Seedream 5.0 Pro 이미지-투-이미지 프롬프트: 바로 복사해 붙여넣을 수 있는 6가지 레시피와 실제 출력

텍스트-투-이미지가 데모를 가져갔지만, 실제로 현업에 적용되는 작업—제품 이미지를 장면에 배치하고, 모델에게 옷을 갈아입히고, 다른 것은 건드리지 않고 고집스러운 색 하나만 고치는 일—은 이미지-투-이미지로 이루어집니다. seedream-5.0-pro/image-to-image는 바이트댄스 Seedream 5.0 시리즈의 Pro 등급으로, 대표적인 능력은 다중 참조 이미지 편집입니다. 최대 10장의 이미지를 제공하고, 각 이미지가 어떤 역할을 하는지 지정하는 프롬프트를 덧붙이면 됩니다.

이 글은 우리가 라이브 API에서 실제로 실행한 여섯 가지 편집 레시피—다중 참조 이미지 합성, 의상 이전, 정밀 색상 변경, 배경 교체, 스타일 이전, 그리고 체이닝 시네마틱 컬러 그레이딩입니다. 아래의 모든 프롬프트는 우리가 그대로 전송한 문자열이며, 모든 출력 이미지는 API가 반환한 실제 파일로 어떠한 보정도 거치지 않았습니다. 여섯 개 중 세 개는 첫 제출에 성공했고, 나머지 세 개는 불투명한 TASK_FAILED를 만나 재제출 후 통과했습니다—자세한 내용은 뒤의 함정 섹션을 참고하세요.

요청 구조 (및 엄격한 스키마)

seedream-5.0-pro/image-to-image는 비동기 작업 엔드포인트에서 실행됩니다. 정확히 네 개의 입력 필드가 있으며 모두 필수입니다:

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"
    }
  }'

응답은 taskId를 반환합니다. GET /v1/tasks/{taskId}를 폴링하여 status가 success가 될 때까지 기다린 뒤 output[0].url을 즉시 다운로드하세요—출력 URL에는 expireAt이 있어 만료됩니다.

스키마는 엄격하며, 검증기는 무엇이 잘못되었는지 명확히 알려줍니다. 테스트 중에 받은 오류들:

• 필드 누락 → missing required field "prompt"; ... "image_urls"; ... "aspect_ratio"; ... "resolution"
• 4K 요청 → resolution: value must be one of '1K', '2K'
• n 같은 추가 필드를 몰래 넣음 → additional properties 'n' not allowed
• 참조 이미지 11장 전송 → image_urls: maxItems: got 11, want 10

따라서: 출력은 1K 또는 2K, 참조 이미지는 최대 10장, 추가 필드 불가. image_urls는 공개적으로 가져올 수 있어야 합니다—플랫폼이 서버 측에서 이를 가져옵니다. 가격은 가격 페이지에서 이미지당 $0.15이므로, 아래流程에서는 gpt-image-2/text-to-image로 $0.03에 참조 이미지를 저렴하게 생성하고, Pro의 예산은 편집 자체에 남겨둡니다.

참조 이미지 4장

네 장 모두 gpt-image-2로 생성했습니다 (프롬프트는 분량상 생략—모두 평범한 제품/인물 묘사입니다). 아래의 모든 레시피가 참조하는 입력입니다.

레시피 1—다중 참조 이미지 합성: 제품을 장면에 배치

참조 이미지 두 장: 커피 머그가 앞에, 주방이 뒤에. 프롬프트가 각 이미지의 역할을 지목합니다—이것이 다중 참조 이미지의 핵심 기법입니다. 모델은 image_urls의 순서에 의존해 "첫 번째 이미지"와 "두 번째 이미지"를 해석하기 때문입니다.

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" (제품이 아닌 장면에 맞춤), resolution: "2K". 첫 생성:

단순히 컵을 붙여넣은 것이 아니라 빛을 다시 입혔습니다. 그림자 방향은 창문을 따르고, 컵 가장자리는 일출 빛을 받으며, 세라믹은 장면의 따뜻한 빛을 물려받지 않고 무광을 유지했습니다.

레시피 2—다중 참조 이미지 의상 이전

인물이 앞에, 의상이 뒤에. 여기서는 보존 목록이 핵심 역할을 합니다: 얼굴, 머리카락, 귀걸이, 포즈, 배경이 모두 고정됩니다.

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":

자수 패턴이 평면 촬영에서 착용 상태까지 완전히 보존되었습니다—소매, 가슴 배치, 심지어 단추 하드웨어까지. 이 레시피야말로 Pro 등급이 값을 하는 지점입니다: 한 번의 생성으로 인물 정체성과 의상 세부 사항을 동시에 지켜냅니다.

레시피 3—정밀 색상 변경: 보존 목록 패턴

단일 참조 이미지. 변경은 문장 하나; 나머지는 모두 보존 목록입니다. 이것은 "X를 바꾸고 다른 것은 건드리지 마" 유형 작업의 범용 템플릿입니다.

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":

같은 윤곽, 같은 그림자, 같은 배경—변한 것은 유약 색뿐입니다. 심지어 요청하지 않았던, 컵 가장자리와 호응하는 금색 굽까지 덧붙였지만 남겨두었습니다.

