Python用Seedream4.5图像生成模型API调用与多场景应用|附代码教程

全文链接：https://tecdat.cn/?p=45047原文出处：拓端数据部落公众号

作为数据科学家，我们在服务客户时发现，一款易用、稳定且成本可控的图像生成API，能帮企业把更多精力放在创意本身，而非技术实现上。

本文内容改编自过往客户咨询项目的技术沉淀并且已通过实际业务校验，该项目完整代码教程已分享至交流社群。阅读原文进群获取更多最新AI见解和行业洞察，可与900+行业人士交流成长；还提供人工答疑，拆解核心原理、代码逻辑与业务适配思路，帮大家既懂 怎么做，也懂 为什么这么做；遇代码运行问题，更能享24小时调试支持。文章将从模型介绍开始，逐步讲解API环境搭建、图像生成、图像编辑等核心功能，最后分享实际应用中的最佳实践，帮助读者快速上手并将其应用到自己的项目中。

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。

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
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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
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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)
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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

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“2560x1440”，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。

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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
withopen(img_path, "rb") as f:
encoded_data= base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
return f"data:{mime_type};base64,{encoded_data}"
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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。

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