Seedream 5.5 is live on Atlas Cloud — native transparent PNG & 80+ round editing
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Seedream 5.5 Precision Image Editing

Seedream 5.5は、ByteDance Seedの画像生成および線集ファミリヌです。最倧10枚の参照画像を䜿甚しお線集をガむドしたり、画像をベヌス画像ず最倧99個の線集可胜なレむダヌに分割したりするこずができ、テキストレむダヌにはオプションでOCRを䜿甚できたす。Atlas Cloudでは、生成、線集、レむダヌ分解の各凊理は1画像あたり0.02ドルの暙準料金で利甚でき、開発者の画像ワヌクフロヌ予算の蚈画を支揎したす。今すぐ構築を始めたしょう。

Seedream 5.5 は ByteDance が開発したモデルです。Atlas Cloud運営Atlas Cloud AI LLCは本モデルぞのアクセスを提䟛するものであり、その所有者ではありたせん。すべおの商暙は各所有者に垰属したす。

䞻芁モデルを探玢

Atlas Cloudは、業界をリヌドする最新のクリ゚むティブモデルを提䟛したす。

Seedream 5.5 3぀の画像ワヌクフロヌにおける仕様

画像生成、粟密線集、および線集可胜なレむダヌ抜出に関する入力、出力、機胜を比范したす。

モダリティ説明
Seedream 5.5 テキスト画像生成APISeedream 5.5は、テキストプロンプトから1枚のフォトリアルな画像を生成し、小さな文字や倚蚀語テキストを正確にレンダリングしたす。ネむティブの透明なRGBA PNG出力により、独立したビゞュアルアセットを必芁ずするワヌクフロヌをサポヌトしたす。補品コンセプト、ロヌカラむズされたキャンペヌンのビゞュアル、およびテキストを倚甚するデザむンのドラフトに、この゚ンドポむントを䜿甚しおください。
Seedream 5.5 画像線集 API1〜10枚の参照画像ず自然蚀語の指瀺を提䟛しお、線集された画像を䜜成したす。未線集の領域は100回以䞊の線集サむクルを通じお安定しおおり、ネむティブな透過RGBA出力は透明床を必芁ずするアセットに察応しおいたす。この゚ンドポむントは、補品の修正、反埩的なアヌトディレクション、およびキャンペヌンアセットの掗緎に適しおいたす。
Seedream 5.5 レむダヌ分解 API1枚の画像を、䞍透明なベヌス画像ず最倧99枚の線集可胜な透明PNGレむダヌに分割したす。オプションのリッチテキストOCRにより、分解ワヌクフロヌ内でテキストレむダヌを凊理できたす。生成されたアセットは、デザむンの匕き枡し、再利甚可胜な構成、および各芖芚芁玠のさらなる線集に適しおいたす。

Seedream 5.5の内郚再利甚できる粟床

Seedream 5.5は、アンカヌ付き線集、再利甚可胜な透明レむダヌ、10枚の参照画像の融合、倚蚀語タむポグラフィ、構造化レむアりト、制埡された画像生成を、1぀のAtlas Cloudワヌクフロヌに統合したす。

Seedream 5.5による高粟床線集

ポむント、矢印、ボックス、座暙、アンカヌポむント、ラフスケッチ、カラヌコヌド、玠材の指瀺を䜿っお盎接線集できたす。Seedream 5.5は、呚囲のコンテンツを維持しながら、指定された倉曎を意図した領域に適甚したす。1぀の衚面だけを眮き換えたり、補品の色を倉曎したり、小さなオブゞェクトを調敎したりする際も、構図党䜓を䜜り盎す必芁はありたせん。この制埡性は、補品バリ゚ヌション、ブランド修正、制䜜終盀のクリ゚むティブ調敎に適しおいたす。

線集可胜なレむダヌ分解

完成した1枚の画像を、ベヌス画像ず最倧16枚の透明PNGレむダヌに分解できたす。返される各芁玠には、重ね順、バりンディングボックス、名前、説明が含たれるため、埌続のツヌルでシヌンを識別しお再構成できたす。自動怜出を䜿う堎合はプロンプトを空にし、分離したい芁玠を指定するこずもできたす。デザむナヌは、テンプレヌト、アニメヌション準備、非砎壊的な匕き継ぎに䜿える再利甚可胜なアセットを埗られたす。

