Seedream 5.0 Lite 图生图提示词配方：3 个可复制粘贴的编辑案例，附真实前后对比结果

从零生成一张图已经是被解决的问题。更难、也是真正出现在生产流水线中的工作，是编辑：只改这一处，其余全部保留。seedream-5.0-lite/image-to-image 正是为此而建：基于指令的编辑，最多支持 14 张参考图，未编辑区域保持不动。

本文是三个可复制粘贴的编辑配方，对应三种真正重要的编辑任务：一次精确局部编辑、一次多参考图合成、一次文字替换。下面每一张“后”图都是使用所示提示词首次生成的结果——每个编辑只跑一次，不重跑，不挑图。“前”图则用该模型的 文生图兄弟模型生成，因此你可以用大约四分之一的价格端到端复现整篇文章。

如果你想了解该模型的 t2i 能力——海报、菜单、文字渲染——我们在六个 t2i 提示词配方中已经讲过。本文全部是编辑。

30 秒完成设置

编辑端点运行在 hiapi 的异步任务 API 上：用你的参考图 URL 创建任务，轮询任务，下载结果。

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

第一次编辑前值得了解四件事：

• image_urls、aspect_ratio 和 resolution 都是必填项。缺任何一个，API 都会返回 400，并逐一指出缺失字段（image_urls: missing required field "image_urls"; …）。URL 必须可公开访问。
• resolution 只接受 "2K" 或 "4K"。传 "1K" 会返回 400: resolution: value must be one of '2K', '4K'——与 t2i 端点规则相同。本文所有图片都是 2K。
• 让 aspect_ratio 与输入图匹配。我们所有参考图都是 3:2，因此每次编辑都请求 3:2 输出。与输入图的几何比例对抗，只会把你的编辑浪费在重新裁切上。
• 输出 URL 会过期。任务成功后立即下载文件；不要热链接它。

无论发送多少张参考图，价格都是固定 每张图 $0.035——见价格表。每次 2K 编辑请预留一两分钟的轮询时间，不要指望同步返回。

配方 1：精确局部编辑

任务：改变一个物体的材质和颜色，场景其余部分不动。这是产品变体最常用的编辑——也是大多数编辑模型会悄悄重绘你整个场景的地方。

输入图，由 t2i 生成：

编辑指令：

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

首次生成：

马克杯从哑光白变为光泽钴蓝——包括新的高光反射——而笔记本、笔尖、多肉植物和窗光都保持原位。注意提示词的三段式结构：点名目标（“the matte white ceramic mug”），说明改动（“deep cobalt blue glazed, glossy”），然后逐一列出不能移动的内容。这个保留清单不是装饰；它正是固定画面其余部分的关键。模型重新渲染的细节（例如蒸汽缕）即使在布局保持不变时，像素层面也会不同——因此要相应规划容差。

配方 2：多参考图合成

任务：从一张图中取主体，放入另一张图的场景中。seedream-5.0-lite 在一次调用中最多接受 14 张参考图；这里我们用两张。

参考图 1——主体，影棚产品照：

参考图 2——场景：

编辑指令——注意序数词，这是你引用每张参考图的方式：

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

首次生成：

背包保留了影棚照中的扣具、缝线和背带细节，但光照从影棚漫射光改为温暖的方向性阳光，并在花岗岩上投下接触阴影。火圈、树线和山峰都原样保留。任何多参考图合成都要预期两件事：模型会轻微调整主体姿态以自然融入场景（我们的背包比影棚照中倾斜得更多一点），并且会全局重新渲染光照，而不是粘贴像素。如果你需要主体像素级完全一致，这就不是合适的工具——你得到的是一张看不出粘贴痕迹的合成图。

配方 3：文字替换

任务：换掉招牌上的文字，而不重建整个店面。Seedream 的招牌强项是文字渲染，这一能力也延续到了编辑端点。

输入图：

编辑指令：

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

首次生成：

“BAKERY CORNER”第一次尝试就返回了拼写正确、字距正确、且与原图相同的金色衬线字体。砖砌层、橄榄树和温暖的窗光都保持不变。引用你想要的精确字符串（'BAKERY CORNER'），把它锚定到某个位置（“on the wooden sign above the door”），并要求原始风格（“same gold serif lettering style and size”）——让我们 t2i 测试中 16/16 字符串正确的同一套引用纪律同样适用于编辑。

编辑提示词模式

三个配方都是同一个句子，只是名词不同：

1. 目标——点名你要编辑的物体，并带一个识别属性：“the matte white ceramic mug”、“the text on the wooden sign above the door”。
2. 改动——具体说明新状态：材质、颜色、表面效果、精确引用文本、在场景中的位置。
3. 保留清单——逐一列出必须保留的内容：物体、光照、相机角度。最后以“exactly unchanged”收尾。保留清单是提示词中杠杆率最高的部分；你列出的每个名词，都是模型不会即兴发挥的东西。
4. 多参考图用序数词——有多个 image_urls 时，用“the first image”、“the second image”来引用。数组中的顺序就是提示词中的顺序。
5. 匹配几何比例——请求与输入相同的宽高比，并记住 resolution 只接受 2K 或 4K。

还有一个诚实的提醒：编辑是重新渲染，不是 Photoshop 蒙版。模型触及的区域（蒸汽、反射、枝叶边缘）在前后图之间会有细微差异。这些配方带给你的是布局、身份和风格的稳定性——而不是编辑之外区域的逐位相等。

用 Python 复现这些编辑

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)

配方 2 和 3 只需替换 prompt 和 image_urls。要更深入了解任务生命周期——错误处理、超时、webhook——见图生图 API 教程。

常见问题

我可以发送多少张参考图？ 单个 image_urls 数组中最多 14 张，全部按一次 $0.035 的编辑计费。实践中，两三张精心挑选的参考图胜过十张模糊的参考图——每多一张图都会稀释每张图获得的注意力。

它能在多次编辑间保持人脸/产品一致吗？ 对物体而言，身份保持得很好（我们的背包在完整重新打光后仍保留了五金件和缝线）。对于像素级关键的产品工作——精确的标签图案、法规文字——请逐张验证输出；模型是重新渲染而非蒙版处理。生产示例见我们如何用这个端点生成电商产品图。

为什么我的调用返回 400？ 三个常见原因：缺少必填字段（image_urls、aspect_ratio 和 resolution 都是强制项）、resolution 被设成 2K/4K 以外的值，或参考图 URL 不可公开访问。

2K 还是 4K？ 迭代用 2K——本文所有图片都是 2K，配方 3 中的文字依然清晰。4K 留给最终印刷/主视觉资产；每张图价格相同，但生成时间更长。

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三次编辑，三次首次生成，每次 $0.035。这个模式——目标、改动、保留清单——刻意显得无聊：无聊的提示词才是可复现的提示词。拿一个 API key，把seedream-5.0-lite/image-to-image 模型页面指向你自己的“前”图，从配方 1 开始——单物体替换是了解保留清单究竟能固定多少内容的最快方式。