关于 gpt-image-2
通过 AceDataCloud 调用 OpenAI 的 gpt-image-2 生成或编辑图像,面向需要制作图像素材的创作者。除文本生成外,还可输入真实图像进行合成或风格调整,并同步返回图像 URL。
主要功能
- 01根据提示词生成图像
- 02使用一张或多张图像进行编辑
- 03合成并保留标志或二维码特征
- 04支持多种尺寸与长宽比
- 05同步返回图像 URL
适用场景
- 01将品牌标志合成到生成场景
- 02调整截图风格或组合产品图
- 03为视频片段制作风格一致的画面
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ acedatacloud/ skills --skill gpt-image-2安装后在 Claude Code 中输入/gpt-image-2确认已加载。
详细介绍
gpt-image-2 — 图像生成与编辑
通过 AceDataCloud 使用 OpenAI gpt-image-2。提供两个端点,均为同步(直接返回图像 URL)。它最出色的功能是编辑:输入真实图像(徽标、二维码、产品照片、屏幕截图),即可忠实地将其合成或重新设计风格,非常适合制作符合品牌风格的视频素材并保持角色一致性。
**设置:**有关令牌设置,请参阅身份验证。
1. 生成(文本 → 图像)
curl -X POST https://api.acedata.cloud/openai/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $ACEDATACLOUD_API_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"gpt-image-2","prompt":"a clean dark tech hero background with a glowing API hub, lots of negative space","size":"1792x1024","n":1}'
2. 编辑/合成(图像 + 提示词 → 图像) ← 强大之处
使用 Multipart。通过重复的 image[] 传入一个或多个源图像(本地文件使用
@,也可以传入 URL)。可用于将真实徽标/二维码融入生成的场景、保持主体
在不同场景中的一致性,或重新设计屏幕截图的风格。
curl -X POST https://api.acedata.cloud/openai/images/edits \
-H "Authorization: Bearer $ACEDATACLOUD_API_TOKEN" \
-F "model=gpt-image-2" \
-F "prompt=Place this logo crisply in the top-left on the tech background; keep the logo's exact colors and shape." \
-F "image[][email protected]" \
-F "image[][email protected]" \
-F "size=1792x1024" \
-F "n=1"
两个端点的响应:{"data":[{"url":"https://...png"}]} → 下载 data[0].url。
尺寸
size 可以是 WxH(预设尺寸)或 "auto"。常用预设:
| 宽高比 | 尺寸 |
|---|---|
| 16:9 | 1792x1024(HD)、2048x1152、3840x2160(4K) |
| 9:16 | 1024x1792、1152x2048、2160x3840 |
| 1:1 | 1024x1024、2048x2048、2880x2880(4K) |
(省略 size 或使用 "auto",由模型选择尺寸。自定义尺寸的宽和高都必须是 16 的倍数,单边 ≤ 3840,总像素数在 655,360 到 8,294,400 之间,且宽高比 ≤ 3:1,否则将返回 400。)
提示
- 编辑可以忠实保留内容——要精确放置徽标/二维码,请将其作为
image[]之一传入,并说明“保留其原有颜色和形状,不要重新绘制”。 - 要在视频片段中保持角色/场景一致性,先生成一张主图,然后针对每个片段使用
edits进行编辑,而不是从头重新生成。 - 图像中的文字清晰易读——适合用于不想通过 HTML 叠加的标题/标签。
n支持 1–10,按返回的图像数量计费,而不是按请求次数计费——n: 4的费用是 4 倍。(response_format: "b64_json"仍要求n: 1。)- 默认情况下,两个端点都是同步的。对于耗时较长的 4K 任务,请传入
callback_url(也可以同时传入async: true),并使用{"id": "<task_id>"}轮询POST /openai/tasks。
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