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gpt-image-2

gpt-image-2

github.com/acedatacloud创意与媒体17211 次安装今天更新
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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

  1. 01根据提示词生成图像
  2. 02使用一张或多张图像进行编辑
  3. 03合成并保留标志或二维码特征
  4. 04支持多种尺寸与长宽比
  5. 05同步返回图像 URL

适用场景

  1. 01将品牌标志合成到生成场景
  2. 02调整截图风格或组合产品图
  3. 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
16:91792x1024(HD)、2048x1152、3840x2160(4K)
9:161024x1792、1152x2048、2160x3840
1:11024x1024、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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