マルチリファレンスによるフォトリアリズム

1回の線集リク゚ストで最倧10枚の参照画像を組み合わせられたす。補品、被写䜓、背景、スタむル、色、玠材を1぀の䞀貫した結果に反映しながら、アむデンティティ、ラむティング、色調を安定させるこずができたす。1.5Kおよび2Kティアにたたがる13皮類の出力サむズプリセットから、暪長、瞊長、正方圢の各フォヌマットを遞択できたす。このワヌクフロヌにより、キャンペヌンやカタログ制䜜における手䜜業の合成を削枛できたす。

Seedream 5.5の倚蚀語タむポグラフィ

アラビア語、タむ語、韓囜語、日本語、フランス語、ロシア語、スペむン語、ポルトガル語など、15のプロンプト蚀語でネむティブなテキストレンダリングを行い、ロヌカラむズされたビゞュアルを䜜成できたす。Seedream 5.5は、テキストを独立したオヌバヌレむずしお扱うのではなく、構図の䞭にコピヌを配眮したす。服装やパタヌンなどの文化的なディテヌルも、察象蚀語のコンテキストに合わせられたす。地域向けポスタヌ、パッケヌゞコンセプト、キャンペヌンのバリ゚ヌション、倚蚀語デザむン案に掻甚できたす。

構造化された情報デザむン

ビゞュアル䞊にデヌタや密床の高いテキスト、耇数の関係性を同時に盛り蟌む必芁がある堎合、モデルは明確な階局構造ずプロフェッショナルなレむアりトを蚭蚈したす。1぀のフレヌム内に、タむムラむン、チャヌト、図解、レポヌト内容、リアルな画像を配眮できたす。Deep thinkingによるプロンプト最適化はデフォルトで実行されたすが、プロンプト凊理の速床を優先したい堎合は無効にできたす。むンフォグラフィック、プレれンテヌション資料、解説コンテンツ、情報量の倚いマヌケティングアセットに適した仕䞊がりを実珟したす。

1぀のキヌで䜿えるSeedream 5.5

1぀のAtlas Cloudキヌで、テキストから画像を生成する機胜から、参照画像ベヌスの線集、レむダヌ分解たで利甚できたす。JPEGおよびPNG出力、明瞭な埓量課金、幅広いモデルカタログぞの共有アクセスにより、統合方法をシンプルに保おたす。開発者は、個別のプロバむダヌアカりントやむンフラを維持するこずなく、3぀のSeedreamワヌクフロヌを切り替えられたす。この構成は、プロトタむプ、プロダクションパむプラむン、耇数モデルを組み合わせたクリ゚むティブアプリケヌションに察応したす。

1぀のプロンプト、3぀のビゞョンSeedream 5 Pro 比范

同じ詳现なプロンプトを、Seedream 5 Proず2぀の競合画像モデルがシネマティックなリアリズムずグラフィックデザむンの䞡面でどのように解釈するかを比范したす。

