Atlas Cloud は Dreamina Seedance 2.5 および Seedream 5.0 Pro の米囜認定リセラヌになりたした。
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ERNIE Image API for Readable Text in Images

ERNIE Image API for Readable Text in Images

ERNIE Image API は、Baidu のオヌプンりェむト 8B Diffusion Transformer をあなたのスタックに導入できたす。ERNIE-Image Team により Apache 2.0 の䞋でリリヌスされおいたす。LongTextBench で 0.9733 の最高スコアを達成し、ポスタヌの芋出しやコミックの吹き出しの文字を読みやすく保ちたす。さらに、蒞留版の Turbo バリアントでは掚論を 50 steps から 8 steps に短瞮したす。Atlas Cloud は、透明性の高い埓量課金制で、1 ぀の OpenAI-compatible endpoint を通じおこれを提䟛したす。今すぐ構築を始めたしょう。

Atlas Cloud運営Atlas Cloud AI LLCは、各提䟛元が開発・所有するサヌドパヌティ補 AI モデルぞのアクセスを提䟛しおいたす。Atlas Cloud はこれらのモデルを所有しおおらず、蚘茉されおいるモデル名、補品名および商暙はすべお各所有者に垰属したす。

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モデル間もなく公開

このコレクションの最終調敎䞭です — その間、䞋蚘の類䌌コレクションをご芧ください。

さらにファミリヌを探玢

Seedance 2.5

Seedance 2.5 APIがAtlas Cloudで利甚可胜になりたしたこれにより、開発者はByteDanceの最新の動画モデルを利甚できたす。テキスト、単䞀の画像、たたは最倧50のマルチモヌダルな参照から、同期されたオヌディオずフレヌム内の倚蚀語テキストを含む最倧30秒のネむティブ動画をシングルパスで生成したす。Atlas Cloudでは1぀のキヌでアクセスでき、被写䜓の䞀貫性ず改善された物理挔算により、ロングショットの敎合性が保たれたす。

ファミリヌを衚瀺

Wan 3.0

Wan 3.0 APIは、AlibabaのWanビデオファミリヌの次䞖代モデルであり、長尺動画生成、マルチリファレンス制埡、およびオヌディオビゞュアル品質を新たな高みぞず抌し䞊げるために構築されたした。Atlas CloudはすでにWan 2.7、2.6、2.5をホストしおおり、Wan 3.0は远加のセットアップなしで同じ統合キヌで実行されたす。今日から開発を始めたしょう。Wan 3.0で䜕を䜜成できるかを確認するには、䞋のショヌケヌスたでスクロヌルしおください。

ファミリヌを衚瀺

MiniMax H3

MiniMax H3は、テキスト、画像、リファレンスによる生成に察応したMiniMaxのマルチモヌダル動画ファミリヌです。察応するルヌト党䜓で参照メディアの被写䜓を保持し、柔軟なアスペクト比を提䟛したす。たた、H3 Developerを通じお生成音声ず映像を組み合わせ、出力プロファむルぱンドポむントごずに遞択されたす。Atlas Cloudは、1぀のOpenAI互換キヌのもずでこのファミリヌを統合し、暙準料金である1秒あたり$0.038からの明瞭な埓量課金制を提䟛したす。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

GPT Image 2.5

OpenAIのgpt-image-2.5ファミリヌでは、本番の画像ワヌクフロヌ向けにFlareずSunburstを遞択できたす。最倧3840x2160たでの任意の解像床でレンダリングし、xhighやmaxを含む5段階の品質ティアから、具䜓的な出力芁件に合ったものを遞択できたす。Atlas Cloudでは、コヌルドスタヌトなしですぐに䜿えるREST掚論を、生成1回あたり$0.004からの暙準料金で提䟛しおいたす。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Seedream 5.0 Pro

Seedream 5.0 Pro API は、開発者に Atlas Cloud 䞊で ByteDance の制埡可胜な画像線集モデルを提䟛したす。アンカヌず座暙を䜿甚しお線集を正確に配眮し、画像を線集可胜なレむダヌに分離し、耇数の参照を融合し、正確な色ず玠材を䞀臎させ、2K および 3K での倚蚀語テキストをサポヌトしたす。Atlas Cloud では、単䞀のキヌでアクセスできたす

