Ideogram
Ideogram V4.5
ideogram-v4.5/image-to-image
タイポグラフィの文字が明瞭で、多段階の正確な部分編集を得意とする画像生成・編集モデル。ネイティブ2Kに対応し、ポスター、ロゴ、パッケージデザインに適しています
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ideogram-v4.5/image-to-image per image
| 仕様 | 単価 |
|---|---|
| very_low | $0.0115 |
| low | $0.043 |
| medium | $0.086 |
| high | $0.3145 |
位置づけの概要
ideogram-v4.5/image-to-image は画像編集シーン向けのモデルで、メインとなるソース画像を1枚受け取り、プロンプトによって書き換え、置換、または部分的な再描画を行います。メイン画像に加えて最大4枚の参照画像を添付してスタイルや内容を制約したり、マスクを併用して変更領域を正確に指定することもできます。また regular と high の2段階の編集精度があり、high では Precise Edit パスを使用します。素材を繰り返し反復する必要があるデザイン、EC、コンテンツチームに適しており、ゼロから生成するのではなく既存画像上で制御可能な修正を行えます。
主なハイライト
- 高精度編集により多ラウンドの変更で蓄積する歪みを低減——edit_precision を high に設定すると Precise Edit パスを使用し、変更が指示された領域に集中するため、同じ画像を何度も磨き上げる用途に適しています。
- 参照画像とマスクの組み合わせで編集範囲を制御——メイン画像以外に参照画像を追加で渡すことができ、マスクがある場合は最大3枚までです。マスクをソース画像のサイズに合わせれば、変更を指定領域に限定できます。
- 複数段階の品質と多様なアスペクト比を選択可能——quality は very_low から high までの4段階を提供し、image_size は正方形、横長、縦長の一般的な比率をカバーし、デフォルトの auto は構図に追従します。
機能説明
自然言語による画像編集: prompt で希望する変更を記述すると、モデルがソース画像を基に再描画します。背景の置換、商品ディテールの調整、画面の雰囲気の変更に適しており、手動マスクなしで画像全体レベルの修正が可能です。
マスクによる部分再描画: mask_url とサイズの合ったマスクを同時に渡すと、マスクが覆う領域のみを再描画し、その他のピクセルはそのまま維持します。要素の部分的な置換、除去、追加に用います。
参照画像によるスタイル誘導: reference_image_urls は最大4枚まで渡せ、マスクがある場合は最大3枚までです。参照画像で配色、スタイル、主体の特徴を制約し、複数回の編集出力を統一されたものにします。
編集精度と品質の段階分け: edit_precision で high を選ぶと精確編集が有効になります。quality は very_low から high まで選択でき、構図やレイアウトの事前確認時には低い段階で素早くラフを出し、最終稿では高い段階で生成します。
アスペクト比とシードの制御: image_size は正方形、4:3、16:9 などの一般的な比率、または auto による自動適応に対応します。seed を固定すると同じ画像上の編集結果を再現できるため、比較検討が容易です。1回のリクエストで画像を1枚出力します。
適用シーン
- EC運営が既存の商品画像を部分的に置換——マスクで背景や付属品の領域を囲み、プロンプトを添えて再描画し、そのまま出品できる商品画像を制作して再撮影を省略します。
- デザインチームが初稿上でポスターを多ラウンド修正——既存のポスターをソース画像として構図とコピーの位置を段階的に調整し、high 精度で蓄積するアーティファクトを抑え、納品可能なバージョンを制作します。
- ブランド側が同一スタイルのビジュアルバリエーションを探索——複数の参照画像を渡してスタイルを統一し、ソース画像を基に異なる配色の派生稿を生成して、物販展開や案の比較検討に用います。
- コンテンツチームが既存素材の色調を統一——プロンプトと参照画像で既存画像の季節やテーマの雰囲気を一括調整し、異なる時期に合わせた宣伝画像を制作します。
制限と選定のアドバイス
1回のリクエストで出力される画像は固定で1枚のため、候補をまとめて探索するバッチ用途には向きません。出力上限は2Kで、大判印刷物の納品時には別途拡大が必要です。マスクはソース画像のサイズに合わせる必要があり、複雑な選択範囲は事前にマスクを用意する必要があります。編集効果はプロンプト記述の精度に依存し、構造的な大きな変更(構図全体の変更など)は再生成の方が適しています。多ラウンドの修正では、品質低下を抑えるため全工程で high 精度の段階を使用することをお勧めします。
最新情報
更新履歴を見る →- 機能変更 Ideogram 4.5 のテキスト画像生成のモデル ID が ideogram-v4.5/text-to-image に変更されました。従来の id…
- 新しいモデル ideogram-v4.5 テキスト生成画像と ideogram-v4.5/image-to-image 画像編集ドキュメントを追加。テキスト…
よくある質問
よくある質問を見る →-
Ideogram 4.5 Edit ではどのような編集ができますか?
