Seedream 4.5: Hướng dẫn hoàn chỉnh với Python

BytePlus vừa ra mắt mô hình tạo ảnh mới nhất của họ, Seedream 4.5. Là đơn vị công nghệ doanh nghiệp của ByteDance, công ty mang các năng lực AI tiên tiến đến với doanh nghiệp toàn cầu, dựa trên nền tảng đổi mới phía sau các nền tảng như TikTok.

Trong bài viết này, tôi sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng Seedream 4.5 với Python bằng cách tích hợp qua API để tạo ảnh một cách lập trình. 

Tôi khuyến nghị bạn học khóa Generative AI Concepts như một phần mở đầu tuyệt vời về công nghệ đứng sau các mô hình tạo ảnh như Seedream. Nếu bạn cũng quan tâm đến các mô hình tạo ảnh khác, hãy xem hướng dẫn của chúng tôi về Nano Banana 2 của Google.

Seedream 4.5 là gì

Seedream 4.5 là phiên bản mới nhất của mô hình tạo ảnh AI từ BytePlus.

Bản phát hành mới nâng cao tính nhất quán của chủ thể, làm sắc nét các chi tiết chữ nhỏ và cải thiện khả năng hòa trộn nhiều ảnh. Nó cũng hiểu tốt hơn các chỉ dẫn, có suy luận không gian tốt hơn và suy luận logic nâng cao hơn.

Mô hình cũng có thể tạo ảnh 4K chất lượng cao, đây là một cải tiến đáng mừng vì các mô hình đối thủ thường gặp khó khăn khi tạo ảnh độ phân giải cao. Về chi phí, nó cũng cạnh tranh với mức chỉ 4 xu cho mỗi ảnh tạo.

Bạn cũng đừng quên xem bài viết của chúng tôi về mô hình tạo video mới của ByteDance, Seedance 2.0.

Thiết lập API Seedream 4.5

Không dài dòng nữa, hãy bắt đầu với API Seedream 4.5.

Tạo khóa API

Để dùng Seedream 4.5 với Python qua API, trước tiên chúng ta cần tạo một khóa API.

1. Đi tới trang web chính thức của họ, nhấp nút Get API ở góc dưới bên phải và đăng nhập.

2. Sau khi đăng nhập, sẽ có nút Access API ở góc trên bên phải. Nhấp vào đó và tạo khóa API. Việc tạo khóa API yêu cầu xác minh số điện thoại và cung cấp thông tin thanh toán. Tuy nhiên, đây không phải là đăng ký thuê bao, nên bạn sẽ không bị tính phí hàng tháng. Chỉ các yêu cầu API của bạn mới bị tính phí.

3. Tạo tệp tên .env trong cùng thư mục với mã Python của chúng ta và sao chép khóa vào đó theo định dạng sau:

ARK_API_KEY=<paste_key_here>Được hỗ trợ bởi

Trước khi có thể dùng mô hình, hãy đảm bảo kích hoạt nó trong bảng điều khiển BytePlus ModelArk. Việc này cần thực hiện riêng, không chung với khóa API. Cách làm:

1. Đi tới mục Model activation trên thanh bên trái.

2. Ở trung tâm, chọn Media làm danh mục mô hình phù hợp.

3. Nhấp Activate ở bên phải, tại hàng của mô hình ByteDance-Seedream-4.5.

4. Xác nhận trong cửa sổ bật lên.

Thiết lập phụ thuộc Python

Để tương tác với API Seedream 4.5, chúng ta cài đặt một vài gói Python:

• byteplussdkarkruntime: Gói Python chính thức cho phép chúng ta gửi yêu cầu API tới Seedream 4.5, thuộc BytePlus Python SDK.

• Một vài gói hỗ trợ để tải khóa API từ tệp .env, cho yêu cầu HTTP bất đồng bộ, và xác thực thiết lập.

Chúng ta cài các gói này bằng lệnh:

pip install byteplus-python-sdk-v2 python-dotenv httpx requests typing_extensions pydanticĐược hỗ trợ bởi

Tạo ảnh với Seedream 4.5

Hãy bắt đầu bằng cách học cách tạo ảnh từ một prompt văn bản. Nếu bạn đã đọc các hướng dẫn API AI Python khác của chúng tôi, như về GPT-Image-1 hoặc Grok Imagine, có lẽ bạn đã quen với quy trình điển hình:

1. Import các gói.

2. Tải khóa API từ tệp .env.

3. Tạo client bằng gói API chính thức.

4. Gửi yêu cầu API.

Seedream 4.5 hoạt động đúng theo cách đó. Dưới đây là script mẫu để tạo một ảnh.

