Genera imágenes de productos de comercio electrónico con seedream-4.5/image-to-image a través de la API de hiapi

Un catálogo de productos no es una sola foto, sino el mismo SKU presentado en más de una docena de contextos: imágenes de producto sobre fondo blanco, imágenes de estilo de vida, retoques tras sustituir componentes por parte del proveedor y versiones que combinan con el fondo de marca de la temporada. Volver a disparar o regenerar desde cero cada vez rompe la consistencia, porque un prompt completamente nuevo dibuja un producto ligeramente distinto.

seedream-4.5/image-to-image existe precisamente para esto. Toma tus fotos reales del producto —o varias imágenes de referencia a la vez— junto con una instrucción de edición en lenguaje natural, y devuelve una imagen editada que conserva la geometría, el material y la identidad de marca reales del producto sin cambios, modificando solo lo que pides: el fondo, el detalle del desgaste o el ajuste de color necesario para uniformizar la identidad visual. En hiapi, se ejecuta como todos los demás modelos a través del mismo endpoint asíncrono /v1/tasks, a 0,045 USD por imagen.

Los dos ejemplos siguientes son llamadas reales a la API, con los prompts exactos y las imágenes generadas.

Por qué editar en lugar de regenerar

La generación de imagen a partir de texto y la edición de imagen a imagen resuelven problemas distintos:

• Texto a imagen crea productos de la nada a partir de una descripción. Sirve para diseño conceptual, no para catálogos de producto: pregunta dos veces y obtendrás dos tazas diferentes.
• Edición imagen a imagen parte de tus fotos reales del producto. El modelo trata la imagen de referencia como la verdad de referencia de la forma, las proporciones y la identidad de marca, y solo cambia lo que especifica el prompt. Por eso es seguro para listados de productos reales: el producto de la salida sigue siendo tu producto.

El flujo de trabajo práctico es: conserva una foto base limpia de cada SKU (una foto de estudio sencilla sirve como referencia) y luego ejecuta seedream-4.5/image-to-image una vez por cada contexto que necesites —estilo de vida, sustitución de fondo, fondos coherentes con la marca, corrección de detalles— en lugar de volver a fotografiar o reescribir el prompt desde cero cada vez.

Ejemplo 1: sustitución de fondo por una escena de estilo de vida

Referencia base: una foto de estudio sencilla de un goteador de cerámica para café de filtro sobre fondo blanco.

Prompt de edición enviado al modelo:

Keep the ceramic pour-over dripper's exact shape, glaze color, and proportions
unchanged. Place it on a warm wood kitchen counter next to a steaming ceramic
mug and an open burlap coffee bag. Warm golden-hour side lighting, shallow
depth of field, soft shadows. Do not alter the dripper itself in any way —
only change the surrounding scene.

El resultado conserva el contorno y el color del esmalte del goteador, reconocibles a nivel de píxel, mientras lo sitúa en una escena de estilo de vida realista que una foto de producto sencilla no puede producir por sí sola: sin necesidad de volver a fotografiar ni de un paso de composición aparte.

Ejemplo 2: uniformizar el producto sobre un fondo de marca

Referencia base: una foto de estudio sencilla de unas zapatillas de lona blancas.

Prompt de edición enviado al modelo:

Keep the sneaker's stitching, eyelets, laces, and canvas texture exactly as
shown. Replace the background with a solid terracotta studio backdrop and
place the sneaker on a matching terracotta pedestal. Even, soft studio
lighting from the upper left, subtle contact shadow. Do not change the
sneaker's shape, color, or any printed details.

Este es el patrón para uniformizar visualmente un catálogo de productos: elige un tratamiento de fondo y luego pasa la foto base de cada SKU por la misma instrucción de edición. El producto varía de una imagen a otra; el fondo, la dirección de la luz y la tonalidad se mantienen coherentes porque lo que los controla es el prompt, no el producto en sí.

Llamar directamente a la API

seedream-4.5/image-to-image se ejecuta a través del endpoint de tareas asíncronas de hiapi. Envía la tarea, consulta su estado hasta que termine y luego descarga el resultado.

curl:

curl -s -X POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "seedream-4.5/image-to-image",
    "input": {
      "prompt": "Keep the product exactly as shown. Replace the background with a solid terracotta studio backdrop and matching pedestal. Even soft studio lighting from the upper left.",
      "image_urls": ["https://your-storage.example.com/base-product-photo.jpg"],
      "aspect_ratio": "1:1",
      "resolution": "2K"
    }
  }'

La respuesta devuelve un task_id. Consulta GET /v1/tasks/{task_id} hasta que status sea succeeded y luego lee la URL de la imagen en output[0].url. Esa URL tiene un tiempo limitado: descárgala de inmediato.