4種類の編集が可能です:プロンプトによる全体編集、参照画像によるスタイル変更、マスクを使った部分的な再描画、そして Precise Edit による精細な修正です。これら4つの方法は組み合わせて使用できます。
-
少なくともどのフィールドが必要ですか?
prompt と image_url は必須です。reference_image_urls、mask_url、edit_precision、quality、image_size、num_images、seed は必要に応じて追加します。
-
regular と Precise Edit の違いは何ですか?
文字の修正や小範囲の精密な編集には Precise Edit を、色変更やスタイル変更には regular を選んでください。edit_precision=high が Precise Edit で、変更していないピクセルを復元します。regular はより自由に変更できます。
-
2つの精度の品質レベルは同じですか?
いいえ、異なります。regular では very_low、low、medium、high を選択できますが、Precise Edit は low、medium、high のみです。
生成タスクの作成
https://api.hiapi.ai/v1/tasks ヘッダー
Authorizationstring必須アカウントの API キー。すべてのリクエストで必須です。例:Bearer YOUR_HIAPI_API_KEY。API キーを取得
Content-Typestring任意リクエストボディは常に JSON として解析されます。送信する場合は application/json(charset 付き可)のみ受け付け、他の値は 415 を返します。例:application/json。
Idempotency-Keystring任意冪等キー。最大 255 バイト。同じアカウントで同じキーの再試行はタスクを 1 つだけ作成し、リプレイは最初の taskId を返します。
ネットワークタイムアウトやクライアントの自動再試行時、同じキーではタスクを 1 回だけ作成し、二重課金は発生しません(適用範囲 = API キーのアカウント)。業務側の一意識別子(例:"order-42")をキーに使うことを推奨します。同じキーのリプレイは最初の taskId を返し、キーは初回送信から 24 時間で失効します。詳細なシナリオ表は統一非同期 API の紹介ページをご覧ください。
ボディ
modelstring必須現在の固定値:ideogram-v4.5/image-to-image
routestring任意現在の固定値:default
inputobject必須
ideogram-v4.5/image-to-image とルート default の業務パラメータオブジェクト。下のパラメータ表を参照してください。
seedinteger任意乱数シード。生成結果の再現性を制御するために使用します。整数を指定し、同じシードと同じその他のパラメータであれば結果は安定する傾向があります。
promptstring必須minLength 1maxLength 10000生成または編集のプロンプト。期待する画面内容や修正意図を文字列で記述します。
qualitystring任意デフォルト: "medium"編集品質のレベル。文字列で指定し、デフォルトは medium です。edit_precision が high の場合は low、medium、high のみサポートされます。
very_lowlowmediumhighmask_urlstring任意マスク画像の URL。マスクのサイズはソース画像のサイズと一致している必要があり、編集領域を限定するために使用します。
image_urlstring必須編集対象のメインソース画像 URL。画像から画像への生成の入力画像として使用します。
image_sizestring任意デフォルト: "auto"出力画像のサイズ。文字列で指定し、デフォルトは auto で、入力に応じてサービスが自動的に決定します。
autosquaresquare_hdportrait_4_3landscape_4_3portrait_16_9landscape_16_9num_imagesinteger任意デフォルト: 1min 1max 1出力画像の枚数。整数で指定し、デフォルトは 1 です。現在はリクエストごとに 1 枚のみ生成され、num_images は 1 である必要があります。
edit_precisionstring任意デフォルト: "regular"編集精度モード。文字列で指定し、デフォルトは regular です。high に設定すると Precise Edit の精密編集が有効になります。