# 1. Import the necessary packages
from dotenv import load_dotenv
from byteplussdkarkruntime import Ark 
import os
# 2. Load the API key
load_dotenv()
# 3. Create the client
client = Ark(
    base_url="https://ark.ap-southeast.bytepluses.com/api/v3", 
    api_key=os.getenv("ARK_API_KEY"), 
)
# 4. Send the API request
prompt = """
Photorealistic anthropomorphic animals hanging out in a coffee shop with no humans.
"""
 
imagesResponse = client.images.generate( 
    model="seedream-4-5-251128",
    prompt=prompt,
    watermark=False,
)
 
image_url = imagesResponse.data[0].url
print(image_url)Được hỗ trợ bởi

Trong ví dụ cụ thể này, prompt chúng tôi dùng là:

Photorealistic anthropomorphic animals hanging out in a coffee shop with no humans.Được hỗ trợ bởi

Đây là kết quả mô hình tạo ra:

Tải ảnh đã tạo về

Script trên sẽ hiển thị URL của ảnh đã tạo trong terminal. Cách làm đó không tiện nhất. Một lựa chọn tốt hơn là tạo một hàm để tải ảnh đã tạo về thư mục cục bộ của chúng ta.

import requests
from urllib.parse import urlparse
import os
def download_image(url):
    try:
        response = requests.get(url, stream=True)
        response.raise_for_status()
        parsed_url = urlparse(url)
        filename = os.path.basename(parsed_url.path)
        if not filename:
            filename = "downloaded_image"
        with open(filename, "wb") as f:
            for chunk in response.iter_content(1024):
                f.write(chunk)
        print(f"Image saved to: {filename}")
    except Exception as e:
        print(f"Error downloading image: {e}")Được hỗ trợ bởi

Tôi khuyên bạn tạo một script mới tên utils.py và đặt hàm này vào đó. Sau đó, trong script tạo ảnh, ta thêm đoạn mã sau để tải ảnh:

import utils
utils.download_image(image_url)Được hỗ trợ bởi

Chỉ định kích thước ảnh

Các ví dụ trước dùng tham số mặc định của Seedream 4.5, ngoại trừ watermark được đặt False để ẩn.

Seedream 4.5 cung cấp hai cách để chỉ định kích thước ảnh đầu ra bằng tham số size.

Cách thứ nhất là chỉ định độ phân giải của ảnh tạo bằng cách đặt size thành "2K" hoặc "4K" và mô tả tỷ lệ khung, hình dạng hoặc mục đích trong prompt bằng ngôn ngữ tự nhiên, để mô hình tự xác định chiều rộng và chiều cao. Giá trị mặc định là "2K".

Ví dụ:

prompt = """
Portait Instagram image to be used to promote travel to Tokyo, Japan.
"""
 
imagesResponse = client.images.generate( 
    model="seedream-4-5-251128",
    prompt=prompt,
    size="4K",
    watermark=False,
)Được hỗ trợ bởi

Ngoài ra, chúng ta có thể chỉ định kích thước ảnh theo pixel với chuỗi như "3750x1250", nhưng cần tuân theo hai quy tắc:

1. Tổng số pixel (rộng × cao) phải nằm giữa 3,6 triệu và 16,7 triệu.
2. Tỷ lệ khung (rộng ÷ cao) phải nằm trong khoảng từ 1/16 đến 16.

Nếu chỉ thỏa một trong hai quy tắc, kích thước là không hợp lệ. Để khỏi phải tính toán, tôi khuyên dùng phương pháp độ phân giải ở trên hoặc một trong các kích thước hợp lệ sau:

Tạo theo lô

Seedream 4.5 có chế độ tạo theo lô để tạo một tập hợp ảnh có chủ đề liên quan. Điều này hữu ích, chẳng hạn, để tạo storyboard hoặc các hình ảnh xoay quanh một chủ thể chung.