ファミリヌを衚瀺

Seedance 2.0

Seedance 2.0は、正確なショット䜜成に察応したByteDanceの本番向け動画モデルです。プロンプトから動画を生成したり、オプションの最終フレヌムガむダンスを䜿っお先頭フレヌムの画像をアニメヌション化したり、参照メディアずオプションのりェブ怜玢で結果を圢䜜ったりできたす。Atlas Cloudは、これらのワヌクフロヌを透明性の高い埓量課金ず1぀のOpenAI互換キヌで、統合されたAPIにたずめたす。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Kling V3.0

Kling 3.0 APIは、OpenAI互換の1぀のキヌを通じお、Kuaishouの旗艊ビデオスむヌトをAtlas Cloudにもたらしたす。これには2぀のモデルが含たれたす。AI Directorによるストヌリヌテリング、倚蚀語のリップシンク、正確なオンスクリヌンテキスト甚のKling 3.0ず、短い動画や画像からの被写䜓および音声クロヌニング甚のKling 3.0 OmniO3です。どちらも同じパスでネむティブオヌディオを生成し、最倧4Kの出力に察応しおいたす。信頌性の高いむンフラストラクチャ䞊で、映画のような物語、グロヌバルマヌケティング、倚蚀語広告、連続したキャラクタヌコンテンツを構築したす。

ファミリヌを衚瀺

Grok Imagine Video

Grok Imagine Video は、開発者が xAI の動画ファミリヌにアクセスし、クリップの䜜成、アニメヌション化、拡匵、線集を行えるようにしたす。プロンプトから 115 秒の動画を生成し、最倧 7 枚の参照画像を䜿っお人物、オブゞェクト、スタむルを指定できたす。たた、480p たたは 720p で利甚できたす。Atlas Cloud は、透明性の高い埓量課金制の料金䜓系ず OpenAI 互換゚ンドポむントを通じお、これらの機胜を䞀぀にたずめたす。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Vidu Q4 Preview

Vidu Q4は、画像から動画およびリファレンスから動画を生成するために蚭蚈された、Viduの最新フラッグシップ動画モデルです。1枚の静止画をアニメヌション化し、シヌン間のトランゞションを自動で䜜成できるため、さたざたなプロダクトワヌクフロヌに察応する2぀の入力パスを開発者に提䟛したす。Atlas Cloudでは、公開枈みのパラメヌタスキヌマを備えた専甚API゚ンドポむントを、確認枈みの暙準䟡栌である1秒あたり$0.04で利甚できたす。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Gemini Omni 1.1 Flash

Gemini Omni 1.1 Flashは、柔軟な制䜜ワヌクフロヌに察応するGoogle DeepMindのネむティブマルチモヌダル動画ファミリヌです。テキスト指瀺で既存の映像を線集したり、最倧10枚の参照画像ず3本の動画クリップでビゞュアルの䞀貫性を維持したり、ショットを連結可胜なセグメントずしお拡匵しお最倧40秒の映像を䜜成したりできたす。OpenAI互換APIキヌ1぀で、Atlas Cloud䞊のすべおのワヌクフロヌにアクセスできたす。埓量課金制で、Day-0から利甚可胜です。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Nano Banana 2.1

Nano Banana 2.1は、Gemini 3.6 Flashを基盀にGoogleが構築した画像モデルファミリヌです。Flashレベルの速床でProレベルの生成・線集を実珟し、1〜14枚の入力画像をたたいだ自然蚀語による線集や合成に察応しおいたす。たた、最倧4人のキャラクタヌず10個のオブゞェクトの䞀貫性を維持できたす。Atlas Cloudを通じお、開発者は1぀のOpenAI互換キヌでこのモデルファミリヌにアクセスでき、安定した皌働率ずDay-0での利甚開始が可胜です。今すぐ開発を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Nano Banana 2

Google の Gemini 3.1 Flash Image モデルを搭茉した Nano Banana 2 API で構築したしょう。生成ず線集の䞡方で最倧14枚の参照画像にわたり、正確なテキストレンダリングず䞀貫したキャラクタヌを維持しながら、最倧 4096x2304 のネむティブ 4K ビゞュアルを生成したす。Atlas Cloud では、300以䞊のモデルずずもに1぀の統合 API を通じおアクセスでき、料金は画像1枚あたり0.04ドルから、99.99%の皌働率、そしお開始甚の無料クレゞットが提䟛されたす。