regularhighreference_image_urlsarray任意maxItems 4参照画像 URL の配列。参照画像は最大 4 枚までです。マスクを提供する場合は最大 3 枚まで使用されます。
Array [ string ]
callbackobject任意
終了状態の通知設定。省略した場合はコールバックされず、呼び出し側でポーリングします。
作成時に callback.url を指定すると、タスク終了時に HiAPI があなたのサービスへ POST し、ポーリングが不要になります。コールバックのリクエストボディはタスク詳細と同構造です。署名検証・再送・冪等の詳細は統一非同期 API 紹介ページのコールバック説明を参照してください。
urlstring必須callback を指定する場合は必須。タスク終了後にこの URL へ POST します。有効な http(s) URL である必要があります。
whenstring任意デフォルト: "final"現在は final のみ対応(success / fail の両方で通知)。
finalstoragestring任意デフォルト: "temp"成果物の保存期間:temp(デフォルト・約 7 日)または persistent(長期保存・サイズ課金)。残高不足や保存上限超過の場合は temp に自動降格します。実際に適用された段階はタスク詳細レスポンスで確認できます。
temppersistentリクエスト例
# 非同期タスクを送信。成功すると即座に taskId を返します(生成完了は待ちません)
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"
} タスク詳細の取得
https://api.hiapi.ai/v1/tasks/:id レスポンスフィールド
taskIdstring必須タスク ID。先頭は固定で tk-hiapi-。
modelstring必須解決済みのモデル完全名。route パラメータで送信したタスクは base@route(例:gpt-image-2/text-to-image@ext)を返し、それ以外は送信時のモデル名と同一です。
routestring任意route パラメータを明示して送信したタスクでのみ出現し、送信時の値をエコーします。
statusstring必須タスク状態。
queued キュー投入済み、未開始。
handling 処理中。
archiving 処理完了、成果物準備中。
success 終端:完了。成果物利用可能(output を返却)。
fail 終端:失敗(error を返却)。
送信後は status で判断します:success と fail が終端、それ以外は非終端です。1〜3 秒間隔で終端までポーリングすることを推奨します。成功したら output[].url から成果物をダウンロードし、expireAt までに保存先へ転送してください。長期保存が必要な場合は作成時に storage: "persistent" を指定します。
creatednumber必須タスク作成時刻(Unix 秒)。
completednumber必須終了状態になった Unix 秒。非終端では 0 固定。
outputarray任意
status == success のときのみ出現。成果物リスト — 常に配列で、1 タスクで複数の type を同時に返すことがあります(例:video + first_frame)。
Array [ object ]
配列要素
urlstring必須成果物の URL。直接ダウンロードできます。
typestring必須現在の候補値:video、image、audio、first_frame、last_frame、thumbnail。今後拡張される可能性があります。
expireAtnumber必須成果物にアクセスできる期限(Unix 秒)。期限までにダウンロードまたは転送してください。
errorobject任意
status == fail のときのみ出現。
codestring必須業務エラーコード。
messagestring必須エラーの説明。
レスポンス例
成功
{
"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
}
]
}
} 処理中(非終端)
{
"code": 200,
"message": "success",
"data": {
"taskId": "tk-hiapi-...",
"model": "happyhorse-1-0",
"status": "archiving",
"created": 1777282033,
"completed": 0
}
} 失敗
{
"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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