bytedance/seedream-v5.0-lite/edit

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

IMAGE-TO-IMAGEHOTNEW
Seedream v5.0 Lite Edit
Hình ảnh-Hình ảnh

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

Đầu vào

Đang tải cấu hình tham số...

Đầu ra

Nhàn rỗi
Hình ảnh đã tạo của bạn sẽ xuất hiện ở đây
Cấu hình tham số và nhấp Chạy để bắt đầu tạo

Mỗi lần chạy có giá 0.032. Với $10, bạn có thể chạy khoảng 312 lần.

Bạn có thể tiếp tục với:

Tham số

Ví dụ mã

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-v5.0-lite/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()

Cài đặt

Cài đặt gói cần thiết cho ngôn ngữ lập trình của bạn.

bash
pip install requests

Xác thực

Tất cả các yêu cầu API đều cần xác thực thông qua khóa API. Bạn có thể lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud.

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

HTTP Headers

python
import os

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

Không bao giờ để lộ khóa API trong mã phía máy khách hoặc kho lưu trữ công khai. Thay vào đó, hãy sử dụng biến môi trường hoặc proxy phía máy chủ.

Gửi yêu cầu

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())

Gửi yêu cầu

Gửi yêu cầu tạo nội dung bất đồng bộ. API trả về một ID dự đoán mà bạn có thể sử dụng để kiểm tra trạng thái và lấy kết quả.

POST/api/v1/model/generateImage

Nội dung yêu cầu

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-v5.0-lite/edit",
    "input": {
        "prompt": "A beautiful landscape with mountains and lake"
    }
}

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

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

Phản hồi

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

Kiểm tra trạng thái

Truy vấn endpoint dự đoán để kiểm tra trạng thái hiện tại của yêu cầu.

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

Ví dụ truy vấn

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)

Giá trị trạng thái

processingYêu cầu vẫn đang được xử lý.
completedQuá trình tạo đã hoàn tất. Kết quả đầu ra đã sẵn sàng.
succeededQuá trình tạo thành công. Kết quả đầu ra đã sẵn sàng.
failedQuá trình tạo thất bại. Kiểm tra trường lỗi.

Phản hồi hoàn tất

{
  "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"
  }
}

Tải tệp lên

Tải tệp lên bộ nhớ Atlas Cloud và nhận URL mà bạn có thể sử dụng trong các yêu cầu API của mình. Sử dụng multipart/form-data để tải lên.

POST/api/v1/model/uploadMedia

Ví dụ tải lên

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}")

Phản hồi

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

Input Schema

Các tham số sau được chấp nhận trong nội dung yêu cầu.

Tổng cộng: 0Bắt buộc: 0Tùy chọn: 0

Không có tham số nào.

Ví dụ nội dung yêu cầu

json
{
  "model": "bytedance/seedream-v5.0-lite/edit"
}

Output Schema

API trả về phản hồi dự đoán với các URL đầu ra đã tạo.

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

Ví dụ phản hồi

json
{
  "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 tích hợp hơn 300 mô hình AI trực tiếp vào trợ lý lập trình AI của bạn. Một lệnh để cài đặt, sau đó sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo hình ảnh, video và trò chuyện với LLM.

Ứng dụng được hỗ trợ

Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
Windsurf
VS Code
Trae
GitHub Copilot
Cline
Roo Code
Amp
Goose
Replit
40+ ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

bash
npx skills add AtlasCloudAI/atlas-cloud-skills

Thiết lập khóa API

Lấy khóa API từ bảng điều khiển Atlas Cloud và đặt nó làm biến môi trường.

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

Khả năng

Sau khi cài đặt, bạn có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên trong trợ lý AI để truy cập tất cả các mô hình Atlas Cloud.

Tạo hình ảnhTạo hình ảnh với các mô hình như Nano Banana 2, Z-Image và nhiều hơn nữa.
Tạo videoTạo video từ văn bản hoặc hình ảnh với Kling, Vidu, Veo, v.v.
Trò chuyện LLMTrò chuyện với Qwen, DeepSeek và các mô hình ngôn ngữ lớn khác.
Tải lên phương tiệnTải tệp cục bộ lên để chỉnh sửa hình ảnh và quy trình chuyển hình ảnh sang video.

MCP Server

Atlas Cloud MCP Server kết nối IDE của bạn với hơn 300 mô hình AI thông qua Model Context Protocol. Hoạt động với bất kỳ ứng dụng tương thích MCP nào.

Ứng dụng được hỗ trợ

Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cline
Roo Code
100+ ứng dụng được hỗ trợ

Cài đặt

bash
npx -y atlascloud-mcp

Cấu hình

Thêm cấu hình sau vào tệp cài đặt MCP của IDE.

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

Công cụ khả dụng

atlas_generate_imageTạo hình ảnh từ mô tả văn bản.
atlas_generate_videoTạo video từ văn bản hoặc hình ảnh.
atlas_chatTrò chuyện với các mô hình ngôn ngữ lớn.
atlas_list_modelsDuyệt hơn 300 mô hình AI khả dụng.
atlas_quick_generateTạo nội dung một bước với tự động chọn mô hình.
atlas_upload_mediaTải tệp cục bộ lên cho quy trình API.

Schema API

Schema không khả dụng

Đăng nhập để xem lịch sử yêu cầu

Bạn cần đăng nhập để truy cập lịch sử yêu cầu mô hình của mình.