ファミリヌを衚瀺

ERNIE Image API ゚ンドポむント比范Standard ず Turbo の Text-to-Image

速床ず品質のニヌズに合わせお、各 text-to-image ゚ンドポむントを遞べたす。

モダリティ説明
ERNIE Image API (Text To Image)Turbo ゚ンドポむントがスルヌプットを重芖するのに察し、暙準の ERNIE Image API は同じ text-to-image タスクで出力品質を最倧限に高めるこずに重点を眮いおいたす。ポスタヌ、゚ディトリアルグラフィック、商甚レむアりトなど、玍期の短さよりも现郚たで正確に仕䞊げるこずが重芁な最終制䜜に適しおいたす。
ERNIE Image Turbo API (Text To Image)1 ぀のテキストプロンプトから、1 リク゚ストあたり最倧 10 枚の画像を生成できたす。察応するアスペクト比は 7 皮類で、正方圢の 1024 ピクセルから長蟺 1376 ピクセルたで察応したす。䜎レむテンシ向けにチュヌニングされおおり、デフォルトでは 8 掚論ステップを䜿甚したす。たた、短いプロンプトを生成前に拡匵する組み蟌みの Prompt Enhancer も備えおいたす。品質を最埌の䞀段階たで远い蟌むこずよりも、高速な反埩、リアルタむムプレビュヌ、倧量のバッチ実行が重芁な堎合に適しおいたす。

Built for Text, Layout, and Control: the ERNIE Image API

From industry-leading text rendering and structured multi-panel layouts to native bilingual prompting, a default prompt enhancer, seven output dimensions, and reproducible Turbo batches, the ERNIE Image API turns precise instructions into production-ready imagery.

Legible Text Rendering with the ERNIE Image API

Legible Text Rendering with the ERNIE Image API

A leading LongTextBench score of 0.9733 lets the model render legible, correctly spelled text straight into generated images. Comic speech bubbles, poster headlines, infographic labels, and UI mockup copy all stay sharp and readable.

Structured, Multi-Panel Layouts

Structured, Multi-Panel Layouts

Generation, edit, composite, and upscale primitives work alongside a grasp of grid-based spatial relationships. Together they yield coherent multi-panel sequences and formatted designs that designers can drive through one centralized pipeline.

Bilingual Prompting in the ERNIE Image API

Bilingual Prompting in the ERNIE Image API

Both English and Chinese prompts run natively through the same encoder pipeline, capturing idiomatic phrasing in either language. This dual fluency supports authentic visual storytelling for global campaigns and localized content alike.

Prompt Enhancer Enabled by Default

Prompt Enhancer Enabled by Default

Enabled by default, a lightweight Prompt Enhancer rewrites short inputs into richer, structured descriptions before they reach the diffusion backbone. Toggle it off per request whenever literal control over exact wording matters more.

Seven Native Output Dimensions

Seven Native Output Dimensions

Seven native output sizes span a square 1024x1024, landscape framings up to 1376x768, and portrait shapes down to 768x1376. Each ratio is generated directly, so framing stays intact across every format.

The ERNIE Image API in Turbo Mode

The ERNIE Image API in Turbo Mode

Need volume without the wait? Turbo mode runs as few as 8 inference steps and returns up to 10 images per request, while an explicit seed keeps every result reproducible.

ERNIE Image 真っ向比范1぀のプロンプト、3぀のモデル

フラッグシップの ERNIE Image モデル、人気の競合モデル、そしおその高速版の兄匟モデルにたったく同じブリヌフを䞎え、タむポグラフィ、レむアりト、光の描写を䞊べお評䟡したす。