Để tạo một lô ảnh, chúng ta cần cung cấp các tham số sequential_image_generation và sequential_image_generation_options trong yêu cầu API. Ví dụ để tạo 4 ảnh:

from byteplussdkarkruntime.types.images.images import SequentialImageGenerationOptions
prompt = """
Generate a series of four visually coherent and stylistically consistent images illustrating these stages of a human life: Child, Adolescent, Adult, and Elderly. Make sure it's the same person in the four images.
"""
imagesResponse = client.images.generate( 
    model="seedream-4-5-251128", 
    prompt=prompt,
    size="2K",
    sequential_image_generation="auto",
    sequential_image_generation_options=SequentialImageGenerationOptions(max_images=4),
    response_format="url",
    watermark=False
)Được hỗ trợ bởi

Khi dùng tạo theo lô, chúng ta nhận định dạng phản hồi khác, chứa tất cả ảnh. Ta có thể lặp qua các ảnh đó và tải về như sau:

# Iterate through all image data
for image in imagesResponse.data:
    utils.download_image(image.url)Được hỗ trợ bởi

Tôi đã thử với prompt sau:

Generate a series of four visually coherent and stylistically consistent images illustrating these stages of a human life: Child, Adolescent, Adult, and Elderly. Make sure it's the same person in the four images.Được hỗ trợ bởi

Tuy nhiên, vì lý do nào đó, ảnh thứ tư luôn phá vỡ tính nhất quán và hiện ra là một phụ nữ (tôi đã thử nhiều lần).

Để tạo số lượng ảnh khác, chỉ cần đổi giá trị max_images trong yêu cầu API. Con số này có thể là số nguyên từ 1 đến 15 (bao gồm). Ví dụ, để tạo 6 ảnh, ta làm như sau:

imagesResponse = client.images.generate( 
    model="seedream-4-5-251128", 
    prompt=prompt,
    size="2K",
    sequential_image_generation="auto",
    sequential_image_generation_options=SequentialImageGenerationOptions(max_images=6),
    response_format="url",
    watermark=False
)Được hỗ trợ bởi

Tạo văn bản

Hãy kiểm thử khả năng tạo văn bản của Seedream 4.5. Trong thử nghiệm, tôi muốn xem liệu nó có thể tạo ảnh với một chứng minh toán học mà không cần chỉ định rõ nội dung văn bản muốn hiển thị hay không. Điều này cũng kiểm tra khả năng hiểu ngữ cảnh của mô hình.

Đây là prompt tôi dùng:

Generate an image of a math professor standing in front of a blackboard. On the blackboard, there is a written proof that the square root of 2 is irrational.Được hỗ trợ bởi

Và đây là kết quả:

Tôi khá hài lòng với kết quả. Không chỉ chứng minh là đúng, mô hình còn xử lý tốt một lượng văn bản lớn.

Chỉnh sửa ảnh với Seedream 4.5

Ở phần này, chúng ta học cách chỉnh sửa ảnh. Cách đơn giản hơn để chỉnh sửa ảnh với Seedream 4.5 là cung cấp URL ảnh qua tham số image và mô tả thay đổi trong prompt.

Dưới đây là ví dụ script đầy đủ:

from dotenv import load_dotenv
from byteplussdkarkruntime import Ark 
import os
import utils
load_dotenv()
client = Ark(
    base_url="https://ark.ap-southeast.bytepluses.com/api/v3", 
    api_key=os.getenv('ARK_API_KEY'), 
)
image = "https://images.pexels.com/photos/34408249/pexels-photo-34408249.jpeg"
prompt = """
Make in snowy.
"""
imagesResponse = client.images.generate( 
    model="seedream-4-5-251128", 
    prompt=prompt,
    image=image,
    response_format="url",
    watermark=False,
    size="1664x2496"
) 
 
image_url = imagesResponse.data[0].url
utils.download_image(image_url)Được hỗ trợ bởi

Trong ví dụ này, tôi đã sử dụng một bức ảnh công khai trên Pexels của Michael Fischer và dùng Seedream 4.5 để biến cảnh thành có tuyết.

Đây là kết quả tôi nhận được:

Lưu ý trong ví dụ trên, chúng ta chỉ định rõ kích thước đầu ra, "1664x2496", để khớp tỷ lệ ảnh đầu vào. Khác với hầu hết mô hình tạo ảnh AI, Seedream 4.5 sẽ không tự động tạo ảnh cùng kích thước với ảnh đầu vào. Khi tôi bỏ tham số size, đầu ra là ảnh vuông.

Chỉnh sửa ảnh cục bộ

Dùng URL ảnh là cách dễ nhất để cung cấp ảnh cho Seedream 4.5. Tuy nhiên, khá bất tiện nếu ảnh chưa được lưu trữ ở đâu đó.

