Ideogram
Ideogram V4.5
ideogram-v4.5/image-to-image
Modèle de génération et d'édition d'images réputé pour la clarté de sa typographie et ses modifications locales précises sur plusieurs tours, natif en 2K, idéal pour les affiches, les logos et le design d'emballage
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ideogram-v4.5/image-to-image per image
| Spécifications | Prix unitaire |
|---|---|
| very_low | $0.0115 |
| low | $0.043 |
| medium | $0.086 |
| high | $0.3145 |
Présentation
ideogram-v4.5/image-to-image est un modèle destiné aux scénarios d'édition d'image : il reçoit une image source principale et permet de la modifier, de la remplacer ou de la repeindre localement à l'aide d'un prompt. Outre l'image principale, il est possible de joindre jusqu'à quatre images de référence pour contraindre le style et le contenu, ou d'ajouter un masque pour cibler précisément les zones à modifier ; deux niveaux de précision d'édition, regular et high, sont disponibles, high empruntant le parcours Precise Edit. Il convient aux équipes de design, d'e-commerce et de contenu qui itèrent sur des visuels existants pour y apporter des modifications contrôlées plutôt que de générer à partir de zéro.
Points clés
- Une édition de haute précision qui limite la dégradation cumulée sur plusieurs passes — lorsque edit_precision est réglé sur high, le parcours Precise Edit est activé : les modifications se concentrent sur la zone désignée par l'instruction, ce qui convient pour peaufiner une même image passe après passe.
- Combinaison d'images de référence et de masque pour délimiter l'édition — au-delà de l'image principale, des images de référence peuvent être ajoutées, jusqu'à trois en présence d'un masque ; un masque aux dimensions de l'image source permet de restreindre les modifications à une zone précise.
- Plusieurs niveaux de qualité et de formats disponibles — quality propose quatre niveaux, de very_low à high, et image_size couvre les ratios courants carré, paysage et portrait, avec auto par défaut qui suit la composition.
Fonctionnalités
Édition d'image en langage naturel : décrivez dans le prompt les modifications souhaitées, le modèle repeint à partir de l'image source. Adapté au remplacement d'arrière-plan, à l'ajustement des détails d'un produit ou au changement d'ambiance, avec des retouches à l'échelle de l'image entière sans masque manuel.
Repeinture locale avec masque : en fournissant mask_url ainsi qu'un masque aux dimensions correspondantes, seule la zone couverte par le masque est repeinte, le reste des pixels reste inchangé, pour remplacer localement des éléments, en retirer ou en ajouter.
Style guidé par des images de référence : reference_image_urls accepte jusqu'à quatre images, ou trois en présence d'un masque, afin de contraindre la palette, le style ou les caractéristiques du sujet et de préserver la cohérence des sorties sur plusieurs éditions.
Niveaux de précision d'édition et de qualité : edit_precision réglé sur high active l'édition précise ; quality va de very_low à high, les niveaux bas servant à produire rapidement des ébauches pour vérifier composition ou mise en page, les niveaux hauts à générer la version finale.
Contrôle du format et de la graine : image_size prend en charge les ratios courants carré, 4:3, 16:9 ou auto pour s'adapter ; une fois seed fixé, les résultats d'édition sur une même image sont reproductibles, ce qui facilite les comparaisons. Chaque requête produit une image.
Cas d'usage
- Remplacement local sur des visuels produits existants en e-commerce — délimitez au masque l'arrière-plan ou une zone d'accessoire et repeignez avec un prompt pour obtenir un visuel produit directement publiable, sans nouvelle prise de vue.
- Retouches successives d'affiches à partir d'une ébauche par une équipe de design — ajustez passe après passe la composition et la position des textes sur une affiche existante, avec la précision high pour limiter les artefacts cumulés et livrer une version finalisée.
- Exploration de variantes visuelles dans un même style par une marque — fournissez plusieurs images de référence pour unifier le style et générez, à partir de l'image source, des déclinaisons aux palettes différentes pour l'extension des supports et la comparaison de pistes.
- Harmonisation des teintes de visuels existants par une équipe de contenu — ajustez en lot, via prompt et images de référence, l'ambiance saisonnière ou thématique de visuels existants pour produire des supports promotionnels adaptés à chaque période.
Limites et conseils de choix
Chaque requête produit une seule image, ce qui ne convient pas à une exploration par lots nécessitant plusieurs propositions ; la sortie est plafonnée à 2K, un agrandissement séparé étant nécessaire pour des supports imprimés grand format. Le masque doit correspondre aux dimensions de l'image source et les sélections complexes exigent un masque préparé au préalable. Le résultat d'édition dépend de la précision du prompt ; les refontes structurelles importantes (comme un changement complet de composition) gagnent à repartir d'une génération. Pour les retouches successives, il est conseillé d'utiliser le niveau de précision high tout du long afin de maîtriser la dégradation de qualité.
