Recetas de prompts de edición de imagen a imagen de Seedream 5.0 Lite: 3 casos de edición listos para copiar y pegar, con resultados reales de antes y después

Generar una imagen desde cero es un problema resuelto. Lo más difícil, y lo que de verdad aparece en las cadenas de producción, es editar: cambiar solo esto y conservar todo lo demás. seedream-5.0-lite/image-to-image está hecho precisamente para eso: edición basada en instrucciones, con hasta 14 imágenes de referencia, y las zonas no editadas se mantienen intactas.

Este artículo contiene tres recetas de edición listas para copiar y pegar, que corresponden a las tres tareas de edición que de verdad importan: una edición local precisa, una composición con varias imágenes de referencia y un reemplazo de texto. Cada imagen "después" que aparece abajo es el resultado de la primera generación con el prompt mostrado: cada edición se ejecutó una sola vez, sin repetir ni seleccionar imágenes. Las imágenes "antes" se generaron con el modelo hermano de texto a imagen, así que puedes reproducir el artículo completo de principio a fin por aproximadamente una cuarta parte del precio.

Si quieres conocer las capacidades t2i del modelo —carteles, menús, renderizado de texto—, ya las tratamos en las seis recetas de prompts t2i. Aquí todo es edición.

Configuración en 30 segundos

El endpoint de edición funciona sobre la API de tareas asíncronas de hiapi: crea una tarea con la URL de tu imagen de referencia, consulta la tarea en bucle y descarga el resultado.

curl -X POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "seedream-5.0-lite/image-to-image",
    "input": {
      "prompt": "YOUR EDIT INSTRUCTION",
      "image_urls": ["https://your-host.com/input.jpg"],
      "aspect_ratio": "3:2",
      "resolution": "2K"
    }
  }'
# → {"data": {"taskId": "..."}}

curl https://api.hiapi.ai/v1/tasks/TASK_ID \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_API_KEY"
# poll until "status": "success", then download output[0].url

Hay cuatro cosas que conviene saber antes de tu primera edición:

• image_urls, aspect_ratio y resolution son todos obligatorios. Si falta cualquiera de ellos, la API devuelve 400 e indica uno por uno los campos que faltan (image_urls: missing required field "image_urls"; …). Las URL deben ser accesibles públicamente.
• resolution solo acepta "2K" o "4K". Si envías "1K" devuelve 400: resolution: value must be one of '2K', '4K', la misma regla que el endpoint t2i. Todas las imágenes de este artículo son 2K.
• Haz que aspect_ratio coincida con la imagen de entrada. Todas nuestras imágenes de referencia son 3:2, así que cada edición solicita una salida 3:2. Luchar contra la geometría de la imagen de entrada solo hará que tu edición se desperdicie en un recorte nuevo.
• Las URL de salida caducan. Descarga el archivo en cuanto la tarea se complete; no enlaces directamente a ella.

El precio es fijo, $0.035 por imagen, sin importar cuántas imágenes de referencia envíes; consulta la tabla de precios. Reserva uno o dos minutos de consulta en bucle por cada edición 2K y no esperes una respuesta síncrona.

Receta 1: edición local precisa

Tarea: cambiar el material y el color de un objeto sin tocar el resto de la escena. Es la edición más habitual en las variantes de producto, y también donde la mayoría de los modelos de edición repintan toda la escena sin avisar.

Imagen de entrada, generada con t2i:

Instrucción de edición:

Change the matte white ceramic mug into a deep cobalt blue glazed mug
with a glossy reflective finish, keep the steam, the oak desk, the open
notebook, the fountain pen, the succulent, the lighting and the camera
angle exactly unchanged, photorealistic

Primera generación:

La taza pasa de blanco mate a azul cobalto brillante, incluidos los nuevos reflejos especulares, mientras el cuaderno, la punta de la pluma, la suculenta y la luz de la ventana se mantienen en su sitio. Fíjate en la estructura en tres partes del prompt: nombrar el objetivo ("the matte white ceramic mug"), describir el cambio ("deep cobalt blue glazed, glossy") y luego enumerar una a una las cosas que no deben moverse. Esta lista de conservación no es decorativa; es justamente lo que fija el resto del encuadre. Los detalles que el modelo vuelve a renderizar (por ejemplo, los hilos de vapor) cambian a nivel de píxel aunque la composición se mantenga, así que planifica la tolerancia en consecuencia.

Receta 2: composición con varias imágenes de referencia

Tarea: tomar el sujeto de una imagen y colocarlo en la escena de otra. seedream-5.0-lite acepta hasta 14 imágenes de referencia en una sola llamada; aquí usamos dos.

Imagen de referencia 1: el sujeto, una foto de producto de estudio:

Imagen de referencia 2: la escena:

Instrucción de edición: fíjate en los ordinales, es la forma de referirte a cada imagen:

Take the leather backpack from the first image and place it on the flat
granite boulder in the campsite scene from the second image, leaning
naturally at a slight angle, relit to match the warm golden-hour sunlight
with a soft shadow falling across the rock, keep the stone fire ring,
pine forest and mountain peaks unchanged, photorealistic composite

Primera generación:

La mochila conserva los detalles de hebillas, costuras y correas de la foto de estudio, pero la iluminación pasa de la luz difusa de estudio a una luz solar cálida y direccional, que proyecta una sombra de contacto sobre el granito. El anillo de fuego, la línea de árboles y los picos de las montañas se mantienen tal cual. En cualquier composición con varias referencias debes esperar dos cosas: el modelo ajusta ligeramente la postura del sujeto para integrarlo de forma natural en la escena (nuestra mochila está un poco más inclinada que en la foto de estudio) y vuelve a renderizar la iluminación de forma global en lugar de pegar píxeles. Si necesitas que el sujeto sea idéntico píxel a píxel, esta no es la herramienta adecuada: lo que obtienes es una composición en la que no se nota el pegado.