Python (enviar tarea + consultar + descargar):

import os
import time
import requests

API_BASE = "https://api.hiapi.ai/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['HIAPI_API_KEY']}"}


def edit_product_image(prompt: str, image_urls: list[str],
                        aspect_ratio: str = "1:1", resolution: str = "2K") -> bytes:
    resp = requests.post(
        f"{API_BASE}/tasks",
        headers=HEADERS,
        json={
            "model": "seedream-4.5/image-to-image",
            "input": {
                "prompt": prompt,
                "image_urls": image_urls,
                "aspect_ratio": aspect_ratio,
                "resolution": resolution,
            },
        },
        timeout=30,
    )
    resp.raise_for_status()
    task_id = resp.json()["task_id"]

    while True:
        poll = requests.get(f"{API_BASE}/tasks/{task_id}", headers=HEADERS, timeout=30)
        poll.raise_for_status()
        data = poll.json()
        if data["status"] == "succeeded":
            image_url = data["output"][0]["url"]
            return requests.get(image_url, timeout=30).content
        if data["status"] == "failed":
            raise RuntimeError(f"task {task_id} failed: {data.get('error')}")
        time.sleep(3)

Editar un catálogo de productos en lote

El patrón anterior se generaliza directamente a un catálogo de productos: mantén una lista de (sku, base_photo_url), aplica la misma instrucción de edición a cada entrada —o una variante por SKU— y escribe los resultados usando el SKU como clave.

CATALOG = [
    {"sku": "dripper-ceramic-01", "base_url": "https://your-storage.example.com/dripper-01.jpg"},
    {"sku": "sneaker-canvas-white", "base_url": "https://your-storage.example.com/sneaker-white.jpg"},
    {"sku": "mug-stoneware-02", "base_url": "https://your-storage.example.com/mug-02.jpg"},
]

BACKDROP_PROMPT = (
    "Keep the product's exact shape, materials, and any printed branding "
    "unchanged. Replace the background with a solid terracotta studio "
    "backdrop and matching pedestal. Even soft studio lighting from the "
    "upper left, subtle contact shadow. Do not alter the product itself."
)

for item in CATALOG:
    image_bytes = edit_product_image(
        prompt=BACKDROP_PROMPT,
        image_urls=[item["base_url"]],
        aspect_ratio="1:1",
        resolution="2K",
    )
    with open(f"{item['sku']}-branded.jpg", "wb") as f:
        f.write(image_bytes)
    print(f"{item['sku']}: done")

A 0,045 USD por imagen, aplicar un tratamiento de fondo a un catálogo de 50 SKU cuesta aproximadamente 2,25 USD, y como cada tarea se ejecuta de forma independiente, se puede paralelizar mediante un grupo de hilos o una cola de tareas en lugar de hacerlo secuencialmente.

image_urls acepta hasta 14 imágenes de referencia en una sola llamada, de modo que las variantes más avanzadas pueden proporcionar al modelo varios ángulos del mismo producto (frontal, lateral, detalle) de una vez, cuando una sola imagen de referencia no basta para una edición compleja.

Preguntas frecuentes

¿seedream-4.5/image-to-image cambia el producto en sí o solo la escena? Ejecuta estrictamente la instrucción de edición. Si el prompt solo describe cambios de fondo, luz o contexto y pide explícitamente conservar el producto, la forma, el color y los detalles impresos del producto se mantienen coherentes entre ediciones; precisamente por eso sirve para catálogos de productos reales y no solo para imágenes conceptuales de un solo uso.

¿Cuántas imágenes de referencia se pueden enviar en una sola llamada? Hasta 14 URL de imágenes públicas en image_urls. La mayoría de las ediciones de un solo producto solo necesitan una (la foto base); varias imágenes de referencia resultan útiles cuando quieres que el modelo coordine detalles de varios ángulos del mismo artículo.

¿Qué resoluciones se admiten? resolution acepta 2K o 4K. Este modelo no tiene un nivel 1K.

¿Cuánto cuesta editar un catálogo completo en lote? 0,045 USD por imagen, independientemente del nivel de resolución. Editar una vez un catálogo de 100 SKU cuesta aproximadamente 4,50 USD.

¿Se pueden ejecutar ediciones en paralelo para acelerar las tareas por lotes? Sí: cada tarea es independiente, así que enviar varias llamadas a /v1/tasks de forma concurrente (respetando el límite de solicitudes de tu cuenta) y consultarlas en paralelo es la forma más rápida de procesar catálogos grandes.

Pruébalo tú mismo

Consulta la referencia completa de parámetros y los precios en tiempo real en la página del modelo y en la página de precios. Para conocer el formato exacto de solicitud y respuesta del endpoint de tareas mencionado, consulta la documentación de creación de tareas. Si estás configurando un flujo de trabajo similar con otro nivel de modelo, la guía de comercio electrónico de seedream-5.0-lite profundiza en el patrón de anclar un solo SKU y luego editarlo.

Obtén una clave de API y ejecuta tu primera edición sobre fotos reales de productos: el código anterior se puede copiar y pegar hoy mismo para ejecutarlo en la API de hiapi.