Nouveautés
Voir le journal des modifications →- Changement de fonctionnalité L'ID du modèle de génération d'images à partir de texte Ideogram 4.5 devient ideogram-v4.5/text-to-image. L'ancien id…
- Nouveau modèle Ajout de la documentation pour la génération d'images ideogram-v4.5 et l'édition d'images ideogram-v4.5/image-to-image. La génération d'images…
Questions fréquentes
Voir toutes les questions →-
Quelles modifications peut effectuer Ideogram 4.5 Edit ?
Il permet quatre types de modifications : l'édition globale par prompt, le changement de style à partir d'une image de référence, la retouche locale avec masque et le peaufinage avec Precise Edit. Ces quatre méthodes peuvent être combinées.
-
Quels sont les champs obligatoires au minimum ?
prompt et image_url sont obligatoires. Ajoutez reference_image_urls, mask_url, edit_precision, quality, image_size, num_images et seed selon vos besoins.
-
Quelle est la différence entre regular et Precise Edit ?
Pour modifier du texte et effectuer des retouches ponctuelles, choisissez Precise Edit ; pour changer de couleur ou de style, choisissez regular. edit_precision=high correspond à Precise Edit, qui restaure les pixels non modifiés ; regular offre des modifications plus libres.
-
Les niveaux de qualité sont-ils identiques pour les deux précisions ?
Non. regular propose very_low, low, medium, high ; Precise Edit propose uniquement low, medium, high.
Créer une tâche de génération
https://api.hiapi.ai/v1/tasks En-têtes
AuthorizationstringRequisClé API du compte. Requise sur chaque requête. Exemple : Bearer YOUR_HIAPI_API_KEY. Obtenir une clé API
Content-TypestringOptionnelLe corps de la requête est toujours analysé en JSON ; s'il est envoyé, seul application/json (charset facultatif) est accepté — toute autre valeur renvoie 415. Exemple : application/json.
Idempotency-KeystringOptionnelClé d'idempotence, jusqu'à 255 octets. Les reprises avec la même clé du même compte ne créent la tâche qu'une seule fois ; les rejeux renvoient le taskId d'origine.
En cas de timeout réseau ou de relance automatique du client, la même clé ne crée la tâche qu'une seule fois, sans double facturation (portée = le compte de la clé API). Utilisez un identifiant métier unique (ex. "order-42") ; les rejeux renvoient le taskId d'origine et les clés expirent 24 h après la première requête. La matrice complète des scénarios est dans la présentation de l'API asynchrone unifiée.
Corps
modelstringRequisValeur fixe actuelle : ideogram-v4.5/image-to-image
routestringOptionnelValeur fixe actuelle : default
inputobjectRequis
Objet de paramètres métier pour ideogram-v4.5/image-to-image et la route default — voir le tableau des paramètres ci-dessous.
seedintegerOptionnelGraine aléatoire servant à contrôler la reproductibilité du résultat de génération ; saisir un nombre entier ; avec la même graine et des paramètres identiques, le résultat tend à être stable.
promptstringRequisminLength 1maxLength 10000Prompt de génération ou d'édition, décrivant sous forme de chaîne le contenu visuel souhaité ou l'intention de modification.
qualitystringOptionnelDéfaut: "medium"Niveau de qualité d'édition, sous forme de chaîne, medium par défaut ; lorsque edit_precision vaut high, seuls low, medium et high sont pris en charge.
very_lowlowmediumhighmask_urlstringOptionnelURL de l'image de masque ; ses dimensions doivent correspondre à celles de l'image source ; elle sert à délimiter la zone d'édition.
image_urlstringRequisURL de l'image source principale à éditer, utilisée comme image d'entrée pour la génération image-à-image.
image_sizestringOptionnelDéfaut: "auto"Dimensions de l'image de sortie, sous forme de chaîne, auto par défaut ; le service les détermine automatiquement selon l'entrée.
autosquaresquare_hdportrait_4_3landscape_4_3portrait_16_9landscape_16_9num_imagesintegerOptionnelDéfaut: 1min 1max 1Nombre d'images de sortie, sous forme d'entier, 1 par défaut ; actuellement une seule image est générée par requête, num_images doit valoir 1.
edit_precisionstringOptionnelDéfaut: "regular"Mode de précision d'édition, sous forme de chaîne, regular par défaut ; lorsqu'il est défini sur high, l'édition précise Precise Edit est activée.
regularhighreference_image_urlsarrayOptionnelmaxItems 4Tableau d'URL d'images de référence, quatre images de référence au maximum ; lorsque un masque est fourni, trois au maximum sont utilisées.
Array [ string ]
callbackobjectOptionnel
Configuration de notification d'état terminal. Sans elle, aucun callback — interrogez la tâche vous-même.