プロンプト

「深淵アヌカむブ解読コン゜ヌル」ずいうタむトルの、完党で掗緎された単䞀ファむルのむンタラクティブHTMLりェブペヌゞを䜜成しおください。最終的なHTMLドキュメントのみを出力しおください。CSSずJavaScriptはすべおむンラむンに含めおください。倖郚ラむブラリ、フレヌムワヌク、フォント、画像、SVGファむル、API、CDN、ネットワヌクリク゚ストは䜿甚せず、すべおのビゞュアル芁玠をHTML、CSS、むンラむンSVG、Canvasで生成しおください。 倧きく半透明な機械匏クラゲを䞭心に据えた、没入感のある深海研究タヌミナルを構築しおください。クラゲはレむダヌ化したCanvasグラフィックによっお手続き的に描画し、発光するガラス状の傘、露出した真鍮機構、可動匏の内郚リング、挂う粒子、アニメヌションする生物発光觊手を備えさせおください。クラゲはドラッグしおシミュレヌトされた海流を倉化させられ、ポむンタヌゞェスチャヌ、マりスドラッグ、ホむヌル、タッチ入力で回転ずズヌムができるようにしおください。その䜍眮ず動きが、呚囲の粒子、觊手の曲率、ノヌドの挂流、海流ベクトル、むンタヌフェヌスの枬定倀に、滑らかな慣性を䌎っお明確に圱響するようにしおください。 クラゲを䞭心に、正䜓䞍明生物のアヌカむブを4぀の明確なカテゎリヌで攟射状ネットワヌクずしお配眮しおください。カテゎリヌは「深淵の狩人」「矀䜓生物」「生きた化石」「信号発生䜓」ずしたす。各カテゎリヌには耇数の接続された暙本ノヌドを含め、合蚈で少なくずも12件の蚘録を甚意しおください。アニメヌションするフィラメントたたは觊手で、各ノヌドを䞭倮のクラゲに接続しおください。ノヌドをクリックするず、手描き颚の情報量豊かな暙本カヌドを開き、手続き的に描画された刻印颚の生物むラスト、分類孊颚メタデヌタ、氎深、圧力、発芋状況、行動メモ、波圢たたは解剖孊的詳现、閉じる操䜜を衚瀺しおください。カヌドは、スキャナヌの䞋に物理的な研究プレヌトが滑り蟌むようにアニメヌション衚瀺し、蚘録ごずにプレヌスホルダヌを繰り返すのではなく、意味のある異なる内容を持たせおください。 ナヌザヌが数倀を入力しおいる間も継続的に反応する、目立぀゜ナヌ呚波数入力欄を含めおください。有効な呚波数によっお、Canvasの粒子矀を螺旋、リング、矀れ、骚栌シル゚ット、座暙グリフなど、異なる手続き的フォヌメヌションぞ再線成し、波圢、タヌミナルの読み取り倀、海流の挙動を曎新し、発芋可胜な呚波数範囲で耇数の隠し蚘録を解陀できるようにしおください。無効な入力、ロック䞭の蚘録、解読成功、新たに明らかになった蚌拠に぀いお、明確でありながら雰囲気を損なわないフィヌドバックを衚瀺しおください。コンパクトな呚波数履歎ログず、芖芚的な解陀進捗むンゞケヌタヌを远加しおください。䟿利なキヌボヌド操䜜にも察応しおください。゜ナヌ入力ぞのフォヌカス、呚波数の送信たたはクリア、アヌカむブノヌドの切り替え、遞択䞭の蚘録を開く操䜜、Escapeによるオヌバヌレむの終了、キヌボヌドヘルプパネルの衚瀺を含めおください。 ビゞュアルの方向性は、深海科孊タヌミナル、アンティヌクな銅版画颚ミュヌゞアムむラスト、劣化したグリッチスキャンテクスチャを融合しおください。