Receitas de prompts de imagem para imagem do Seedream 4.5: 6 exemplos de edição prontos para copiar com saídas reais

A geração de imagem a partir de texto é onde os novos modelos exibem suas habilidades; a geração de imagem a partir de imagem é onde eles realmente entram no fluxo de produção. Com o preço de $0.045 por edição, o seedream-4.5/image-to-image custa apenas um terço do nível 5.0-pro, suporta até 14 imagens de referência por chamada e — ao contrário do nível Pro, que suporta no máximo 2K — pode gerar 2K ou 4K. Essa combinação o torna a escolha principal: barato o bastante para rodar matrizes de cores e tarefas de limpeza em lote, e capaz o suficiente para composições com múltiplas referências.

Abaixo estão as seis receitas de edição que realmente executamos. Cada imagem de entrada, cada prompt e cada saída são mostrados sem retoques — salvo indicação em contrário, o que você vê é o resultado da primeira geração. Copie o prompt, troque pela URL da sua própria imagem de referência e deve ser possível reutilizar diretamente.

A estrutura exata dos parâmetros de entrada (testada na prática, não adivinhada)

A API de tarefas valida rigorosamente. O seedream-4.5/image-to-image aceita exatamente quatro campos — qualquer campo extra é rejeitado com 400:

Campo	Tipo	Valores
prompt	string	instrução de edição
image_urls	array	URLs públicas, até 14 imagens de referência
aspect_ratio	string	1:1, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 2:3, 3:2, 21:9
resolution	string	apenas 2K ou 4K

Uma requisição completa, com polling:

curl -X POST https://api.hiapi.ai/v1/tasks \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "seedream-4.5/image-to-image",
    "input": {
      "prompt": "recolor the sneaker to a deep forest green canvas with an off-white sole",
      "image_urls": ["https://your-cdn.example.com/sneaker.jpg"],
      "aspect_ratio": "3:2",
      "resolution": "2K"
    }
  }'
# → {"data":{"taskId":"tk-hiapi-..."}}

curl https://api.hiapi.ai/v1/tasks/tk-hiapi-... \
  -H "Authorization: Bearer $HIAPI_KEY"
# faça polling até o status ser "success", então baixe output[0].url — ele expira, então salve o arquivo

As imagens de referência devem ser URLs publicamente acessíveis. Em nossas execuções, cada edição em 2K retornou em cerca de um a dois minutos; o processamento em 4K da receita 6 demorou um pouco mais. Para a documentação completa desse endpoint (cliente Python, tratamento de erros), consulte o guia da API de imagem para imagem do seedream-4.5.

Receita 1 — Variantes de cor para listagens de produtos

A tarefa clássica de e-commerce: uma imagem principal, N cores diferentes, todo o resto intocado. Cada variante custa $0.045, então uma matriz de dez cores sai por apenas 45 centavos.

Imagem de origem (gerada para este teste e depois usada como entrada i2i):

recolor the sneaker to a deep forest green canvas with an off-white sole and
matching green laces; keep the exact same shoe shape, stitching, camera angle,
lighting, shadow and gray background unchanged

O ângulo, a sombra de contato e o fundo foram preservados após a recoloração. O padrão-chave que torna isso confiável é: mencione a alteração apenas uma vez e use o restante do prompt para listar o que não pode mudar.

Receita 2 — Fusão com três referências: produto × material × cenário

Esta receita usa o que o 4.5 realmente faz bem: múltiplas imagens de referência mapeadas por posição. Três entradas — o tênis, uma amostra de lã tricotada e uma trilha na floresta com neblina:

rebuild the sneaker from the first image with its canvas upper made of the
burnt-orange cable-knit wool from the second image, then place it as a product
hero shot on the wet leaf-covered forest trail from the third image, low camera
angle, soft morning fog, keep the shoe's shape and proportions from the first
image, photorealistic

Acertou de primeira. A silhueta e a sola de borracha seguem a referência um, a textura de tricô trançado da referência dois envolve o cabedal de forma convincente, e o cenário, a névoa e o ângulo baixo vêm da referência três. Um detalhe honesto: ele também tricotou os cadarços em lã, o que não pedimos — ao fazer transferência de material, espere que o material se espalhe para partes adjacentes, a menos que você restrinja explicitamente (“keep the laces standard cotton laces”).

Essa forma de posicionamento — “the X from the first image, the Y from the second” — é exatamente o que mantém prompts com múltiplas referências sem ambiguidade. Com 14 slots de referência, essa sintaxe se torna escalável.

Receita 3 — Foto casual de celular → foto gastronômica de revista

Tarefa de retoque: uma foto escura e amarelada de lámen tirada com celular, usando nova iluminação em vez de refazer a foto.

relight this exact bowl of ramen as a bright editorial food photograph: soft
window key light from the upper left, clean neutral white balance, gentle steam
rising, richer broth and egg color, keep the same bowl, ingredients, table and
overhead framing

O balanço de branco foi corrigido, o vapor foi adicionado, e a disposição com o ovo à esquerda, o chashu à direita e a cebolinha na frente foi preservada. Dois pontos mudaram e vale saber: o ângulo da câmera se deslocou ligeiramente em relação à composição original, e o leque de chashu passou de cinco fatias para três. Rever a iluminação é uma nova renderização, não um filtro — se a quantidade de ingredientes precisa ser exata (menu, embalagem), especifique no prompt (“exactly five slices of chashu”) e verifique a saída.