API Seedream cũng cho phép chúng ta dùng ảnh cục bộ một cách dễ dàng. Để làm vậy, cần tải ảnh dưới dạng base64. Đây là một hàm để làm điều đó:

import mimetypes
import base64
def load_image_as_base64(file_path):
    mime_type, _ = mimetypes.guess_type(file_path)
if mime_type is None or not mime_type.startswith("image/"):
        raise ValueError("File is not a recognized image type")
with open(file_path, "rb") as f:
        encoded = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")
return f"data:{mime_type};base64,{encoded}"Được hỗ trợ bởi

Tôi khuyên bạn thêm hàm này vào tệp utils.py nơi chứa hàm tải ảnh, để dễ dùng trong script chính.

Giả sử chúng ta có một ảnh cục bộ trong cùng thư mục tên motard.jpeg. Đây là cách tải và chỉnh sửa ảnh đó:

image = utils.load_image_as_base64("motard.jpeg")
prompt = """
Remove the sunglasses and add a helmet.
"""
imagesResponse = client.images.generate( 
    model="seedream-4-5-251128", 
    prompt=prompt,
    image=image,
    response_format="url",
    watermark=False
) Được hỗ trợ bởi

Chỉnh sửa đầu vào đa ảnh

Seedream 4.5 hỗ trợ nhiều đầu vào ảnh. Chúng có thể được dùng để tạo ảnh mới bằng cách hòa trộn phong cách và yếu tố thị giác từ các ảnh đó.

Cung cấp nhiều ảnh trong một yêu cầu API đơn giản như gửi một danh sách chứa các ảnh. Ví dụ sau kết hợp ảnh một người và một bộ trang phục để tạo ảnh người đó mặc bộ trang phục:

image1 = utils.load_image_as_base64("woman.jpeg")
image2 = utils.load_image_as_base64("outfit.jpeg")
prompt = """
Make the woman from image 1 wear the outfit in image 2.
"""
imagesResponse = client.images.generate( 
    model="seedream-4-5-251128", 
    prompt=prompt,
    image=[image1, image2],
    response_format="url",
    watermark=False,
)Được hỗ trợ bởi

Ví dụ này cho thấy Seedream 4.5 khá tốt trong việc giữ nguyên khuôn mặt; người trong ảnh cuối vẫn rất giống với ảnh gốc. Đây là điểm mà nhiều mô hình khác thường làm chưa tốt.

Chỉnh sửa đầu ra đa ảnh

Chức năng tạo theo lô ở trên cũng hoạt động cho chỉnh sửa ảnh, nơi tổng số ảnh (đầu vào + đầu ra) không vượt quá 15. Điều này rất hữu ích, chẳng hạn, để tạo nhiều ảnh dựa trên một hình ảnh tham chiếu.

Để làm vậy, chúng ta chỉ cần kết hợp tham số image với các tham số tạo theo lô đã học ở trên. Ví dụ yêu cầu như sau:

prompt = """
Use the given logo to create a visual design system for an outdoor hiking brand, 
including backpack, hat, and shoes.
"""
image = utils.load_image_as_base64("logo.jpeg")
imagesResponse = client.images.generate( 
    model="seedream-4-5-251128", 
    prompt=prompt,
    size="2K",
    image=image,
    sequential_image_generation="auto",
    sequential_image_generation_options=SequentialImageGenerationOptions(max_images=3),
    response_format="url",
    watermark=False
) Được hỗ trợ bởi

Masking

Một số mô hình tạo ảnh AI hỗ trợ masking bằng cách cho phép người dùng cung cấp ảnh mặt nạ đen-trắng để chỉ vùng muốn chỉnh sửa. Tuy nhiên, Seedream 4.5 không hỗ trợ tham số masking một cách nguyên bản.

Dù vậy tôi vẫn thử, bằng cách gửi mặt nạ như một ảnh đầu vào và mô tả điều tôi muốn trong prompt để xem nó có thể hiểu và mô phỏng kết quả không:

Trường hợp này hoạt động, nhưng vì đây không phải tính năng tích hợp của mô hình nên không thật sự đáng tin cậy. Ví dụ, khi tôi thử thêm một con chó theo cách tương tự thì không thành công.