Fournissez callback.url à la création et HiAPI envoie un POST à votre service à l'état terminal — plus besoin de polling. Le corps du rappel reprend la structure du détail de tâche ; vérification de signature, relances et idempotence sont décrits dans la présentation de l'API asynchrone unifiée.
urlstringRequisObligatoire si callback est présent. Un POST est envoyé vers cette URL à l'état terminal ; doit être une URL http(s) valide.
whenstringOptionnelDéfaut: "final"Seul final est pris en charge pour l'instant — notifié sur success et fail.
finalstoragestringOptionnelDéfaut: "temp"Niveau de stockage des artefacts : temp (par défaut, ~7 jours) ou persistent (long terme, facturé au volume). Solde insuffisant ou dépassement de limite ⇒ rétrogradation silencieuse en temp ; le niveau effectif figure dans la réponse de détail.
temppersistentExemples de requête
# Soumet une tâche asynchrone ; renvoie immédiatement un taskId (n'attend pas la génération)
curl -X POST "https://api.hiapi.ai/v1/tasks" \
-H "Authorization: Bearer $HIAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "ideogram-v4.5/image-to-image",
"input": {
"prompt": "…",
"quality": "medium",
"image_url": "…",
"image_size": "auto",
"num_images": 1,
"edit_precision": "regular"
}
}' const res = await fetch("https://api.hiapi.ai/v1/tasks", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.HIAPI_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "ideogram-v4.5/image-to-image",
input: {
"prompt": "…",
"quality": "medium",
"image_url": "…",
"image_size": "auto",
"num_images": 1,
"edit_precision": "regular"
}
}),
});
const task = await res.json();
// { code: 200, message: "success", data: { taskId } } import os, requests
res = requests.post(
"https://api.hiapi.ai/v1/tasks",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['HIAPI_API_KEY']}"},
json={
"model": "ideogram-v4.5/image-to-image",
"input": {
"prompt": "…",
"quality": "medium",
"image_url": "…",
"image_size": "auto",
"num_images": 1,
"edit_precision": "regular"
}
},
)
print(res.json()) # { code, message, data: { taskId } } 200 OK
{
"code": 200,
"message": "success",
"data": {
"taskId": "tk-hiapi-01HZTQ8BX2N3GM3YFK4Z9D7VQR"
}
} 400 Bad Request
{
"code": 400,
"message": "invalid request",
"data": null,
"error_code": "INVALID_REQUEST"
} Obtenir le détail de la tâche
https://api.hiapi.ai/v1/tasks/:id Champs de réponse
taskIdstringRequisIdentifiant de tâche, toujours préfixé tk-hiapi-.
modelstringRequisNom complet résolu du modèle. Les tâches envoyées avec le paramètre route renvoient base@route (ex. gpt-image-2/text-to-image@ext) ; sinon identique au nom fourni.
routestringOptionnelPrésent uniquement si le paramètre route explicite a été utilisé ; renvoie la valeur soumise.
statusstringRequisStatut de la tâche.
queued En file, pas encore démarrée.
handling En cours de traitement.
archiving Traitement terminé, préparation des artefacts.
success Terminal : terminé, artefacts disponibles (output renvoyé).
fail Terminal : échec (error renvoyé).
Après soumission, suivez status : success et fail sont terminaux, le reste non terminal. Interrogez toutes les 1–3 s jusqu'à l'état terminal. En cas de succès, téléchargez les artefacts via output[].url et transférez-les avant expireAt ; pour une conservation longue durée, indiquez storage: "persistent" à la création.
creatednumberRequisDate de création de la tâche (secondes Unix).
completednumberRequisSecondes Unix de l'état terminal ; 0 tant que non terminal.
outputarrayOptionnel
Présent uniquement si status == success. Liste d'artefacts — toujours un tableau ; une tâche peut renvoyer plusieurs types à la fois (ex. video + first_frame).
Array [ object ]
Éléments du tableau
urlstringRequisURL de l'artefact, téléchargeable directement.
typestringRequisValeurs possibles actuelles : video, image, audio, first_frame, last_frame, thumbnail ; d'autres pourront s'ajouter.
expireAtnumberRequisSecondes Unix de disponibilité de l'artefact ; téléchargez ou transférez avant l'expiration.
errorobjectOptionnel
Présent uniquement si status == fail.
codestringRequisCode d'erreur métier.
messagestringRequisDescription de l'erreur.
Exemples de réponse
Succès
{
"code": 200,
"message": "success",
"data": {
"taskId": "tk-hiapi-01HZTQ8BX2N3GM3YFK4Z9D7VQR",
"model": "happyhorse-1-0",
"status": "success",
"created": 1777282033,
"completed": 1777282099,
"output": [
{
"url": "https://cdn.hiapi.ai/tasks/.../video.mp4",
"type": "video",
"expireAt": 1777886899
}
]
}
} En cours (non terminal)
{
"code": 200,
"message": "success",
"data": {
"taskId": "tk-hiapi-...",
"model": "happyhorse-1-0",
"status": "archiving",
"created": 1777282033,
"completed": 0
}
} Échec
{
"code": 200,
"message": "success",
"data": {
"taskId": "tk-hiapi-...",
"model": "happyhorse-1-0",
"status": "fail",
"created": 1777282033,
"completed": 1777282099,
"error": {
"code": "TASK_FAILED",
"message": "task failed"
}
}
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