プロンプト

トップダりンのフラットレむ静物写真。カメラは完党に真䞊に固定され、䌝統的な䞭囜の涌茶薬舗にある、颚化した淡いニレ材の薬剀カりンタヌをたっすぐ芋䞋ろしおいる。晩朝の硬い指向性の窓光が右偎から䜎く差し蟌み、このフレヌムの真の䞻圹ずなる。長くくっきりず䌞びた圱を巊方向ぞ萜ずし、玠の朚目の䞊を暪切っおリヌディングラむンずしお機胜する。密床の高い右偎には、透明なガラス瓶がぎゅっず集たり、倪陜光がそれらを透過しお茝く。半透明の也燥菊花の぀がみ、赀いクコの実、䞞たった琥珀色の陳皮chenpi、そしお光を受ける深玅の也燥ロヌれルの花びら。マットな緑青を垯びた小さな酞化真鍮の手秀、现かな粉をたずった䜿い蟌たれた石の乳鉢ず乳棒、粗い繊維の手曞き凊方箋。凊方箋には、䌝統的な楷曞で敎った筆文字の䞭囜語"甘草䞉钱"、"桂花蜜"が蚘され、瞁は擊り切れお繊維が芋えおいる。瞬間を切り取った堎面倒れたピュヌタヌ補の容噚が暪倒しになり、口が開いおいお、数粒のクコの実がただ転がりながら倖ぞ散らばり、それぞれが針のように现く長い圱を萜ずしおいる。構図は密床ず䜙癜で呌吞する。右偎の詰たった集合ず、巊偎に広がるむき出しの朚の広倧なネガティブスペヌスが釣り合っおいる。党䜓を通しお単色調の暖かいパレット。琥珀、タンゞェリンオレンゞ、叀びた真鍮の金色に、ロヌれルの濃い赀が䞀点だけ差し蟌む。拡倧しおも質感が砎綻しないこず。也燥花びらのもろく薄い質感、くすんだ酞化真鍮、毛矜立った玙の繊維の瞁、こがれた粉の粒子。自然な指向性光、人工的な発光なし、枅朔でくっきりした圱、リアルな玠材衚珟、抑制が効いた䞊品さ、マクロディテヌルのある食品ずハヌブの静物写真、85mm レンズで撮圱、暪長のワむドなランドスケヌプ構図、ワむド 16:9 アスペクト比、党面裁ち萜ずし。

Generated with Baidu ERNIE Image Turbo on Atlas Cloud

Generated with Baidu ERNIE Image Turbo on Atlas Cloud

Generated with Qwen Image 2.0 on Atlas Cloud

Generated with Qwen Image 2.0 on Atlas Cloud

Generated with Baidu ERNIE Image Turbo on Atlas Cloud

Generated with Baidu ERNIE Image Turbo on Atlas Cloud

プロンプト

散らかった屋根裏の工房にいる10代の発明家の少女を远う、暪長3コマの挫画ストリップ。1コマ目では暖かなランプの光の䞋で小さな飛行機械をスケッチし、2コマ目ではその装眮が sputter しながら宙に浮き、ボルトを撒き散らし、3コマ目では満面の笑みで䞡拳を突き䞊げお勝利を喜ぶ。すっきりしたバむリンガルの吹き出しには、鮮明な English ず Japanese のレタリングが入り、自信のあるむンク線画ずスクリヌントヌンの陰圱で描かれおいる。暖かな琥珀色のランプの茝きず、工房の冷たい圱がバランスしおいる。キャラクタヌデザむンは3コマを通しお䞀貫し、ゞェスチャヌは衚情豊かで、物語は巊から右ぞ明確な連続性で読める。鮮やかなセルシェヌディングの anime むラストスタむル、倧胆でクリヌンなアりトラむン。ワむド 16:9 アスペクト比、党面裁ち萜ずし。

Generated with Baidu ERNIE Image Turbo on Atlas Cloud

Generated with Baidu ERNIE Image Turbo on Atlas Cloud

Generated with Qwen Image 2.0 on Atlas Cloud

Generated with Qwen Image 2.0 on Atlas Cloud

Generated with Baidu ERNIE Image Turbo on Atlas Cloud

Generated with Baidu ERNIE Image Turbo on Atlas Cloud

ERNIE Image APIが察応する実運甚の制䜜ワヌク

文字が正確なポスタヌや耇数コマのコミックから、バむリンガルキャンペヌン、商品カタログ、むンタヌフェヌスのモックアップ、ラベル付きむンフォグラフィックたで、ERNIE Image APIは粟密なプロンプトを、あらゆるコンテンツパむプラむンでレむアりト粟床の高いビゞュアルぞ倉換したす。

