Seedream 5.0 Lite 画像生成プロンプトレシピ：コピー＆ペーストで使える編集案例3選、実際のビフォーアフター結果付き

ゼロから画像を生成することはすでに解決済みの問題です。より難しく、実際に本番パイプラインで発生する作業は編集です。ここだけを変え、それ以外はすべてそのまま残す。seedream-5.0-lite/image-to-image はまさにそのために作られています。指示ベースの編集で、最大14枚の参照画像をサポートし、編集されていない領域はそのまま維持されます。

本記事は3つのコピー＆ペースト可能な編集レシピで、本当に重要な3種類の編集タスクに対応します。精度の高い局所編集、複数参照画像の合成、文字の差し替えです。以下の各「後」画像はすべて示されたプロンプトで初回生成した結果です——各編集は一度だけ実行し、再実行も画像の選別もしていません。「前」画像はこのモデルのテキスト生成の兄弟モデルで生成しているため、記事全体を約4分の1の価格でエンドツーエンドに再現できます。

このモデルの t2i 能力——ポスター、メニュー、文字レンダリング——については6つの t2i プロンプトレシピですでに解説しています。本記事はすべて編集です。

30秒で完了するセットアップ

編集エンドポイントは hiapi の非同期タスク API 上で動作します。参照画像の URL でタスクを作成し、タスクをポーリングし、結果をダウンロードします。

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

最初の編集の前に知っておくべきことが4つあります：

• image_urls、aspect_ratio、resolution はすべて必須です。いずれかが欠けると API は 400 を返し、欠落フィールドを一つずつ指摘します（image_urls: missing required field "image_urls"; …）。URL は公開アクセス可能である必要があります。
• resolution は "2K" または "4K" のみ受け付けます。"1K" を渡すと 400: resolution: value must be one of '2K', '4K' が返ります——t2i エンドポイントと同じルールです。本記事のすべての画像は 2K です。
• aspect_ratio は入力画像に合わせてください。本記事の参照画像はすべて 3:2 なので、各編集も 3:2 の出力を要求しています。入力画像の幾何比率に逆らうと、編集が再クロップに浪費されるだけです。
• 出力 URL は期限切れになります。タスク成功後すぐにファイルをダウンロードしてください。ホットリンクしないでください。

参照画像を何枚送っても価格は固定で1枚あたり $0.035です——価格表をご覧ください。各 2K 編集には1〜2分のポーリング時間を見込んでください。同期での返却は期待しないでください。

レシピ 1：精度の高い局所編集

タスク：1つの物体の素材と色を変え、シーンの残りはそのままにする。これは製品バリエーションで最もよく使われる編集であり、ほとんどの編集モデルがシーン全体を密かに描き直してしまう箇所でもあります。

入力画像（t2i で生成）：

編集指示：

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

初回生成：

マグカップはマットな白から光沢のあるコバルトブルーに変わり——新しいハイライト反射も含めて——ノート、ペン先、多肉植物、窓の光はすべて元の位置に残っています。プロンプトの3段構造に注目してください：対象を名指しし（「the matte white ceramic mug」）、変更内容を説明し（「deep cobalt blue glazed, glossy」）、そして動かしてはいけないものを一つずつ列挙します。この保持リストは飾りではありません。画面の残りを固定する鍵なのです。モデルが再レンダリングした細部（例えば湯気の筋）は、レイアウトが変わらなくてもピクセルレベルでは異なります——したがって許容差をそれに合わせて計画してください。

レシピ 2：複数参照画像の合成

タスク：ある画像から被写体を取り出し、別の画像のシーンに配置する。seedream-5.0-lite は1回の呼び出しで最大14枚の参照画像を受け付けます。ここでは2枚を使います。

参照画像 1——被写体、スタジオ製品写真：

参照画像 2——シーン：

編集指示——序数詞に注目してください。これが各参照画像を引用する方法です：

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

初回生成：

バックパックはスタジオ写真のバックル、ステッチ、ストラップの細部を保ちつつ、照明がスタジオの拡散光から暖かい指向性の日光に変わり、花崗岩に接地影を落としています。焚き火サークル、樹線、山頂はすべてそのまま残っています。複数参照画像の合成では必ず2つのことを予期してください：モデルは被写体をわずかに姿勢調整してシーンに自然に溶け込ませ（私たちのバックパックはスタジオ写真より少し傾いています）、またピクセルを貼り付けるのではなく照明を全体的に再レンダリングします。被写体をピクセル単位で完全に一致させる必要があるなら、これは適切なツールではありません——得られるのは貼り付けの痕跡がわからない合成画像です。