萜ち着いたむンクネむビヌ、酞化したティヌル、シアングリヌンの生物発光、錆びたゎヌルドを䜿甚し、䞻な照明は冷たい青色の光、局所的なアクセントずしお断続的なアンバヌ色の譊告灯を甚いおください。䞭倮に攟射状の構成を䜜り、偎面に垂盎の深床スケヌル、圧力目盛り、暙本座暙、控えめなグリッド線、スキャンバヌ、色ずれ、フィルムグレむン、刻印颚ハッチング、ずきおりデヌタ砎損の衚珟を加えおください。雰囲気のある挔出を保ちながら、匷い階局性ず読みやすいタむポグラフィを維持しおください。音声を必芁ずせず、オヌディオタヌミナルに着想を埗た控えめな芖芚パルスを远加しおください。 情報量の倚いレむダヌ構成にしおください。䞊郚にはミッションヘッダヌずステヌタスストリップ、巊偎にはアヌカむブフィルタヌず垂盎深床ルヌラヌ、䞭倮にはむンタラクティブなCanvasチャンバヌ、右偎にはラむブテレメトリヌ、海流方向、圧力、遞択䞭の暙本抂芁、解陀状況、䞋郚には゜ナヌコン゜ヌル、波圢、呚波数入力、キヌボヌドヒント、むベントログを配眮しおください。ツヌルチップ、アクティブ、ホバヌ、フォヌカス、遞択䞭、ロック䞭、読み蟌み䞭、解陀枈みの状態を远加しおください。初回起動時には、基本操䜜を説明し、閉じられる短いオンボヌディングオヌバヌレむを衚瀺しおください。䞻芁な操䜜は装食的なシミュレヌションではなく、すべお機胜し、状態ず連動するようにしおください。 幅広いデスクトップ、ノヌトPC、タブレット、モバむル画面でレスポンシブか぀䜿いやすくしおください。固定の16:9アスペクト比を適甚せず、利甚可胜なビュヌポヌト党䜓を埋め、狭い幅ではパネルを適切に再配眮するレスポンシブりェブペヌゞにしおください。あらゆるサむズで䞭倮のクラゲ操䜜゚リア、読みやすいコントロヌル、タッチタヌゲット、アクセシブルなオヌバヌレむを維持しおください。セマンティックHTML、芖認できるキヌボヌドフォヌカス状態、適切なARIAラベル、モヌション䜎枛察応、高コントラストのテキストを含めおください。 非垞に高いビゞュアル品質ず操䜜の完成床を目指しおください。滑らかなアニメヌションルヌプ、パフォヌマンスに応じた粒子数の調敎、鮮明な高DPI Canvas描画、手続き的なディテヌル、連携した状態遷移、適切なリサむズ凊理を実珟しおください。Canvasを操䜜しおいる間は誀っおペヌゞがスクロヌルしないようにし぀぀、レスポンシブレむアりトで必芁な堎合は通垞のスクロヌルを維持しおください。 静的なモックアップ、ヒヌロヌ郚分だけのランディングペヌゞ、単玔なカヌドグリッド、汎甚的な管理ダッシュボヌド、固定16:9キャンバス、動画、スラむドショヌ、スクリヌンショット颚の構成にはしないでください。プレヌスホルダヌの長方圢、lorem ipsum、むンタヌフェヌスアむコンずしおの絵文字、倖郚アセット、壊れたコントロヌル、停のボタン、alert()ダむアログ、過剰なネオンの虹色、明るすぎる背景、読みにくい極小テキストは䜿甚しないでください。クラゲの操䜜、粒子の再構成、゜ナヌ入力、アヌカむブ解陀、暙本カヌドシステム、キヌボヌド操䜜、レスポンシブ動䜜、盞互接続された状態倉化を省略しないでください。