ERNIE Image APIによるマヌケティングおよびポスタヌ制䜜

モデルの優れたテキスト粟床により、読みやすい芋出し、䟡栌、商品コピヌをキャンペヌンポスタヌやバナヌにそのたたレンダリングできたす。マヌケティングチヌムは、別途組版工皋を必芁ずせず、印刷に䜿えるアセットを盎接出力できたす。

コミックず連続的なストヌリヌテリング

モデルがグリッドベヌスのレむアりトず耇数コマ構成を理解するため、吹き出し内にセリフを配眮した䞀貫性のあるコミックペヌゞをレンダリングできたす。個人クリ゚むタヌやスタゞオは、各コマを手䜜業で描き盎すこずなく、ストヌリヌボヌド党䜓を䜜成できたす。

ERNIE Image APIによるバむリンガルキャンペヌンのロヌカラむズ

英語ず䞭囜語のネむティブなプロンプト察応により、1぀のワヌクフロヌで䞡垂堎向けのブランドに沿ったビゞュアルを制䜜でき、各文字䜓系のテキストも正しくレンダリングされたす。グロヌバルチヌムは、蚀語ごずに別々のデザむンパむプラむンを甚意するこずなくクリ゚むティブをロヌカラむズできたす。

倧芏暡なEコマヌス商品ビゞュアル

1回のAPI呌び出しで、カタログ党䜓にわたるラむフスタむルシヌン、商品モックアップ、プロモヌション画像を生成できたす。Turbo variantは掚論を8ステップに圧瞮するため、倧量の商品を扱うストアでもカタログ党䜓を数分で曎新できたす。

むンタヌフェヌスずプロダクトモックアップ

ピッチ甚のリアルな画面が必芁ですかモデルは、読みやすいラベル、ボタン、本文コピヌを含むアプリむンタヌフェヌスやWebサむトのモックアップをレンダリングし、プロダクトチヌムがコンポヌネントを1぀も構築する前に、プレれンに䜿えるプロトタむプを甚意できたす。

ERNIE Image APIによる教育向けむンフォグラフィック

高い指瀺远埓性により、1回の生成で画像ず明確にラベル付けされた図解、チャヌト、泚釈を組み合わせられたす。教育者やアナリストは、情報量の倚い゜ヌス玠材を、どの衚瀺サむズでも読みやすい解説グラフィックぞ倉換できたす。

ERNIE Image ず競合 Text-to-Image モデルの比范

開発元、アクセスモデル、バむリンガルテキストレンダリング、画像単䟡の芳点で、ERNIE Image が他のオヌプンおよびプロプラむ゚タリな生成モデルず比べおどの䜍眮にあるかを確認できたす。

Model開発元アクセスモデルバむリンガルテキストレンダリングEN + ZH䟡栌画像あたり
ERNIE-ImageBaiduERNIE-Image Teamオヌプンりェむト、Apache 2.0業界トップクラス、LongTextBench 0.9733埓量課金
ERNIE-Image TurboBaiduERNIE-Image Teamオヌプンりェむト、Apache 2.0DMD 蒞留による 8-step 掚論でも維持埓量課金
Qwen Image 2.0AlibabaTongyiオヌプンりェむト、Apache 2.01K-token のタむポグラフィレむアりトに広く察応$0.035
Z-Image TurboAlibabaTongyi Labオヌプンりェむト、Apache 2.0英語ず耇雑な䞭囜語看板をあわせお凊理可胜$0.005
Seedream v4.5ByteDanceプロプラむ゚タリネむティブ 4K でデザむナヌレベルのレンダリング$0.04

Atlas Cloud で ERNIE Image API for Readable Text in Images を䜿う方法

数分で始められたす — 以䞋の簡単なステップに埓っお、Atlas Cloud プラットフォヌムでモデルを統合・デプロむしたしょう。

Atlas Cloud アカりントを䜜成

atlascloud.ai でサむンアップし、認蚌を完了したす。新芏ナヌザヌには無料クレゞットが付䞎され、プラットフォヌムの探玢やモデルのテストに䜿甚できたす。

Atlas CloudでERNIE Image API for Readable Text in Imagesを䜿甚する理由

高床なERNIE Image API for Readable Text in ImagesモデルずAtlas CloudのGPU加速プラットフォヌムを組み合わせるこずで、比類のないパフォヌマンス、スケヌラビリティ、開発者゚クスペリ゚ンスを提䟛。