Receita 4 — O mesmo personagem, um novo cenário

Teste de consistência: transferir uma pessoa sem alterar a própria pessoa. Retrato de origem:

move this same fisherman, with identical face, beard, beanie and green sweater,
into the wheelhouse of a small fishing boat at dawn, standing at the wooden
helm, cold blue morning light through the windows mixing with warm cabin light,
photorealistic

O rosto, a barba, o gorro e o suéter foram mantidos ao longo da mudança de cenário, pose e iluminação. Ancorar “identical” em características específicas que realmente importam para você funciona muito melhor do que dizer genericamente “keep the subject consistent”. Esta é a receita para storyboards e conteúdo em série, quando um personagem precisa atravessar muitos cenários.

Receita 5 — Mesma imagem de origem, tarefa diferente: foto → ilustração vetorial plana

Estilização, executada sobre o mesmo retrato do pescador da receita 4 — uma imagem de origem pode alimentar várias tarefas de produção.

redraw this photo as a clean flat vector illustration with bold simplified
shapes and a limited palette of deep green, cream, charcoal and one warm orange
accent, subtle paper grain, keep the pose and composition recognizable, no text

Ele respeitou a restrição de quatro cores e preservou as caixas de madeira, os barcos do porto e a pose. Especificar a paleta exata (“deep green, cream, charcoal and one warm orange accent”) é exatamente a diferença entre uma ilustração de marca utilizável e um filtro de desenho genérico.

Receita 6 — Processamento de detalhes em 4K (onde o 4.5 supera o nível Pro)

O seedream-4.5 pode gerar 4K; o nível 5.0-pro chega no máximo a 2K. Isso torna possível o processamento de detalhes em cadeia: pegue um resultado de edição com o qual você já está satisfeito, alimente-o de volta e renderize novamente em 4K, para impressão ou para páginas de produto que podem ser ampliadas. A entrada aqui é a saída do tênis verde da receita 1.

re-render this product photo at maximum fidelity: keep the composition, colors,
lighting and background exactly as they are, sharpen the canvas weave, lace
texture and sole details, remove any compression artifacts

Duas chamadas em cadeia — recoloração mais processamento em 4K — totalizam $0.09. O encadeamento também é a forma mais segura de trabalhar: cada chamada faz apenas uma edição, deixando cada etapa verificável, e uma etapa com falha custa apenas 4,5 centavos.

O padrão comum por trás das seis receitas

• Faça apenas uma edição por chamada. Primeiro recolora, depois amplie. Primeiro funda, depois estilize. Edições encadeadas de propósito único superam um prompt gigante.
• Gaste a maior parte do prompt no que deve permanecer inalterado. “keep the exact same angle, lighting, shadow and background” é a âncora que faz aquela única mudança assentar de forma limpa.
• Referencie imagens por posição. “the sneaker from the first image, the wool from the second” — a ordem em image_urls é a única identidade pela qual o modelo as reconhece.
• Restrinja material e quantidade. A transferência de material se espalha (cadarços tricotados), e a nova renderização aproxima quantidades (três fatias de chashu em vez de cinco), a menos que você fixe explicitamente.
• Use 2K para a web e 4K como processamento final. O preço por chamada é o mesmo — $0.045, verificado na página de preços.

Perguntas frequentes

Quantas imagens de referência posso enviar em uma chamada? Até 14 URLs públicas de imagem em image_urls. Referencie-as por posição no prompt.

É possível gerar em 1K? Não — a estrutura de parâmetros aceita apenas 2K ou 4K; qualquer outro valor é rejeitado com 400.

Quando devo mudar para o 5.0-pro? Quando a fidelidade de edição de casos difíceis (rostos em multidões, tipografia fina, composições complexas) em uma única edição valer três vezes o preço. Para tarefas em lote, comece com o 4.5; escale apenas o que falhar. Para versões dessas receitas no nível Pro, veja a coleção de imagem para imagem do Seedream 5.0 Pro.

O texto para imagem tem o mesmo preço? Sim — o seedream-4.5/text-to-image também custa $0.045 por imagem. Todas as cinco imagens de origem deste artigo foram geradas com ele em 2K.

Experimente

Obtenha uma chave de API, aponte image_urls para qualquer imagem pública e comece pela receita 1 — a recoloração é a forma mais rápida de sentir como o modelo equilibra “mude isto” e “preserve aquilo”. A referência completa de parâmetros e o playground estão na página do modelo seedream-4.5/image-to-image, e a documentação explica polling de tarefas e autenticação em cinco minutos.