bytedance/seedream-v4/edit

Bild-zu-Bild

Seedream v4 Edit API by ByteDance

bytedance/seedream-v4/edit

Edit

Open and Advanced Large-Scale Image Generative Models.

Eingabe

Parameterkonfiguration wird geladen...

Ausgabe

Inaktiv

Ihre generierten Bilder erscheinen hier

Konfigurieren Sie Parameter und klicken Sie auf Ausführen, um mit der Generierung zu beginnen

Jede Ausführung kostet $0.027. Für $10 können Sie ca. 370 Mal ausführen.

Sie können fortfahren mit:

Bild zu Video Bild zu Bild

Parameter

Codebeispiel
import requests
import time

# Step 1: Start image generation
generate_url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "bytedance/seedream-v4/edit",
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake",
    "width": 512,
    "height": 512,
    "steps": 20,
    "guidance_scale": 7.5,
}

generate_response = requests.post(generate_url, headers=headers, json=data)
generate_result = generate_response.json()
prediction_id = generate_result["data"]["id"]

# Step 2: Poll for result
poll_url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"

def check_status():
    while True:
        response = requests.get(poll_url, headers={"Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"})
        result = response.json()

        if result["data"]["status"] == "completed":
            print("Generated image:", result["data"]["outputs"][0])
            return result["data"]["outputs"][0]
        elif result["data"]["status"] == "failed":
            raise Exception(result["data"]["error"] or "Generation failed")
        else:
            # Still processing, wait 2 seconds
            time.sleep(2)

image_url = check_status()

Installieren

Installieren Sie das erforderliche Paket für Ihre Programmiersprache.

pip install requests

Authentifizierung

Alle API-Anfragen erfordern eine Authentifizierung über einen API-Schlüssel. Sie können Ihren API-Schlüssel über das Atlas Cloud Dashboard erhalten.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

HTTP-Header

import os

API_KEY = os.environ.get("ATLASCLOUD_API_KEY")
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"
}

Schützen Sie Ihren API-Schlüssel

Geben Sie Ihren API-Schlüssel niemals in clientseitigem Code oder öffentlichen Repositories preis. Verwenden Sie stattdessen Umgebungsvariablen oder einen Backend-Proxy.

Anfrage senden

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}
data = {
    "model": "your-model",
    "prompt": "A beautiful landscape"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

Anfrage senden

Senden Sie eine asynchrone Generierungsanfrage. Die API gibt eine Vorhersage-ID zurück, mit der Sie den Status prüfen und das Ergebnis abrufen können.

POST/api/v1/model/generateImage

Anfragekörper

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/generateImage"
headers = {
    "Content-Type": "application/json",
    "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY"
}

data = {
    "model": "bytedance/seedream-v4/edit",
    "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake"
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()

print(f"Prediction ID: {result['data']['id']}")
print(f"Status: {result['data']['status']}")

Antwort

{
  "code": 200,
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "processing",
    "model": "model-name",
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z"
  }
}

Status prüfen

Fragen Sie den Vorhersage-Endpunkt ab, um den aktuellen Status Ihrer Anfrage zu überprüfen.

GET/api/v1/model/prediction/{prediction_id}

Abfrage-Beispiel

import requests
import time

prediction_id = "pred_abc123"
url = f"https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/prediction/{prediction_id}"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

while True:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    result = response.json()
    status = result["data"]["status"]
    print(f"Status: {status}")

    if status in ["completed", "succeeded"]:
        output_url = result["data"]["outputs"][0]
        print(f"Output URL: {output_url}")
        break
    elif status == "failed":
        print(f"Error: {result['data'].get('error', 'Unknown')}")
        break

    time.sleep(3)

Statuswerte

processingDie Anfrage wird noch verarbeitet.

completedDie Generierung ist abgeschlossen. Ergebnisse sind verfügbar.

succeededDie Generierung war erfolgreich. Ergebnisse sind verfügbar.

failedDie Generierung ist fehlgeschlagen. Überprüfen Sie das Fehlerfeld.