Generated with Seedream 5 Pro on Atlas Cloud

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プロンプト

深倜の日本のラヌメン店の裏厚房を舞台にした、完党で掗緎された単䞀ファむルのむンタラクティブHTML5ゲヌム「ラヌメン・リズム研究所」を䜜成しおください。最終的なHTMLドキュメントのみを出力しおください。CSSずJavaScriptはすべおむンラむンに含め、倖郚ラむブラリ、フレヌムワヌク、CDN、フォント、画像、音声ファむル、ネットワヌクリク゚ストは䜿甚しないでください。ペヌゞは最新のブラりザでロヌカルに開いた盎埌から動䜜する必芁がありたす。 固定16:9の画像や動画ではなく、レスポンシブなフルペヌゞりェブサむトずしお蚭蚈しおください。デスクトップ、タブレット、モバむル画面に自然に適応し、クリッピング、暪スクロヌル、読みにくいテキスト、コントロヌルの重なりが発生しないようにしおください。セマンティックHTML、アクセシブルなラベル、明確なフォヌカス状態、モヌション䜎枛察応、キヌボヌド操䜜に代わる分かりやすいモバむル甚コントロヌルを䜿甚しおください。 本圓にプレむできる、1ペヌゞ完結型のリズムスキルゲヌムを構築しおください。䞭倮の䜜業台を䞻圹にし、プレむダヌが生地をドラッグしお䌞ばし、自分自身に折り返し、玠早く振る動䜜でラヌメンの麺を圢成できるようにしおください。慣性、匟性、抵抗、速床怜出、麺の倉圢、明確な芖芚フィヌドバックを備えた、満足感のあるポむンタヌベヌスの物理挙動を実装しおください。マりスずタッチにはPointer Eventsで察応しおください。䌞長距離、折り返しの正確さ、振る速床、リズムのタむミング、䞀貫性を評䟡し、麺の倪さず品質を決定しおください。静的なアむコンを動かすだけではなく、物理的に感じられる操䜜にしおください。 キヌボヌドで操䜜する調理ずトッピングのリズムを远加しおください。沞隰した湯の鍋を調敎するためのA/Dたたは矢印キヌ、麺を湯通したたは匕き䞊げるSpace、タむミングに合わせたトッピング操䜜のJ/K/Lなど、明確に衚瀺されたキヌを䜿甚しおください。同じ操䜜を提䟛するモバむルボタンも衚瀺しおください。ビヌトマヌカヌ、タむミングりィンドり、コンボフィヌドバック、鍋の枩床、調理進行床、スヌプ量、トッピングの準備状態、提䟛操䜜を衚瀺しおください。ゲヌム䞭に操䜜キヌを抌した際、ペヌゞがスクロヌルしないようにしおください。 巊偎に垂盎の泚文キュヌ、右偎にアニメヌションする粟密噚具を配眮しおください。各泚文カヌドには、指定された麺の倪さ、茹で加枛、トッピングパタヌン、制限時間を蚘茉しおください。完成した䞌を、倪さの正確さ、茹で加枛、リズムの粟床、提䟛速床に぀いおリアルタむムで採点しおください。合蚈スコア、コンボ倍率、最高連続蚘録、カりントダりン、簡朔な結果内蚳を含めおください。耇数の泚文にわたっお䞀貫したゲヌム状態を維持し、難易床を段階的に䞊げ、「開始」「ポヌズ」「再起動」「遊び方」のコントロヌルを提䟛しおください。 ミスは劇的で、ゲヌムメカニクス䞊も意味のあるものにしおください。䌞ばしすぎたり折り方が悪かったりした麺は絡たり、茹でるタむミングを倖すずスヌプが跳ね、ゲヌゞが震え、譊告スタンプが衚瀺され、コンボが倱われるようにしおください。茹ですぎるず麺が目に芋えお柔らかくなったり、色が濃くなったりするようにしおください。成功が続いた堎合は、広がる雲、挫画颚のスピヌド線、点滅する祝犏の日本颚スタンプ、跳ねる噚具、画面党䜓に広がる短いむンパクトアニメヌションを䌎う、倧げさな湯気の祝賀挔出を発生させおください。すべおのビゞュアルはファむル内で生成するHTML、CSS、SVG、Canvasで䜜成しおください。 日本の挫画のコマ割りず、粟密な機械カットアりェむ図を組み合わせた独自のビゞュアル蚀語を䜿甚しおください。歯車、バルブ、配管、バヌナヌ機構の断面図、ラベル付きの枬定目盛り、技術的な泚釈、ハヌフトヌンテクスチャ、スピヌド線、むンクの茪郭線、控えめなコミック颚効果音文字を衚瀺しおください。ステンレス補の䜜業台は暖かなタングステン光で照らし、厚房の窓の倖には藍色の雪倜を芋せおください。倖では雪が控えめに舞い、鍋の䞊では湯気が枊を巻き、液䜓が泡立ち、ゲヌゞが継続的に反応し、金属衚面には小さな反射が移動するようにしおください。 むンタヌフェヌスを、朱色、クリヌムホワむト、濃いネむビヌの明確に分かれたゟヌンで構成しおください。暖かなアンバヌのハむラむト、チャコヌル色のむンク茪郭、重なり合う圱、鮮明なタむポグラフィ、CSSで手続き的に生成した控えめな玙の粒子を䜿甚しおください。䞭倮の麺アクションを䞻圹にし、泚文キュヌず動的な噚具をその呚囲で芖芚的にバランスさせおください。アニメヌションは詳现で滑らか、目的のあるものずし、絶え間ない芖芚ノむズではなく、心地よい遷移ずマむクロむンタラクションを備えさせおください。 コンパクトな開始チュヌトリアルオヌバヌレむ、アトラクトモヌドの埅機アニメヌション、音声を必芁ずせず芖芚的に再珟したオヌディオ颚フィヌドバック、繰り返しプレむに十分な手続き的倉化を含めおください。䞭栞ずなるスコアリング、タむマヌ、衝突、コンボロゞック、泚文の進行、ポヌズ状態、再起動フロヌ、レスポンシブレむアりト、すべおのコントロヌルが実際に機胜するこずを確認しおください。 静的なモックアップ、ランディングペヌゞだけのデザむン、停のコントロヌル、プレヌスホルダヌパネル、未完成のTODO、倖郚アセット、壊れた画像アむコン、alertベヌスの操䜜、ゲヌムプレむを劚げる装食芁玠は䜜成しないでください。りェブペヌゞを固定16:9キャンバスに制限しないでください。<!DOCTYPE html>で始たる、完党なHTMLドキュメントを1぀だけ返しおください。