레시피 4—재조명 조항이 포함된 배경 교체

주체에 재조명 없이 배경만 바꾸면 판지 실루엣 같은 합성 이미지가 나옵니다. 해결책은 재조명을 명시적으로 요구하면서 정체성을 고정하는 것입니다:

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":

그녀 오른쪽의 마젠타 빛 번짐과 맨투맨 위의 시안 빛 가장자리에 주목하세요—바로 재조명 조항이 작동하는 순간입니다. 같은 얼굴, 같은 귀걸이, 완전히 다른 세계.

레시피 5—스타일 이전: 사진을 수채화로

스타일화는 가장 느슨한 편집 유형이므로, 프롬프트는 보존해야 할 것에 예산을 씁니다: 구도와 분위기.

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". 첫 생성:

레시피 6—체이닝 편집: 레시피 3 위에 시네마틱 컬러 그레이딩

출력이 곧 입력입니다. 레시피 3의 블랙 앤 골드 커피 머그—이미 우리 CDN에 업로드된—를 다음 라운드 분위기 처리의 참조 이미지로 그대로 사용합니다:

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". 첫 생성:

각 단계에서 한 가지만 바꾸는 것이 거대한 프롬프트 하나보다 낫습니다: 색상 변경 결과는 첫 단계부터 고정되었고, 그레이딩 라운드는 빛만 고려하면 됩니다. 체이닝 편집은 $0.15가 더 들지만, 각 단계를 독립적으로 재시도할 수 있고 재사용도 가능합니다.

실제로 일을 해내는 세 가지 프롬프트 패턴

1. 참조 이미지에 역할을 부여하세요. "첫 번째 이미지의 커피 머그", "두 번째 이미지의 조리대"—image_urls의 순서가 프롬프트가 지칭하는 순서입니다. 여기서의 모호함은 모델이 잘못된 것을 바꾸는 최대 원인입니다.
2. 목표 → 변경 → 보존 목록. 먼저 무엇을 편집하는지 밝히고, 그 한 가지 변경을 말한 뒤, 건드리면 안 되는 모든 것을 나열하세요. 보존 목록이야말로 정체성, 빛, 구도를 고정하는 핵심입니다—이를 건너뛰면 모델은 요청하지 않은 곳을 "최적화"합니다.
3. 주체가 세계를 넘어 이전될 때 재조명 조항을 추가하세요. "차가운 네온 림 라이트로 그녀를 은은하게 재조명"이 합성 이미지와 사진의 차이입니다.

우리가 실제로 밟은 함정

• 세부 정보 없는 TASK_FAILED는 대개 일시적입니다. 우리의 여섯 레시피 중 세 개가 첫 제출에서 이렇게 실패했고—동일한 payload로 재시도하니 통과했습니다 (하나는 완전히 동일한 재제출, 둘은 표현을 약간 수정). 먼저 재제출하고, 그다음에 재작성을 고려하세요.
• 스키마는 진짜로 엄격합니다. n 없음, seed 없음, size 없음—정확히 네 개의 필드, 추가되면 400입니다. 더 관대한 모델에서 코드를 이전하는 경우 payload를 간소화하세요.
• 1K/2K만 지원됩니다. 이 시리즈의 4K 출력이 필요하다면 그것은 텍스트-투-이미지 등급의 기능이지 이 엔드포인트가 아닙니다.
• 참조 이미지 URL은 공개되어야 합니다. 플랫폼이 서버 측에서 이를 가져옵니다; 폴링 도중 만료되는 미리 서명된 URL은 당신을 곤란하게 합니다.
• 출력을 즉시 다운로드하세요. output[0].url은 만료됩니다. 다른 어떤 일을 하기 전에 바이트를 자신의 스토리지로 가져오세요.

자주 묻는 질문

언제 Pro가 Lite 가격의 4배 값을 합니까? seedream-5.0-lite/image-to-image는 $0.035이며 단일 주체 국소 편집을 잘 처리합니다. 우리 테스트에서 Pro는 다중 참조 이미지 작업에서 확실히 앞섰습니다—의상 이전 시 의상 세부 보존, 전체 배경 교체 시 정체성 유지. 편집이 두 장 이상의 참조 이미지를 포함하거나 절대 흔들려서는 안 되는 얼굴이라면 Pro를 사용하세요.

다른 편집 모델과 비교하면 어떤가요? 우리는 이미지-투-이미지 API 비교에서 세 모델에 동일한 편집을 실행했습니다—별도의 글이며 실제 나란히 비교가 있습니다.

같은 API로 참조 이미지를 생성할 수 있나요? 네—이 글의 모든 참조 이미지는 gpt-image-2/text-to-image에서 장당 $0.03으로, 동일한 /v1/tasks 엔드포인트를 통해 생성되었습니다. 하나의 키로 워크플로의 두 단계를 모두 커버합니다.

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이 글의 모든 편집 총 비용: Pro 편집 6회 × $0.15 + 참조 이미지 4회 × $0.03—겨우 1달러를 넘습니다. 키 하나를 발급받고, 문서에서 네 필드 스키마를 확인한 뒤, 레시피 3의 보존 목록 패턴부터 복사하세요—매일 쓰게 될 것입니다. 전체 파라미터 참고는 seedream-5.0-pro/image-to-image 모델 페이지에 있습니다.