Abgeschlossene Antwort

{
  "data": {
    "id": "pred_abc123",
    "status": "completed",
    "outputs": [
      "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
    ],
    "metrics": {
      "predict_time": 8.3
    },
    "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
    "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
  }
}

Dateien hochladen

Laden Sie Dateien in den Atlas Cloud Speicher hoch und erhalten Sie eine URL, die Sie in Ihren API-Anfragen verwenden können. Verwenden Sie multipart/form-data zum Hochladen.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Upload-Beispiel

import requests

url = "https://api.atlascloud.ai/api/v1/model/uploadMedia"
headers = { "Authorization": "Bearer $ATLASCLOUD_API_KEY" }

with open("image.png", "rb") as f:
    files = {"file": ("image.png", f, "image/png")}
    response = requests.post(url, headers=headers, files=files)

result = response.json()
download_url = result["data"]["download_url"]
print(f"File URL: {download_url}")

Antwort

{
  "data": {
    "download_url": "https://storage.atlascloud.ai/uploads/abc123/image.png",
    "file_name": "image.png",
    "content_type": "image/png",
    "size": 1024000
  }
}

Eingabe-Schema

Die folgenden Parameter werden im Anfragekörper akzeptiert.

Gesamt: 0Erforderlich: 0Optional: 0

Keine Parameter verfügbar.

Beispiel-Anfragekörper

{
  "model": "bytedance/seedream-v4/edit"
}

Ausgabe-Schema

Die API gibt eine Vorhersage-Antwort mit den generierten Ausgabe-URLs zurück.

idstringrequired

Unique identifier for the prediction.

statusstringrequired

Current status of the prediction.

processingcompletedsucceededfailed

modelstringrequired

The model used for generation.

outputsarray[string]

Array of output URLs. Available when status is "completed".

errorstring

Error message if status is "failed".

metricsobject

Performance metrics.

predict_timenumber

Time taken for image generation in seconds.

created_atstringrequired

ISO 8601 timestamp when the prediction was created.

Format: date-time

completed_atstring

ISO 8601 timestamp when the prediction was completed.

Format: date-time

Beispielantwort

{
  "id": "pred_abc123",
  "status": "completed",
  "model": "model-name",
  "outputs": [
    "https://storage.atlascloud.ai/outputs/result.png"
  ],
  "metrics": {
    "predict_time": 8.3
  },
  "created_at": "2025-01-01T00:00:00Z",
  "completed_at": "2025-01-01T00:00:10Z"
}

Atlas Cloud Skills

Atlas Cloud Skills integriert über 300 KI-Modelle direkt in Ihren KI-Programmierassistenten. Ein Befehl zur Installation, dann generieren Sie per natürlicher Sprache Bilder und Videos und chatten mit LLMs.

Unterstützte Clients

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cursor

Windsurf

VS Code

Trae

GitHub Copilot

Cline

Roo Code

Amp

Goose

Replit

40+ unterstützte clients

Installieren

npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

API-Schlüssel einrichten

Erhalten Sie Ihren API-Schlüssel über das Atlas Cloud Dashboard und setzen Sie ihn als Umgebungsvariable.

export ATLASCLOUD_API_KEY="your-api-key-here"

Funktionen

Nach der Installation können Sie natürliche Sprache in Ihrem KI-Assistenten verwenden, um auf alle Atlas Cloud Modelle zuzugreifen.

BildgenerierungGenerieren Sie Bilder mit Modellen wie Nano Banana 2, Z-Image und mehr.

VideoerstellungErstellen Sie Videos aus Text oder Bildern mit Kling, Vidu, Veo usw.

LLM-ChatChatten Sie mit Qwen, DeepSeek und anderen großen Sprachmodellen.

Medien-UploadLaden Sie lokale Dateien für Bildbearbeitung und Bild-zu-Video-Workflows hoch.

Mehr erfahren

github.com/AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

MCP-Server

Der Atlas Cloud MCP-Server verbindet Ihre IDE mit über 300 KI-Modellen über das Model Context Protocol. Funktioniert mit jedem MCP-kompatiblen Client.