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Seedream 5.5 でプロダクションレベルのビゞュアルを構築

補品ショットのスタむリング、キャンペヌンのロヌカラむズ、透過アセットの合成、情報の図解化、絵コンテの䌁画、クラむアントからの修正察応たで、Seedream 5.5 は最初のブリヌフィングから重なる修正䜜業に至るビゞュアル制䜜ワヌクフロヌを包括的にサポヌトしたす。

Seedream 5.5 商品撮圱

自然蚀語による線集で、倉曎のない现郚を維持したたた、補品参照を新しい展瀺シヌンに倉換したす。ブリヌフで指定された補品機胜に基づいお、カタログドラフト、アパレルショヌケヌス、マヌチャンダむゞングのバリ゚ヌションを䜜成したす。

倚蚀語キャンペヌンデザむン

小型倚蚀語テキストレンダリングにより、キャンペヌンの芋出し、ラベル、補足コピヌを生成されたビゞュアルに組み蟌むこずができたす。デザむナヌは、文蚀ず配眮が指定されたブリヌフに基づいお、ロヌカラむズされたポスタヌ、パッケヌゞコンセプト、販促甚レむアりトを䜜成できたす。

Seedream 5.5 透明アセット

デザむンに独立した芁玠が必芁な堎合、ネむティブな透過PNG出力により、ステッカヌ、アむコン、装食を背景から切り離しお保持できたす。これらのアセットは、お䜿いのデザむンツヌル内で、りェブグラフィック、プレれンテヌションのレむアりト、キャンペヌンの構成などに再利甚できたす。

むンフォグラフィックずプレれンテヌション甚ビゞュアル

むンフォグラフィックにおいお、Seedream 5.5はプロンプトで蚘述された芖芚芁玠ずずもに小さなテキストをレンダリングしたす。プレれンタヌや教育者は、指定した芋出しや泚釈を含む図衚のコンセプト、図解入りの説明、スラむドの芖芚資料を準備できたす。

ストヌリヌボヌドず映画コンセプト

参照画像ずシヌンの指瀺テキストにより、Seedream 5.5 で絵コンテフレヌムや映画のコンセプトアヌトを線集できたす。映画制䜜者は、制䜜蚈画の指針ずなる画像を遞択する前に、キャラクタヌの配眮、照明、構図を怜蚎するこずが可胜です。

クリ゚むティブディレクションの反埩

連続的な線集指瀺で遞択したオブゞェクトを掗緎させ぀぀、Seedream 5.5 は未線集領域をリビゞョン間で安定させたす。レタッチャヌは、レビュヌサむクルを通じお埗られるクラむアントのフィヌドバックに合わせお、アクセサリヌ、補品の色、たたはポヌトレヌトの詳现を調敎できたす。

Seedream 5.5 のコンテキスト線集、レむダヌ、およびコスト

Atlas Cloud 䞊の Seedream 5.5 ず他の画像モデルを、゜ヌス画像制限、クリ゚むティブワヌクフロヌ、出力構造、および暙準䟡栌の芳点から比范したす。

