Seedream 5.0 Pro 画像編集プロンプト：すぐにコピペできる6つのレシピと実際の出力

テキストから画像生成がデモの主役をさらっていきましたが、実際に成果を出せる仕事——商品画像をシーンに配置する、モデルの服を着せ替える、頑固な1色だけを直して他は一切触らない——を担うのは画像編集です。seedream-5.0-pro/image-to-image は ByteDance の Seedream 5.0 シリーズの Pro グレードで、その看板能力は複数参照画像の編集です。最大10枚の画像を渡し、さらに各画像がどんな役割を担うかを指定するプロンプトを添えます。

本記事は、私たちがオンライン API 上で実際に走らせた6つの編集レシピ——複数参照画像の合成、衣装の移植、ピンポイントの色変更、背景の差し替え、スタイル変換、そして連鎖的なシネマティックカラーグレーディングです。以下の各プロンプトは私たちがそのまま送信した文字列であり、各出力画像は API が返した本物のファイルで、一切の手を加えていません。6つのうち3つは最初の送信で成功し、残り3つは不透明な TASK_FAILED に遭遇しましたが、再送信で通りました——詳細は後述の落とし穴をご覧ください。

リクエスト構造（およびその厳格なスキーマ）

seedream-5.0-pro/image-to-image は非同期タスクエンドポイント上で動作します。入力フィールドはちょうど4つ、すべて必須です：

curl -X POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "seedream-5.0-pro/image-to-image",
    "input": {
      "prompt": "Recolor the ceramic pour-over mug to a matte black glaze with a thin brushed-gold rim along the lip. Preserve the identical mug shape, camera angle, soft studio lighting, contact shadow and warm off-white backdrop. Everything else in the frame stays untouched.",
      "image_urls": ["https://your-cdn.example.com/mug.jpg"],
      "aspect_ratio": "1:1",
      "resolution": "2K"
    }
  }'

レスポンスは taskId を返します。GET /v1/tasks/{taskId} をポーリングして status が success になるまで待ち、その後すぐに output[0].url をダウンロードしてください——出力 URL には expireAt が付いており、期限切れになります。

スキーマは厳格で、バリデータはどこが問題かを明確に教えてくれます。テスト中に受け取ったエラー：

• いずれかのフィールドを欠落 → missing required field "prompt"; ... "image_urls"; ... "aspect_ratio"; ... "resolution"
• 4K を要求 → resolution: value must be one of '1K', '2K'
• こっそり n などの余分なフィールドを追加 → additional properties 'n' not allowed
• 参照画像を11枚渡す → image_urls: maxItems: got 11, want 10

つまり：出力は 1K または 2K、参照画像は最大10枚、余分なフィールドは不可。 image_urls は公開取得可能でなければなりません——プラットフォームがサーバー側で取得します。価格は料金ページで1枚あたり $0.15 なので、以下のフローでは gpt-image-2/text-to-image を使って $0.03 で参照画像を安く生成し、Pro の予算は編集自体に残します。

4枚の参照画像

4枚すべて gpt-image-2 で生成しました（プロンプトは紙幅の都合で省略——いずれも普通の商品・人物の記述です）。これらは以下の各レシピが参照する入力です。

レシピ 1——複数参照画像の合成：商品をシーンに配置する

参照画像は2枚：手前にコーヒーマグ、奥にキッチン。プロンプトは各画像の役割を名指しします——これが複数参照画像の核心的なテクニックです。モデルは image_urls の順序に頼って「1枚目の画像」「2枚目の画像」を解釈するからです。

Place the terracotta pour-over coffee mug from the first image onto the empty oak
counter in the foreground of the second image. The mug sits naturally on the wood
surface, matching the warm golden sunrise lighting, with a soft window-light shadow
falling to the right. Keep the mug's shape, colour and matte ceramic material exactly
as in the reference. Keep the kitchen scene otherwise unchanged. Photorealistic
product photography.

aspect_ratio: "3:2"（商品ではなくシーンに合わせる）、resolution: "2K"。最初の生成：

単にマグを貼り付けただけではありません——ライティングをやり直しています。影の方向は窓に従い、カップの縁は日の出の光を受け、陶器はシーンの暖かな光を引き継ぐことなくマットな質感を保っています。

レシピ 2——複数参照画像による衣装の移植

人物が手前、衣装が奥。ここでは保持リストが主役を担います：顔、髪、イヤリング、ポーズ、背景すべてを固定します。

Dress the woman from the first image in the embroidered indigo denim jacket from the
second image, worn open over her grey sweatshirt. Keep her face, short black hair,
silver hoop earrings, expression, pose and the concrete wall background completely
unchanged. Match the overcast soft daylight and preserve the jacket's white floral
stitching details on the chest and sleeves.

aspect_ratio: "3:4"、resolution: "2K"：

刺繍の模様は平置き写真から着用時の状態まで完全に保たれています——袖、胸元の配置、さらにはボタンの金具まで。このレシピこそ Pro グレードが元を取れるところです：1回の生成で人物の同一性と衣装のディテールを同時に守り抜きます。

レシピ 3——ピンポイントの色変更：保持リスト方式

参照画像は1枚。変更は1文だけ、その後はすべて保持リストです。これは「X を変えて、他は一切触らない」系タスクの汎用テンプレートです。

Recolor the ceramic pour-over mug to a matte black glaze with a thin brushed-gold rim
along the lip. Preserve the identical mug shape, camera angle, soft studio lighting,
contact shadow and warm off-white backdrop. Everything else in the frame stays
untouched.