Unterstützte Clients

Cursor

VS Code

Windsurf

Claude Code

OpenAI Codex

Gemini CLI

Cline

Roo Code

100+ unterstützte clients

Installieren

npx -y atlascloud-mcp

Konfiguration

Fügen Sie die folgende Konfiguration zur MCP-Einstellungsdatei Ihrer IDE hinzu.

{
  "mcpServers": {
    "atlascloud": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "atlascloud-mcp"
      ],
      "env": {
        "ATLASCLOUD_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

Verfügbare Werkzeuge

atlas_generate_imageGenerieren Sie Bilder aus Textbeschreibungen.

atlas_generate_videoErstellen Sie Videos aus Text oder Bildern.

atlas_chatChatten Sie mit großen Sprachmodellen.

atlas_list_modelsDurchsuchen Sie über 300 verfügbare KI-Modelle.

atlas_quick_generateInhaltserstellung in einem Schritt mit automatischer Modellauswahl.

atlas_upload_mediaLaden Sie lokale Dateien für API-Workflows hoch.

Mehr erfahren

github.com/AtlasCloudAI/mcp-server

API-Schema

Schema nicht verfügbar

Keine Beispiele verfügbar

Wird geladen...

Modell-Highlights

Fünf Kernfähigkeiten: Präzise Befehlsbearbeitung, Hohe Merkmalstreue, Tiefes Absichtsverständnis, Multi-Bild-Ein-/Ausgabe und Ultra-HD-Auflösung. Für vielfältige Kreativszenarien – jede Inspiration sofort in höchster Qualität umgesetzt.

Präzise Befehlsbearbeitung

Beschreiben Sie Ihre Anforderungen einfach in natürlicher Sprache, um Hinzufügen, Löschen, Ändern und Ersetzen präzise auszuführen. Ideal für kommerzielles Design, künstlerisches Schaffen und Entertainment.

Hohe Merkmalstreue

Charakterkonsistenz:Erhält Charaktermerkmale in verschiedenen Kreativstilen (Illustration/3D/Fotografie) zuverlässig und hält die Gestaltung jederzeit kontrollierbar

Szenentreue:Maximiert die Details des Originalbilds – kein "KI-Öliger-Effekt" nach der Bearbeitung, für verlustfreies Editing

Tiefes Absichtsverständnis

Wissens-Upgrade:Expertenlevel-Wissensbasis, die das Textverständnis auf die nächste Stufe hebt

Inspirationsrealisierung:Von abstrakt zu konkret – verwandelt ungebändigte Ideen in greifbare Realität

Prädiktives Schlussfolgern:Stärkere Reasoning-Fähigkeiten, simuliert Vorhersagen über Zeit und Raum und macht das Unsichtbare sichtbar

Adaptives Seitenverhältnis:Wenn aktiviert, wird automatisch das optimale Seitenverhältnis für Ihr Bild gewählt

Multi-Bild-Ein-/Ausgabe

Mehrere Bilder auf einmal eingeben und komplexe Bearbeitungen wie Kombination, Migration, Ersetzung und Ableitung durchführen – für anspruchsvolle Composings

Ultra-HD-Auflösung

Erneut gesteigerter Auflösungsstandard mit Ultra-HD-Ausgabe für professionelle Bildqualität

Anwendungsszenarien

🎨

Kommerzielles Design

🖼️

Künstlerisches Schaffen

📸

Fotobearbeitung

🎮

Spiel-Assets

👤

Charakterdesign

🏗️

Architekturvisualisierung

📱

Social Media

🎬

Film & Animation

Precision Editing

Perspective & Composition Control

Transform camera angles, adjust scene distance, and modify aspect ratios with precision

Prompt Template

Change the camera angle from eye-level to bird's-eye view, adjust the scene from close-up to medium shot, and convert the image aspect ratio to 16:9. Maintain all original elements and lighting while adapting the composition for the new perspective and format.

Text & Formula Generation

Mathematical Whiteboard Creation

Generate clean whiteboard with precise mathematical formulas and equations

Prompt Template

Create a clean white whiteboard with the following mathematical equations written in clear, professional handwriting: E=mc², √(9)=3, and the quadratic formula (-b±√(b²-4ac))/2a. Use black or dark blue marker style, with proper spacing and mathematical notation.