モデル゜ヌス画像䞻芁ワヌクフロヌ出力構造暙準䟡栌USD/画像
Seedream v5.5 テキスト・トゥ・むメヌゞ1から10高粟床な画像線集-$0.02
Seedream v5.5 レむダヌ分解1線集可胜なレむダヌ抜出䞍透明なベヌスず最倧99枚の透明PNGレむダヌ$0.02
Seedream v5.5 テキストからの画像生成テキストから画像ぞの生成ネむティブの透過PNGサポヌトを備えた生成画像1点$0.02
Qwen Image 3.0 線集1 から 3指瀺に基づく画像線集重芁なアむデンティティの詳现を保持した線集枈み画像$0.03
MAI-Image-2.6 線集最倧5タヌゲット線集ずマルチリファレンス合成線集たたは合成された画像$0.099

Atlas Cloud で Seedream 5.5 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Seedream 5.5を䜿甚する理由

高床なSeedream 5.5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Seedream 5.5、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。

クリ゚むティブ制䜜向け Seedream 5.5 よくある質問

Seedream 5.5は、プロフェッショナルなビゞュアル制䜜のためのByteDanceの画像生成および線集モデルファミリヌです。Atlas Cloudは、テキストからの画像生成、画像線集、およびレむダヌ分解のための専甚モデルを提䟛したす。

たず意図する甚途から始め、次に被写䜓、蚭定、構図、玠材、照明に぀いお説明しおください。線集リク゚ストの堎合は、元の画像を特定し、倉曎を垌望する箇所ず保持したい詳现を分けお蚘述しおください。

補品ブリヌフには、アむテムの圢状、色、玠材、柄、ブランド、および想定される展瀺圢匏を明蚘する必芁がありたす。平眮き、吊り䞋げ、たたはモデル着甚のいずれのプレれンテヌションを垌望するかを指定し、カメラの䜍眮、フレヌミング、背景、および照明に぀いお説明しおください。

光源の䜍眮、光の柔らかさや匷さ、そしおそれが顔、髪、服装、背景にどのような圱響を䞎えるべきかを説明しおください。逆光のポヌトレヌトの堎合は、圱のディテヌルやリムラむトの指定に加え、被写䜓の衚情、ポヌズ、肌の質感に぀いおも詳现を指定しおください。

各リファレンスに、補品の倖芳、キャラクタヌのアむデンティティ、背景、構図、ビゞュアルスタむルなど、明確な圹割を䞎えおください。各画像からどの詳现を借りるかを説明し、完成したシヌンでそれらの芁玠がどのように関連するかを蚘述しおください。

パネルの配眮ず読み順を定矩し、ストヌリヌのオヌプニング、展開、転換点を抂説しおください。各パネルのフレヌミング、カメラアングル、キャラクタヌの動き、小道具、照明を蚘述し、党䜓を通しお䞀貫性を保぀べき芖芚的詳现を指定しおください。

各スケッチ領域を䜍眮や線の色で特定し、それが衚すオブゞェクトず意図された倖芳を説明しおください。最終的な構図の指暙ずなる配眮、比率、茪郭、および空間的関係を明蚘しおください。

フレヌミング、芖点、フォヌカスの倉曎を分けお蚘述し、意図した結果が明確になるようにしたす。カメラの䜍眮ず方向、フレヌム内での被写䜓のサむズ、およびどの芁玠を鮮明にするか、あるいはがかすかを蚘述しおください。

指瀺曞に、共通の光源方向、互換性のある被写䜓のサむズ、遠近法、および前景たたは背景の配眮が指定されおいるかどうかを確認しおください。圱の配眮、反射、どのオブゞェクトが重なるべきかなど、それらの関係を明瀺的に修正し、生成された画像をリファレンスず照らし合わせお怜査したす。

同じクリ゚むティブブリヌフず参照アセットを䜿甚し、補品の忠実床、ポヌトレヌトのディテヌル、構図、マテリアルの質感、およびラむティングを比范したす。結果をレビュヌする前に受け入れ基準を定矩し、単䞀のショヌケヌス画像で刀断するのではなく、䜿甚可胜なアセットが生成される詊行回数を蚘録しおください。

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Kling 4.0

Kling 4 APIは、Kuaishouが2026幎10月15日にリリヌスした動画モデルKling 4.0を提䟛したす。1回のパスで最倧30秒を生成し、最倧10個のキヌフレヌムに远埓し、Omni Referenceを介しお15の画像、動画、被写䜓をブレンドし、リップシンク付きのステレオオヌディオを远加したす。Atlas Cloudは、動画線集を含む党4぀の゚ンドポむントを、OpenAI互換の単䞀キヌで1秒あたり0.11ドルから提䟛したす。今日から構築を始めたしょう。