Đăng nhập

1. Introduction

Seedream 5.0 Lite is an advanced multimodal image generation model developed by ByteDance, released in February 2026. Designed to enable intelligent visual content creation, it integrates deep reasoning and up-to-date contextual awareness to produce high-resolution, semantically accurate images optimized for diverse practical workflows. Seedream 5.0 Lite represents a significant progression in AI-powered image generation through its incorporation of Chain of Thought (CoT) mechanisms and real-time web search capabilities.

This model’s significance lies in its capacity to perform complex multi-step visual reasoning and spatial logic, enhancing adherence to detailed prompts beyond typical static-image generation models. By coupling real-time external knowledge retrieval with sophisticated reasoning pipelines, Seedream 5.0 Lite delivers contextually relevant and conceptually rich images. These innovations position the model at the forefront of AI visual content frameworks targeting both creative and commercial use cases (ByteDance Seed; AIBase News).


2. Key Features & Innovations

  • Chain of Thought Visual Reasoning: Implements multi-step inference processes to interpret and synthesize visual elements, enabling complex spatial relationships and logical consistency across generated images. This CoT mechanism improves prompt fidelity and nuanced image understanding.

  • Real-time Web Search Integration: Incorporates live data retrieval from web sources at generation time, allowing images to reflect current trends, events, and up-to-date factual information. This dynamic context infusion distinguishes Seedream 5.0 Lite from models relying exclusively on static training corpora.

  • High-Resolution Rapid Generation: Supports native 2K and 4K image outputs with a generation speed of approximately 2 to 3 seconds per image, facilitating large-scale, high-quality imaging tasks with minimal latency.

  • Multi-Round Conversational Editing: Enables iterative refinement of images through dialogue-based interactions, supporting up to 14 reference images for complex compositional adjustments in a conversational workflow.

  • Competitive Performance and Cost Efficiency: Demonstrates superior logical accuracy and infographic generation capabilities relative to Google’s Nano Banana Pro, while maintaining lower operational costs and faster execution. This balance of quality and efficiency makes it well-suited for professional deployment.

  • Extensive Multilingual and Text Rendering Support: Excels in generating marketing and promotional materials with clear, multilingual text embedding and precise typography, enhancing usability across global markets.

  • Integration with Major Creative Platforms: Embedded within ByteDance’s CapCut and Jianying applications, allowing seamless API access and facilitating commercial and creative pipeline scalability across diverse industries.


3. Model Architecture & Technical Details

Seedream 5.0 Lite builds upon a multimodal transformer-based architecture optimized for image synthesis and visual reasoning. Its core architecture combines advanced vision encoders and autoregressive or diffusion-based decoders tailored for high-fidelity image generation at multiple resolutions.

Training leveraged extensive, diverse datasets inclusive of annotated images, diagrams, infographics, and textual metadata to support visual reasoning capabilities. The training pipeline underwent staged resolution scaling—from lower to higher (2K and 4K)—improving detail and accuracy progressively. Specialized training techniques, including Chain of Thought supervision, promoted multi-step reasoning within generated outputs.

Real-time web search functionality is integrated through a dedicated retrieval pipeline linking external data queries to the generation process, enabling dynamic conditioning beyond fixed datasets.

Post-training fine-tuning likely involved supervised fine-tuning (SFT) with carefully curated pairs and reinforcement learning from human feedback (RLHF) to enhance prompt adherence, compositional logic, and user interaction responsiveness, though exact methodologies remain proprietary.


4. Performance Highlights

Seedream 5.0 Lite exhibits substantial improvements over its predecessor (v4.5) and strong positioning among contemporary models:

RankModelDeveloperScore/MetricRelease Date
1Seedream 5.0 LiteByteDanceHigh Elo scores in MagicBench (office learning, knowledge reasoning, portrait tasks); 2–3s per 4K imageFeb 2026
2Nano Banana ProGoogleSlight edge in cinematic image polish; strong logical accuracy2025
3MidjourneyIndependentSuperior artistic aesthetics; slower generation speedsOngoing
4Stable DiffusionStability AIHighly customizable and open source flexibilityOngoing

Evaluations on MagicBench and MagicArena platforms reveal Seedream 5.0 Lite’s dominance in office and educational image clarity, reasoning complexity, and prompt fidelity. Its operational throughput is at least 25–40% faster than comparable high-resolution competitors, with lower compute costs.

Qualitatively, it balances the strengths of specialized infographics and logical content generation seen in Nano Banana Pro with faster real-world workflow integration, surpassing many artistic-oriented models in practical commercial settings (SourceForge; Storyboard18).


5. Intended Use & Applications

  • E-Commerce Product Imaging: Generates detailed, high-resolution images for product packaging and promotional content, ensuring clarity and realism suited for online retail platforms.

  • Marketing and Advertising Content: Produces complex marketing visuals with multilingual text elements and perfectly rendered typography, supporting dynamic campaign creation with up-to-date topical relevance.

  • Office and Educational Materials: Creates clear diagrams, layouts, and infographics for training, presentations, and instructional design requiring logical structure and accuracy.

  • Creative Design and UI Prototyping: Assists in generating UI components, infographics, and conceptual visuals for design prototyping and ideation processes with iterative conversational refinement.

  • Large-Scale Commercial Workflows: Integrated APIs and platform embeddings within CapCut and Jianying enable scalable image generation pipelines for media, entertainment, and content creation enterprises.

  • Real-Time Trend-Responsive Content: Leverages web search-enabled dynamic data to produce visuals that reflect current events and trending topics, valuable for news media and social content platforms.

Bắt đầu với 300+ Mô hình,

Khám phá tất cả mô hình