Deep Intent Understanding

Sketch to Reality Transformation

Transform rough sketches into detailed realistic objects - bringing wild imagination to life

Prompt Template

Based on this rough sketch, generate a vintage television set from the 1950s-60s era. Transform the abstract lines and shapes into a realistic, detailed old-style TV with wooden cabinet, rounded screen, control knobs, and period-appropriate design elements. Make the vague concept concrete and lifelike.

High Feature Preservation

Lossless Detail Enhancement

Maximize original image detail retention, avoiding AI-generated artifacts for truly lossless editing

Prompt Template

Enhance this image while maximizing the preservation of original details. Avoid any AI-generated 'plastic' or 'oily' artifacts. Maintain authentic textures, natural lighting, and original image characteristics. Focus on clean, lossless enhancement that respects the source material's integrity.

Text Transformation

Creative Font Styling

Transform plain text into artistic, creative typography while maintaining readability

Prompt Template

Transform all the text in this image into creative, artistic fonts. Replace the standard typography with stylized lettering that matches the image's aesthetic - use decorative fonts, calligraphy styles, or artistic text treatments. Maintain the same text content and layout while making the typography more visually appealing and creative.

Kernfähigkeiten

Generierung

Text-to-Image-Erstellung

Fortschrittliches Textverständnis und Bildgenerierung, die verschiedene Kunststile und professionelle Anforderungen unterstützt – vom Konzept zum fertigen Artwork in einem Schritt.

Bearbeitung

Intelligente Bildbearbeitung

Bearbeitungsbefehle in natürlicher Sprache, die das Hinzufügen/Entfernen von Objekten, Stiltransfer, Hintergrundersatz und weitere komplexe Bearbeitungen ermöglichen.

Synthese

Multi-Bild-Komposition

Revolutionäre Multi-Bild-Eingabe für komplexe Bild-Composings, Stiltransfer und kreative Kombinationen mit noch nie dagewesener Kontrolle.

Warum Seedream 4.0 wählen?

🚀

All-in-One-Lösung

Ein einziges Modell für Generierung, Bearbeitung und Komposition – kein Wechsel zwischen verschiedenen Tools nötig

🎯

Professionelle Qualität

Ausgabequalität auf kommerziellem Niveau mit präziser Kontrolle über jedes Detail

🔄

Konsistenter Stil

Erhält Charakter- und Stilkonsistenz über mehrere Generierungen und Bearbeitungen hinweg

Technische Spezifikationen

Modellarchitektur:Angetrieben von ByteDance Doubao AI

Kernfunktionen:Generierung + Bearbeitungsintegration

Auflösungsunterstützung:Ultra-HD-Ausgabe

Eingabe-Unterstützung:Text, Einzel-/Mehrfachbild

Ausgabeformate:PNG, JPEG, WebP

API-Integration:RESTful API mit SDK-Unterstützung

Erleben Sie die volle Leistung von Seedream 4.0

Reihen Sie sich ein in die Gemeinschaft kreativer Köpfe weltweit und revolutionieren Sie die visuelle Content-Erstellung mit ByteDances fortschrittlichstem integriertem KI-Bildmodell.

✨Professionelle Tools

⚡Blitzschnell

🌐All-in-One-Plattform

Seedream 4: A next-generation multimodal image generation system developed by ByteDance Seed

Model Card Overview

Field	Description
Model Name	Seedream 4
Developed by	ByteDance Seed Team
Release Date	September 9, 2025
Model Type	Multimodal Image Generation
Related Links	Official Website, Technical Report (arXiv), GitHub Organization (ByteDance-Seed)

Introduction

Seedream 4 is a powerful, efficient, and high-performance multimodal image generation system that unifies text-to-image (T2I) synthesis, image editing, and multi-image composition within a single, integrated framework. Engineered for scalability and efficiency, the model introduces a novel diffusion transformer (DiT) architecture combined with a powerful Variational Autoencoder (VAE). This design enables the fast generation of native high-resolution images up to 4K, while significantly reducing computational requirements compared to its predecessors.

