本项目完整教程资料已分享至会员群

加入会员群

文章脉络流程图

Seedream 4.5模型概述

Seedream 4.5是一款企业级图像生成模型，它在三个方面表现突出：一是生成的图像主体一致性好，不会出现前后画面人物或物体特征突变的情况；二是小文字细节清晰，能准确渲染海报、说明书中的文字内容；三是多图像融合能力强，可以把多张图的风格和元素自然结合。此外，模型支持4K高清图像生成，使用成本也比较低，每张图像生成仅需少量费用。
需要注意的是，BytePlus的API服务在国内使用可能需要通过国际网络访问，国内也有类似的图像生成服务可供选择，如百度文心一格、阿里通义万相等，大家可根据实际需求选择。

本项目完整教程资料

下载资料(17页)

API环境搭建

创建API密钥

要使用Seedream 4.5的API，首先需要创建API密钥。大家可以前往官方网站，点击页面上的“Get API”按钮，登录后在“Access API”页面创建密钥。创建过程中需要验证手机号并提供账单信息，不过这不是订阅制，只会按实际API请求收费。
创建好密钥后，我们在代码同级目录下创建一个名为.env的文件，将密钥按以下格式写入： 
ARK_API_KEY=你的密钥
之后还需要在ModelArk控制台中激活模型，在左侧边栏选择“Model activation”，在模型类别中选择“Media”，找到“ByteDance-Seedream-4.5”并点击激活即可。

Python依赖安装

我们需要安装几个Python包来与API交互，使用以下命令安装： 
pip install byteplus-python-sdk-v2 python-dotenv httpx requests typing_extensions pydantic

侧边栏

Seedream 4.5 简介

Seedream 4.5是字节跳动推出的图像生成模型，具备高一致性、文字渲染清晰、多图融合等能力。API调用需申请密钥，支持图像生成、编辑、批量生成等功能，适用于创意设计、营销物料制作等场景。使用成本低，每张图像仅需少量费用。注意国内访问可能需要国际网络。

图像生成功能

基础图像生成

完成环境搭建后，我们可以开始生成图像。基础的图像生成流程包括导入依赖包、加载API密钥、创建客户端、发送请求这几个步骤。
下面是修改后的代码，我们对变量名和语法做了调整，注释也翻译成了中文： 
# 定义图像生成的提示词
img_prompt = """
生成一张具有未来感的城市夜景图，画面中有飞行汽车和全息投影广告。
"""
# 发送图像生成请求
img_resp = api_client.images.generate( 
model="seedream-4-5-251128",
 prompt=img_prompt,
 watermark=False,
 ...... # 此处省略了部分可选参数设置代码
)
# 获取生成图像的URL
result_img_url = img_resp.data[0].url
print("生成的图像URL：", result_img_url)
运行这段代码后，终端会输出图像的URL，我们可以直接访问查看生成的图像。比如用提示词“生成一张照片级真实感的拟人化动物在咖啡馆里休闲的画面，没有人类出现”，得到的结果如下：

图像下载

为了方便使用，我们可以编写一个函数将生成的图像下载到本地。将以下函数保存到util.py文件中，然后在生成图像的代码中导入并使用这个函数。

最受欢迎的见解

  1. Python员工数据人力流失预测：ADASYN采样CatBoost算法、LASSO特征选择与动态不平衡处理及多模型对比研究
  2. R分布式滞后非线性模型DLNM分析某城市空气污染与健康数据：多维度可视化优化滞后效应解读
  3. Python古代文物成分分析与鉴别研究：灰色关联度、岭回归、K-means聚类、决策树分析
  4. Python TensorFlow OpenCV的卷积神经网络CNN人脸识别系统构建与应用实践
  5. Python用Transformer、SARIMAX、RNN、LSTM、Prophet时间序列预测对比分析用电量、零售销售、公共安全、交通事故数据
  6. MATLAB贝叶斯超参数优化LSTM预测设备寿命应用——以航空发动机退化数据为例
  7. Python谷歌商店Google Play APP评分预测：LASSO、多元线性回归、岭回归模型对比研究
  8. Python+AI提示词糖尿病预测模型融合构建：伯努利朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机SVM应用

图像尺寸设置

Seedream 4.5提供了两种设置图像尺寸的方式。一种是直接指定分辨率为“2K”或“4K”，然后在提示词中描述图像的宽高比、形状或用途，让模型自动确定具体的宽高。另一种是直接用像素值指定，比如“2560×1440”，但需要注意总像素数要在360万到1670万之间，宽高比要在1/16到16之间。
为了方便大家使用，模型官方给出了一些推荐的尺寸，如下表所示：