レシピ 3：文字の差し替え

タスク：店舗全体を再構築せずに看板の文字を入れ替える。Seedream の看板ともいえる強みは文字レンダリングであり、この能力は編集エンドポイントにも引き継がれています。

入力画像：

編集指示：

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

初回生成：

「BAKERY CORNER」は初回の試行で、綴りも字間も正しく、元画像と同じ金色セリフ体で返ってきました。レンガの層、オリーブの木、暖かな窓の光はすべて維持されています。望む正確な文字列を引用し（'BAKERY CORNER'）、それを特定の位置に固定し（「on the wooden sign above the door」）、元のスタイルを要求してください（「same gold serif lettering style and size」）——私たちの t2i テストで16/16の文字列が正しくなったのと同じ引用規律が編集にも当てはまります。

編集プロンプトのパターン

3つのレシピはすべて同じ文で、名詞が違うだけです：

1. 対象——編集する物体を、識別属性を添えて名指しします：「the matte white ceramic mug」「the text on the wooden sign above the door」。
2. 変更——新しい状態を具体的に説明します：素材、色、表面効果、正確な引用テキスト、シーン内の位置。
3. 保持リスト——保持すべき内容を一つずつ列挙します：物体、照明、カメラアングル。最後に「exactly unchanged」で締めます。保持リストはプロンプトの中で最もてこの効く部分です。列挙した名詞はどれも、モデルが勝手に即興しないものになります。
4. 複数参照画像には序数詞——複数の image_urls がある場合、「the first image」「the second image」で引用します。配列内の順序がプロンプト内の順序です。
5. 幾何比率を合わせる——入力と同じアスペクト比を要求し、resolution は 2K または 4K しか受け付けないことを覚えておいてください。

正直な注意点も一つ：編集は再レンダリングであり、Photoshop のマスクではありません。モデルが触れた領域（湯気、反射、枝葉の縁）はビフォーとアフターで微妙に異なります。これらのレシピが与えるのはレイアウト、同一性、スタイルの安定性です——編集以外の領域のビット単位の一致ではありません。

Python でこれらの編集を再現する

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)

レシピ 2 と 3 は prompt と image_urls を差し替えるだけです。タスクのライフサイクル——エラー処理、タイムアウト、webhook——をより深く知るには画像生成 API チュートリアルをご覧ください。

よくある質問

参照画像は何枚送れますか？ 単一の image_urls 配列に最大14枚で、すべて1回 $0.035 の編集として課金されます。実際には、厳選した2〜3枚の参照画像が曖昧な10枚よりも優れています——画像が1枚増えるごとに、各画像に向けられる注意力が薄まるからです。

複数回の編集間で顔や製品の一貫性は保てますか？ 物体については同一性はよく保たれます（私たちのバックパックは完全な再ライティング後も金具と縫い目を保っていました）。ピクセル単位が重要な製品作業——正確なラベルパターン、規制上の文字——では、出力を1枚ずつ検証してください。モデルはマスク処理ではなく再レンダリングを行うからです。本番の例はこのエンドポイントで EC 製品画像をどのように生成したかをご覧ください。

なぜ呼び出しが 400 を返すのですか？ よくある原因は3つ：必須フィールドの欠落（image_urls、aspect_ratio、resolution はすべて必須）、resolution が 2K/4K 以外に設定されている、参照画像の URL が公開アクセス可能でない、のいずれかです。

2K か 4K か？ 反復作業には 2K を使ってください——本記事のすべての画像は 2K で、レシピ 3 の文字もはっきり読めます。4K は最終的な印刷/キービジュアル用資産に取っておきましょう。1枚あたりの価格は同じですが、生成時間が長くなります。

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3回の編集、3回の初回生成、毎回 $0.035。このパターン——対象、変更、保持リスト——はわざと退屈に見せています。退屈なプロンプトこそ再現可能なプロンプトなのです。API キーを取得し、seedream-5.0-lite/image-to-image モデルページを自分の「前」画像に向けて、レシピ 1 から始めてください——単一物体の置き換えは、保持リストが実際にどれだけ画面を固定できるかを知る最速の方法です。