The primary goal of Seedream 4 is to extend traditional T2I systems into a more interactive and multidimensional creative tool. It is designed to handle complex tasks involving precise image editing, in-context reasoning, and multi-image referencing, pushing the boundaries of generative AI for both creative and professional applications.

Key Features & Innovations

Seedream 4 introduces several key advancements in image generation technology:

Unified Multimodal Architecture: It integrates T2I generation, image editing, and multi-image composition into a single model, allowing for seamless transitions between different creative workflows.
Efficient and Scalable Design: The model features a highly efficient DiT backbone and a high-compression VAE, achieving over 10x inference acceleration compared to Seedream 3.0 while delivering superior performance. This architecture is hardware-friendly and easily scalable.
Ultra-Fast, High-Resolution Output: Seedream 4 can generate native high-resolution images (from 1K to 4K) in as little as 1.4 to 1.8 seconds for a 2K image, greatly enhancing user interaction and production efficiency.
Advanced Multimodal Capabilities: The model excels at complex tasks such as precise, instruction-based image editing, in-context reasoning, and generating new images by blending elements from multiple reference images.
Professional and Knowledge-Based Content Generation: Beyond artistic imagery, Seedream 4 can generate structured and knowledge-based content, including charts, mathematical formulas, and professional design materials, bridging the gap between creative expression and practical application.
Advanced Training and Acceleration: The model is pre-trained on billions of text-image pairs and utilizes a multi-stage post-training process (CT, SFT, RLHF) to enhance its capabilities. Inference is accelerated through a combination of adversarial distillation, quantization, and speculative decoding.

Model Architecture & Technical Details

Seedream 4's architecture is a significant leap forward, focusing on efficiency and power. The core components are a diffusion transformer (DiT) and a Variational Autoencoder (VAE).

Pre-training Data: Billions of text-image pairs, including a specialized pipeline for knowledge-related data like instructional images and formulas.
Training Strategy: A multi-stage approach, starting at a 512x512 resolution and fine-tuning at higher resolutions up to 4K.
Post-training: A joint multi-task process involving Continuing Training (CT), Supervised Fine-Tuning (SFT), and Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) to enhance instruction following and alignment.
Inference Acceleration: A holistic system combining an adversarial learning framework, hardware-aware quantization (adaptive 4/8-bit), and speculative decoding.

Intended Use & Applications

Seedream 4 is designed for a wide range of creative and professional applications, moving beyond simple image generation to become a comprehensive visual content creation tool.

Creative Content Generation: Creating high-quality, artistic images, illustrations, and concept art from text prompts.
Advanced Image Editing: Performing complex edits on existing images using natural language instructions, such as adding or removing objects, changing styles, and modifying backgrounds.
Design and Marketing: Generating professional design materials, product mockups, and marketing visuals with precise control over text and branding elements.
Educational and Technical Content: Creating structured, knowledge-based visuals like diagrams, charts, and mathematical formulas for educational or technical documentation.
Multi-Image Composition: Blending elements from multiple source images to create new compositions, such as virtual try-ons for fashion or combining characters with new scenes.

Performance

Seedream 4 has demonstrated state-of-the-art performance on both internal and public benchmarks as of September 18, often outperforming other leading models in text-to-image and image editing tasks.

MagicBench (Internal Benchmark)

Task	Performance Summary
Text-to-Image	Achieved high scores in prompt following, aesthetics, and text-rendering.
Single-Image Editing	Showed a good balance between prompt following and alignment with the source image.

Seed3D 2.0 Image-to-3D

ByteDance Seed3D 2.0 — generates a textured, PBR-shaded 3D model (glb/obj/usd/usdz) from a single input image. Returns a downloadable .zip archive containing the 3D file.

Seedream v5.0 Lite Edit Sequential

ByteDance next-generation image editing model with batch generation support. Edit multiple images while preserving facial features and details.

Seedream v5.0 Lite Sequential

ByteDance next-generation image model with batch generation support. Generate up to 15 related images in a single request.