Receta 3: reemplazo de texto

Tarea: cambiar el texto de un rótulo sin reconstruir todo el escaparate. La gran baza de Seedream es el renderizado de texto, y esa capacidad también llega al endpoint de edición.

Imagen de entrada:

Instrucción de edición:

Replace the text on the wooden sign above the door so it reads
'BAKERY CORNER' in the same gold serif lettering style and size, keep
the sign shape and wood texture, the brick facade, the glowing window,
the olive trees and the overcast lighting exactly unchanged,
photorealistic

Primera generación:

"BAKERY CORNER" salió correctamente escrito, con el espaciado correcto y con la misma tipografía dorada con serifa que la original, a la primera. El ladrillo, los olivos y la luz cálida de la ventana se mantienen sin cambios. Cita la cadena exacta que quieres ('BAKERY CORNER'), anclala a una ubicación ("on the wooden sign above the door") y pide el estilo original ("same gold serif lettering style and size"): la misma disciplina de citación que nos dio 16/16 cadenas correctas en nuestras pruebas t2i se aplica igual a la edición.

El patrón de los prompts de edición

Las tres recetas son la misma frase con distintos sustantivos:

1. Objetivo: nombra el objeto que vas a editar, con un atributo identificativo: "the matte white ceramic mug", "the text on the wooden sign above the door".
2. Cambio: especifica el nuevo estado: material, color, acabado superficial, texto citado exactamente, posición en la escena.
3. Lista de conservación: enumera una a una las cosas que deben permanecer: objetos, iluminación, ángulo de cámara. Cierra con "exactly unchanged". La lista de conservación es la parte del prompt con más apalancamiento; cada sustantivo que enumeras es algo que el modelo no improvisará.
4. Ordinales para varias referencias: cuando hay varios image_urls, refiérete a ellos con "the first image", "the second image". El orden del array es el orden del prompt.
5. Iguala la geometría: solicita la misma relación de aspecto que la entrada y recuerda que resolution solo acepta 2K o 4K.

Y una advertencia honesta: editar es volver a renderizar, no aplicar una máscara de Photoshop. Las zonas que el modelo toca (vapor, reflejos, bordes del follaje) varían ligeramente entre la imagen de antes y la de después. Estas recetas te dan estabilidad de composición, identidad y estilo, no igualdad bit a bit en las zonas no editadas.

Reproduce estas ediciones con Python

import os, time, requests

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

task = requests.post(API, headers=HEADERS, json={
    "model": "seedream-5.0-lite/image-to-image",
    "input": {
        "prompt": "Change the matte white ceramic mug into a deep cobalt "
                  "blue glazed mug with a glossy reflective finish, keep "
                  "the steam, the oak desk, the open notebook, the fountain "
                  "pen, the succulent, the lighting and the camera angle "
                  "exactly unchanged, photorealistic",
        "image_urls": ["https://your-host.com/desk-mug.jpg"],
        "aspect_ratio": "3:2",
        "resolution": "2K",
    },
}).json()
task_id = task["data"]["taskId"]

while True:
    t = requests.get(f"{API}/{task_id}", headers=HEADERS).json()["data"]
    if t["status"] in ("success", "fail"):
        break
    time.sleep(5)

if t["status"] == "success":
    url = t["output"][0]["url"]  # expires — download immediately
    open("edited.jpg", "wb").write(requests.get(url).content)

Para las recetas 2 y 3 solo hay que sustituir prompt e image_urls. Para profundizar en el ciclo de vida de las tareas —gestión de errores, tiempos de espera, webhooks— consulta el tutorial de la API de imagen a imagen.

Preguntas frecuentes

¿Cuántas imágenes de referencia puedo enviar? Hasta 14 en un único array image_urls, todas facturadas como una sola edición de $0.035. En la práctica, dos o tres referencias bien elegidas superan a diez referencias difusas: cada imagen adicional diluye la atención que recibe cada una.

¿Mantiene la consistencia de caras y productos entre varias ediciones? En objetos, la identidad se conserva bien (nuestra mochila conservó herrajes y costuras tras un recálculo completo de la iluminación). Para trabajos de producto en los que el píxel es crítico —patrones exactos de etiquetas, texto reglamentario—, verifica cada salida una a una; el modelo vuelve a renderizar en lugar de aplicar máscaras. Para ver un ejemplo de producción, consulta cómo generamos imágenes de producto de e-commerce con este endpoint.

¿Por qué mi llamada devuelve 400? Tres causas habituales: falta un campo obligatorio (image_urls, aspect_ratio y resolution son todos obligatorios), resolution tiene un valor distinto de 2K/4K, o la URL de la imagen de referencia no es accesible públicamente.

¿2K o 4K? Usa 2K para iterar: todas las imágenes de este artículo son 2K y el texto de la receta 3 sigue siendo nítido. Reserva 4K para los recursos finales de impresión o imagen principal; el precio por imagen es el mismo, pero la generación tarda más.

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Tres ediciones, tres primeras generaciones, $0.035 cada una. El patrón —objetivo, cambio, lista de conservación— es deliberadamente aburrido: los prompts aburridos son los prompts reproducibles. Consigue una clave API, apunta la página del modelo seedream-5.0-lite/image-to-image a tu propia imagen "antes" y empieza por la receta 1: sustituir un solo objeto es la forma más rápida de ver cuánto puede fijar realmente una lista de conservación.