Các thực tiễn tốt nhất với Seedream 4.5

Như chúng ta thấy, Seedream 4.5 cho hiệu năng tốt và có vài tính năng thú vị. Để tận dụng tối đa, hãy ghi nhớ các thực tiễn tốt nhất sau.

Hướng dẫn nhắc lệnh cốt lõi

Để có kết quả tạo ảnh tốt nhất từ Seedream 4.5, hãy trả lời các câu hỏi: bạn muốn gì, vì sao cần nó, và phong cách như thế nào, đồng thời giữ cho ngắn gọn:

• Mô tả chủ thể, hành động và bối cảnh bằng ngôn ngữ giản dị.
• Chỉ rõ mục đích/trường hợp sử dụng (logo, poster, storyboard, UI, v.v.).
• Kiểm soát phong cách bằng từ khóa chính xác hoặc ảnh tham chiếu.
• Ưu tiên prompt ngắn gọn, chính xác thay vì danh sách dài tính từ.
• Đặt văn bản bắt buộc phải xuất hiện trong ảnh vào trong dấu nháy kép.

Hướng dẫn chỉnh sửa ảnh

Khi chỉnh sửa ảnh, hãy nói chính xác bạn sẽ thay đổi gì và điều gì phải giữ nguyên. Dùng bốn từ sau để chỉ hành động:

• Thêm
• Xóa
• Thay thế
• Chỉnh sửa

Nếu cảnh phức tạp, dùng gợi ý trực quan (mũi tên, khung, vẽ phác) để đánh dấu vùng có thể hữu ích cho mô hình.

Khi bạn dùng ảnh tham chiếu để giữ nguyên danh tính, phong cách hoặc đặc trưng sản phẩm, hãy luôn chỉ rõ:

• Mục tiêu tham chiếu: trích/giữ điều gì (ví dụ: thiết kế nhân vật, chất liệu, phong cách).
• Cảnh tạo ra: dùng ở đâu/như thế nào (bố cục, bối cảnh, mức độ chân thực, kích thước, vị trí).

Hướng dẫn tạo theo lô

Khi dùng nhiều ảnh đầu vào, hãy chỉ định rõ vai trò: 

• Ảnh nào cung cấp chủ thể, ảnh nào cung cấp trang phục/phong cách/phông nền?
• Gọi các ảnh là ảnh 1, ảnh 2, v.v.

Dù mô hình có tham số để chỉ số lượng ảnh muốn tạo, tốt hơn là đảm bảo cũng nêu rõ trong prompt điều bạn muốn:

• Yêu cầu “một chuỗi”, “một bộ”, hoặc chỉ định số ảnh cụ thể.
• Dùng cho storyboard, truyện tranh, bộ nhận diện thương hiệu nhất quán, bộ emoji, v.v.

Kết luận

Seedream 4.5 thể hiện như một bộ tạo ảnh chín muồi, sẵn sàng cho sản xuất, sánh ngang với các mô hình hàng đầu như Nano Banana, mang lại độ trung thực, tuân thủ chỉ dẫn và tính nhất quán liên ảnh tương đương trong khi vẫn hiệu quả về chi phí.

Điểm khiến tôi ấn tượng là API rất dễ tiếp cận khi sử dụng: cùng một endpoint generate xử lý tạo đơn, chỉnh sửa (qua URL hoặc base64), hòa trộn đa ảnh và lô tuần tự, và chúng ta bật từng chế độ chỉ bằng một tập nhỏ tham số có tên rõ ràng.

Tuy vậy, tôi không thấy nó mang lại đột phá đặc biệt nào: đây là một phiên bản xuất sắc, được thực hiện tốt của bộ công cụ tạo ảnh vốn đã quen thuộc hơn là một bước nhảy mang tính khái niệm.

Học thêm

Nếu bạn muốn tiếp tục đà học sau hướng dẫn này, hãy củng cố các nền tảng giúp dự án Seedream 4.5 vận hành trơn tru trong môi trường sản xuất.

Bắt đầu với khóa Introduction to APIs in Python để nắm vững yêu cầu có xác thực và xử lý lỗi, kết hợp với Image Processing in Python để xử lý đổi kích thước, ghép ảnh và chuyển đổi định dạng trong pipeline của bạn.

Nếu bạn đang nhắm tới con đường bài bản hơn vào ML ứng dụng và công cụ, lộ trình nghề nghiệp AI Engineer sẽ kết nối tất cả lại với quy trình triển khai các tính năng AI đáng tin cậy, có khả năng mở rộng.