aspect_ratio: "1:1"、resolution: "2K"：

同じ輪郭、同じ影、同じ背景——変わったのは釉薬の色だけです。さらに口縁と呼応する金の高台まで加えていました。要求していませんでしたが、そのまま残しました。

レシピ 4——再ライティング条項付きの背景差し替え

被写体を再ライティングせずに背景だけ変えると、段ボールの切り抜きのような合成画像になります。解決策は再ライティングを明示的に要求しつつ、同一性を固定することです：

Swap the plain concrete wall behind the woman for a rain-soaked city street at night
glowing with neon signs, cyan and magenta reflections and soft distant bokeh. The
woman herself — face, short black hair, silver hoop earrings, expression, pose, grey
sweatshirt — stays exactly as she is, identity preserved. Add a subtle cool neon rim
light so she blends naturally into the night scene.

aspect_ratio: "3:4"、resolution: "2K"：

彼女の右側のマゼンタの照り返しとパーカー上のシアンの縁に注目してください——これこそ再ライティング条項が効いている証拠です。同じ顔、同じイヤリング、まったく異なる世界。

レシピ 5——スタイル変換：写真を水彩画に

スタイル化は最も自由度の高い編集タイプなので、プロンプトは保持すべきもの——構図と雰囲気——に予算を割きます。

Repaint this photograph as a loose watercolor illustration: visible paper grain, soft
pigment bleeds, delicate hand-drawn ink outlines. Keep the composition, the window,
the vase and the morning-light mood. Pastel palette dominated by warm yellows and
soft blues.

aspect_ratio: "3:2"、resolution: "2K"。最初の生成：

レシピ 6——連鎖編集：レシピ 3 の上にシネマティックカラーグレーディング

出力がそのまま入力になります。私たちはレシピ 3 の黒金コーヒーマグ——すでに自前の CDN にアップロード済み——を、次のムード処理の参照画像としてそのまま使いました：

Turn this product photo into a moody cinematic hero shot: dramatic low-key lighting,
background falling off into deep shadow, a gentle wisp of steam rising from the mug,
subtle film grain, teal-and-orange colour grade. Keep the mug's black-and-gold design,
shape and camera angle exactly identical.

aspect_ratio: "1:1"、resolution: "2K"。最初の生成：

各ステップで1つだけ変えるほうが、巨大な1本のプロンプトより優れています：色変更の結果は最初のステップから固定され、カラーグレーディングのラウンドは光だけを考えれば済みます。連鎖編集は $0.15 多くかかりますが、各ステップを独立して再試行でき、しかも再利用できます。

実際に仕事をする3つのプロンプトパターン

1. 参照画像に役割を命名する。「1枚目の画像のコーヒーマグ」「2枚目の画像のカウンター」——image_urls の順序がプロンプトの指し示す順序です。ここでの曖昧さが、モデルが間違ったものを変えてしまう最大の原因です。
2. 目標 → 変更 → 保持リスト。まず何を編集するかを述べ、次にその1点の変更を述べ、最後に動かしてはいけないものをすべて列挙します。保持リストこそが同一性、光、構図を固定する鍵です——これを飛ばすと、モデルは要求していないところを「最適化」し始めます。
3. 被写体を別世界へ移すときは再ライティング条項を加える。「冷たいネオンのリムライトで彼女を軽く再ライティングする」が、合成画像と写真の違いを生みます。

私たちが実際に踏んだ落とし穴

• 詳細のない TASK_FAILED はたいてい一時的なものです。私たちの6つのレシピのうち3つが最初の送信でこう失敗しました——同じ payload で再試行すると通りました（1つはまったく同じ再送信、2つは文言を少し書き換え）。まず再送信し、それから書き直しを検討してください。
• スキーマは本気です。n も seed も size もなし——ちょうど4つのフィールドで、余分なものは 400 になります。より緩いモデルからコードを移行する場合は、payload を削ってください。
• 1K/2K のみ対応。このシリーズで 4K 出力が必要なら、それはテキストから画像生成グレードの機能であり、このエンドポイントではありません。
• 参照画像の URL は公開でなければなりません。プラットフォームがサーバー側で取得します。ポーリングの途中で期限切れになる署名付き URL は罠になります。
• 出力はすぐにダウンロードしてください。output[0].url は期限切れになります。他の何かをする前に、まずバイトを自分のストレージに引き上げてください。

よくある質問

Pro はいつ Lite の4倍の価格に見合うのか？seedream-5.0-lite/image-to-image は $0.035 で、単一被写体の局所編集は得意です。私たちのテストでは、Pro は複数参照画像のタスクで明らかに優位でした——衣装の移植では衣装のディテールを保ち、背景全体の差し替えでは同一性を保ちます。編集が2枚以上の参照画像を伴う場合、または絶対にドリフトしてはいけない顔がある場合は Pro を使ってください。

他の編集モデルと比べてどうか？画像編集 API 比較で同じ編集を3つのモデルで走らせました——別記事で、実際の並列比較があります。

同じ API で参照画像を生成できるか？できます——本記事のすべての参照画像は gpt-image-2/text-to-image から来ており、1枚 $0.03、同じ /v1/tasks エンドポイント経由です。1つのキーで、ワークフローの両段階をカバーします。

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本記事のすべての編集の総費用：6回の Pro 編集を $0.15、加えて4枚の $0.03 の参照画像——ちょうど1ドルを少し超える程度です。1つのキーを手に、ドキュメントで4フィールドのスキーマを確認し、まずレシピ 3 の保持リスト方式からコピーしてください——それは毎日使うことになるでしょう。完全なパラメータリファレンスは seedream-5.0-pro/image-to-image モデルページにあります。