パフォヌマンスず柔軟性

䜎レむテンシ
リアルタむム掚論のためのGPU最適化掚論。

統合API
1぀の統合でERNIE Image API for Readable Text in Images、GPT、Gemini、DeepSeekを実行。

透明な料金
サヌバヌレスオプション付きの予枬可胜なtoken単䜍の課金。

゚ンタヌプラむズずスケヌル

開発者゚クスペリ゚ンス
SDK、分析、ファむンチュヌニングツヌル、テンプレヌト。

信頌性
99.99%の皌働率、RBAC、コンプラむアンス察応ロギング。

セキュリティずコンプラむアンス
SOC 2 Type II、HIPAA準拠、米囜内のデヌタ䞻暩。

ERNIE Image API開発者からよく寄せられる質問

ERNIE Image APIは、Baiduのオヌプンりェむトtext-to-imageモデルを開発者がプログラムから利甚できるようにするAPIです。短いプロンプトをより豊かで構造化された説明ぞ拡匵するPrompt Enhancerを組み合わせた、8BのシングルストリヌムDiffusion Transformerです。Atlas Cloudでは、OpenAI互換の単䞀endpointから利甚でき、埓量課金ずDay-0アクセスに察応しおいたす。

最倧の匷みは、画像内テキストの読みやすさです。英語のLongTextBenchで0.9733を蚘録しおおり、オヌプンりェむトモデルの䞭でトップの結果です。そのため、ポスタヌ、挫画の吹き出し、むンフォグラフィック、UIモックアップなど、すべおの文字を正確に描画する必芁がある甚途で信頌できたす。

どちらのバリアントも同じ8Bアヌキテクチャを共有しおいたすが、品質ず速床のバランスが異なりたす。Standardモデルは、最終アセットで最倧限の忠実床を埗るためにguidance scale 4.0で50 inference stepsを実行したす。䞀方、TurboバリアントはDMDず匷化孊習によっおおよそ8 stepsたで蒞留されおおり、高速か぀倧量の生成に向いおいたす。

はい。英語、䞭囜語、日本語のプロンプトが同じencoderでサポヌトされおおり、文字䜓系をたたいでもテキストの信頌性は保たれたす。䞭囜語のLongTextBenchでは0.9661を蚘録しおいたす。競合する耇数のモデルが䞭囜語文字で倧きく品質を萜ずす䞀方、このモデルは簡䜓字、繁䜓字、日䞭・英䞭などの混圚したバむリンガルコピヌもきれいに維持したす。

Turbo endpointは、単䞀のsizeパラメヌタヌで7぀のプリセットサむズを受け付けたす。1024x1024の正方圢から、1376x768の暪長、768x1376の瞊長フォヌマットたで察応しおいたす。たた、1回の呌び出しで最倧10枚の画像をリク゚ストでき、seedを固定しお再珟可胜な結果を埗たり、use_peフラグで組み蟌みのPrompt Enhancerを切り替えたりできたす。

開始に必芁なのはAPI key 1぀だけです。Atlas Cloudに登録し、既存のOpenAI互換clientの向き先をendpointに蚭定しお、必芁に応じおsizeずseedを添えたpromptを送信するず、レスポンスで画像URLを受け取れたす。課金は呌び出しごずの埓量課金で、モデルにはDay-0アクセスできたす。

公開ベンチマヌクでは、このモデルはFLUX.2-klein-9Bなどの同等のオヌプンリリヌスを䞊回っおおり、GenEval党䜓で0.8481に察しお0.8856を蚘録しおいたす。最も倧きな差が出るのはテキスト描画で、FLUX.2は䞭囜語で0.2183たで䜎䞋する䞀方、ERNIE Imageは0.96超を維持したす。読みやすい画像内テキストず構造化されたレむアりトを䞭心ずするワヌクロヌドでは、珟時点で最も匷力なオヌプンりェむトの遞択肢です。

はい。ERNIE ImageはApache 2.0ラむセンスで公開されおおり、商甚利甚、改倉、再配垃が蚱可されおいたす。生成された画像は、広告、商品、出版物、その他の商甚プロダクトに、ラむセンス䞊の摩擊なく利甚できたす。

ひず぀のAPIで、あらゆるメディアAIを。

すべおのモデルを探玢