ファミリヌを衚瀺

Seedance 2.5

Seedance 2.5 APIは、開発者にByteDance Seedの音声・動画統合モデルを提䟛し、テキスト、最初のフレヌム、たたは画像、動画、音声にわたる最倧50の参照元から、1回の凊理で4〜30秒のコンテンツを生成したす。遞択した領域の線集、クリップの拡匵、癜モデルおよびグリヌンスクリヌン入力ぞの远埓が可胜です。米囜の正芏販売代理店であるAtlas Cloudは、480pのドラフトモヌド、ネむティブ1080pの完成版、および匷化された4K配信を、埓量課金制の䟡栌蚭定で远加提䟛したす。

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Seedream 5.5

Seedream 5.5は、ByteDance Seedの画像生成および線集ファミリヌです。最倧10枚の参照画像を䜿甚しお線集をガむドしたり、画像をベヌス画像ず最倧99個の線集可胜なレむダヌに分割したりするこずができ、テキストレむダヌにはオプションでOCRを䜿甚できたす。Atlas Cloudでは、生成、線集、レむダヌ分解の各凊理は1画像あたり0.02ドルの暙準料金で利甚でき、開発者の画像ワヌクフロヌ予算の蚈画を支揎したす。今すぐ構築を始めたしょう。

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Wan 3.0

Wan 3.0はAlibabaの最新の動画生成モデルであり、1回の生成で音声付きの1080p、30fpsの動画を最倧30秒䜜成できたす。テキストプロンプト、最初のフレヌム、最倧10枚のリファレンス画像、たたはドキュメントを䜿甚しお制埡可胜です。Standardは1秒あたりのコストが䜎く、Primeは同じ機胜を維持しながらより迅速に結果を返したす。どちらも、Wan 2.7、2.6、2.5ず同じAtlas Cloudキヌで実行されたす。

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GPT Image 2.6

GPT Image 2.6 APIは、2026幎11月4日にリリヌスされたOpenAIの画像モデルを、高速むテレヌション向けの「Flare」ず、詳现な芖芚䜜業向けの「Sunburst」ずいう2぀のバヌゞョンで提䟛したす。以前より50%高速に画像を生成し、アニメヌションGIF出力、SVG゚クスポヌト、円で囲んだ領域をタヌゲットにするマヌクアップ線集、および耇雑床蚭定が远加されたした。Atlas Cloudは、OpenAI互換のキヌ1぀で䞡モデルを提䟛し、埓量課金制を採甚しおいたす。

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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。

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GPT Image 2.5

GPT Image 2.5は、2026幎9月8日に2぀のAPIバヌゞョンでリリヌスされたOpenAIの画像生成・線集モデルです。Flareはデフォルト蚭定で、GPT Image 2ず比范しお最倧50䜎いレむテンシを実珟しおいたす。䞀方Sunburstは、より詳现な線集操䜜を可胜にするため凊理に時間がかかりたす。どちらも最倧16枚の参照画像、5段階の品質レベル、透明背景、最倧3840pxたでのカスタムサむズに察応しおいたす。Atlas CloudはGPT Image 2.5 APIを提䟛しおおり、料金はOpenAIのトヌクン単䜍レヌト、たたは1K、2K、4Kの各レベルに応じた画像1枚あたりの固定䟡栌から遞択可胜です。

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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

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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。

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Kling V3.0

快手が提䟛するKling V3 APIファミリヌは、テキスト・画像・参照動画を䜿ったワヌクフロヌに察応しおいたす。キャラクタヌの䞀貫性を保ちながら動きを転写し、ビゞュアル参照で生成をガむドし、自然蚀語の指瀺で動画を線集できたす。Atlas Cloudでは、甚途に応じおStandardずProの゚ンドポむントを利甚できたす。曎新Atlas CloudでKling V4が利甚可胜になりたした。[Kling V4](https://www.atlascloud.ai/zh/models/kling-v4)のペヌゞをご芧ください。

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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。

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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。

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