批量图像生成

如果需要生成一组主题相关的图像，比如故事板，可以使用批量生成功能。我们需要设置sequential_image_gen和sequential_image_gen_option参数。
我们用提示词“生成一组4张视觉连贯、风格一致的图像，展示人生的四个阶段：童年、青少年、成年、老年。确保四张图是同一个人”做了测试，结果如下：

不过测试中发现，第四张图的人物性别偶尔会出现不一致的情况，大家使用时可以多生成几次挑选满意的结果。

文本生成测试

我们还测试了模型生成包含文字的图像的能力。提示词是“生成一张数学教授站在黑板前的图像，黑板上写着根号2是无理数的证明过程”，结果如下：

可以看到，不仅证明过程是正确的，文字的渲染也非常清晰，这对于需要生成包含说明文字的海报、教材插图等场景非常有用。

相关技术图片

DeepSeek、LangGraph和Python融合LSTM、RF、XGBoost、LR多模型预测NFLX股票涨跌|附完整代码数据

探索观点

图像编辑功能

基于URL的图像编辑

除了生成图像，我们还可以对已有图像进行编辑。最简单的方式是提供图像的URL，然后在提示词中描述要做的修改。
我们用一张风景图做了测试，提示词是“把这张图变成雪景”，结果如下：

需要注意的是，Seedream 4.5不会自动匹配输入图像的尺寸，我们需要手动在请求中指定输出尺寸，比如示例中我们设置了size="1664x2496"来匹配原图的宽高比。

本地图像编辑

如果图像在本地，我们可以先将其转换为base64格式，再进行编辑。在utils.py中添加以下函数： 
# 读取图像文件并转换为base64
 with open(img_path, "rb") as f:
 encoded_data = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
 return f"data:{mime_type};base64,{encoded_data}"
然后使用这个函数加载本地图像并编辑，比如我们对一张摩托车手的照片进行修改，提示词是“去掉墨镜，加上头盔”，结果如下：

多图输入编辑

Seedream 4.5还支持同时输入多张图像，将它们的风格和元素融合在一起。比如我们输入一张人物照片和一张服装照片，提示词是“让图1的人物穿上图2的服装”，结果如下：

可以看到，模型很好地保留了人物的面部特征，这一点在很多同类模型中表现并不理想。

遮罩编辑尝试

有些图像生成模型支持通过黑白遮罩来指定编辑区域，但Seedream 4.5目前没有原生支持这个功能。不过我们尝试了把遮罩作为输入图像，同时在提示词中描述需求，在简单场景下也能得到不错的结果：

但这种方式并不稳定，比如我们尝试用同样的方法添加一只狗，就没有成功，所以如果需要精确的区域编辑，建议等待模型后续更新。
完整内容及更多AI见解和行业洞察请进群获取。

应用最佳实践

提示词编写技巧

为了获得更好的图像生成效果，编写提示词时要注意以下几点：用简洁的语言描述主体、动作和环境；说明图像的用途，比如海报、logo等；通过关键词或参考图像控制风格；将需要出现在图像中的文字放在双引号中。

图像编辑技巧

编辑图像时，要明确说明哪些部分需要修改，哪些部分保持不变，可以使用“添加”“移除”“替换”“修改”这几个词来描述操作。如果场景比较复杂，还可以在图像上用箭头、方框等标记出要编辑的区域。

批量生成技巧

使用多张输入图像时，要在提示词中明确每张图的角色，比如“图1提供人物，图2提供服装”；同时，即使模型有参数指定生成数量，也最好在提示词中再次强调，比如“生成一组4张图像”。

总结

Seedream 4.5是一款成熟且实用的图像生成模型，它在图像质量、指令遵循和成本方面都有不错的表现。通过Python API，我们可以轻松实现图像生成、编辑、批量处理等功能，将其应用到创意设计、营销物料制作等多个场景中。
模型的API设计也非常友好，同一个生成端点可以处理单图生成、URL/本地图编辑、多图融合、批量生成等多种需求，只需要调整几个参数即可切换模式。虽然它没有带来特别颠覆性的创新，但在现有功能的执行完成度上做得非常出色，适合作为企业级应用的工具。
如果大家想进一步学习相关知识，可以参考Python API入门、Python图像处理等课程，为实际项目打下更坚实的基础。

封面