Seedream v5.0 Lite Edit

ByteDance next-generation image editing model that preserves facial features, lighting, and color tones while enabling professional-quality modifications.

Seedream v5.0 Lite

ByteDance next-generation image model with enhanced quality, typography, and poster design. Supports PNG output and fast prompt optimization mode.

Seedream v4.5

ByteDance latest image generation model achieving all-round improvements. Excels at typography, poster design, and brand visual creation with superior prompt adherence.

Seedream v4.5 Edit

ByteDance advanced image editing model that preserves facial features, lighting, and color tones while enabling professional-quality modifications.

Seedream v4.5 Sequential

ByteDance latest image generation model with batch generation support. Generate up to 15 images in a single request.

Seedream v4.5 Edit Sequential

ByteDance advanced image editing model with batch generation support. Edit multiple images while preserving facial features and details.

Seedream v4

Open and Advanced Large-Scale Image Generative Models.

Seedream v4 Sequential

Open and Advanced Large-Scale Image Generative Models.

Seedream v4 Edit Sequential

Open and Advanced Large-Scale Image Generative Models.

Openai GPT Image 2 Text-to-Image

GPT Image 2 text to image is OpenAI's fast, cost-efficient text-to-image generator powered by GPT-5 guidance. Create photorealistic shots, product renders, concept art, and stylized graphics from natural-language prompts (optionally conditioned with an image). Supports custom aspect ratios, seeds, negative prompts, hex color hints, and style presets. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

Openai GPT Image 2 Edit

GPT Image 2 Edit is OpenAI's image model for precise, natural-language edits. Add/remove objects, swap backgrounds, retouch faces, adjust colors/lighting, edit text/graphics, crop/resize, and apply hex color control. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

GPT Image 2 Developer Edit

GPT Image 2 Developer Edit applies natural-language instructions to one or more reference images, with common aspect ratios and 1k, 2k, or supported 4k output tiers. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

GPT Image 2 Developer Text-to-Image

GPT Image 2 Developer Text-to-Image generates polished visuals from natural-language prompts, with common aspect ratios and 1k, 2k, or supported 4k output tiers. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.

From$0.009/BILD

$0.004/BILD

-50%

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Seedream v4 Edit API by ByteDance

Eingabe

Ausgabe

Parameter

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Authentifizierung

HTTP-Header

Anfrage senden

Anfrage senden

Anfragekörper

Antwort

Status prüfen

Abfrage-Beispiel

Statuswerte

Abgeschlossene Antwort

Dateien hochladen

Upload-Beispiel

Antwort

Eingabe-Schema

Beispiel-Anfragekörper

Ausgabe-Schema

Beispielantwort

Atlas Cloud Skills

Unterstützte Clients

Installieren

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Funktionen

MCP-Server

Unterstützte Clients

Installieren

Konfiguration

Verfügbare Werkzeuge

API-Schema

Seedream 4.0 – ByteDances All-in-One-Modell für visuelle Kreation

Modell-Highlights

Präzise Befehlsbearbeitung

Hohe Merkmalstreue

Tiefes Absichtsverständnis

Multi-Bild-Ein-/Ausgabe

Ultra-HD-Auflösung

Anwendungsszenarien

Prompt Examples & Creative Templates

Perspective & Composition Control

Mathematical Whiteboard Creation

Sketch to Reality Transformation

Lossless Detail Enhancement

Creative Font Styling

Kernfähigkeiten

Warum Seedream 4.0 wählen?

All-in-One-Lösung

Professionelle Qualität

Konsistenter Stil

Technische Spezifikationen

Erleben Sie die volle Leistung von Seedream 4.0

Seedream 4: A next-generation multimodal image generation system developed by ByteDance Seed

Model Card Overview

Introduction

Key Features & Innovations

Model Architecture & Technical Details

Intended Use & Applications

Performance

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Openai GPT Image 2 Text-to-Image

Openai GPT Image 2 Edit

GPT Image 2 Developer Edit

GPT Image 2 Developer Text-to-Image

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