạnh chỉnh sửa ngữ nghĩa, hỗ trợ quy trình nhiều ảnh và mức độ phù hợp với production, khiến cả hai biến thể đều phù hợp cho pipeline chỉnh sửa chuyên nghiệp tùy theo ưu tiên ngân sách.
GPT Image 2 Edit vs. Runway Gen-4 References
Runway Gen-4 References mạnh ở các quy trình hình ảnh mang tính điện ảnh và dựa trên ảnh tham chiếu. GPT Image 2 Edit API tạo khác biệt bằng khả năng chỉnh sửa nhiều ảnh linh hoạt, tuân theo chỉ dẫn đáng tin cậy và chỉnh sửa qua API hiệu quả cho sử dụng thực tế trong production.
GPT Image 2 Edit vs. Stable Image Edit
Stable Image Edit mang lại tính linh hoạt trong tùy biến và sức hút của hệ sinh thái mở. GPT Image 2 Edit cung cấp tích hợp API ít ma sát hơn, hành vi chỉnh sửa ngữ nghĩa trau chuốt hơn và chất lượng mạnh ngay từ đầu cho các đội ngũ muốn có khả năng chỉnh sửa đáng tin cậy mà không phải gánh thêm hạ tầng.
GPT Image 2 Edit vs. Qwen Image 2.0 Edit
Qwen Image 2.0 Edit là một mô hình chỉnh sửa mạnh theo hướng tối ưu giá trị với thế mạnh đa ngôn ngữ. GPT Image 2 Edit API nổi bật nhờ khả năng tuân theo chỉ dẫn tinh chỉnh của OpenAI, hỗ trợ vững chắc cho quy trình nhiều ảnh và khả năng kiểm soát chỉnh sửa đáng tin cậy theo định hướng thiết kế.
GPT Image 2 Edit vs. Nano Banana 2 Edit
Nano Banana 2 Edit nhấn mạnh tốc độ của Gemini Flash và thông lượng chỉnh sửa tiết kiệm. GPT Image 2 Edit tập trung vào chỉnh sửa ngữ nghĩa trau chuốt, bố cục nhiều ảnh linh hoạt và tích hợp quy trình OpenAI mạnh mẽ cho các pipeline chỉnh sửa chuyên nghiệp.
// 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',
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',
'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",
"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)