
この専用の画像レイヤー分解ワークフローを使うと、条件を満たす 1 枚の元画像から、編集、レイアウトの再構成、素材準備に使えるベース画像と個別の視覚要素を作成できます。
タスクの最終費用は整数クレジットに切り上げられます。

出力例
Seedream 5.0 Pro Layer Decomposition
画像をレイヤーに分解

出力例
Seedream 5.0 Pro Layer Decomposition
最適
対応
オンライン試用
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モデルの作例
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判断材料
判断材料
最適なタスク
タスクがこのような場合に使えます
モデルの詳細
プロバイダー
ByteDance
カテゴリ
画像
機能
画像をレイヤーに分解
クレジットモデル
クレジット単価: 7–14 / 画像1枚
入力経路
画像 参照 1 件
プロンプト設定
任意
Seedream 5.0 Pro Layer Decomposition FAQ
ベース画像と、分離された複数の視覚レイヤーを出力します。ベース画像には選択した出力形式が使われ、分離されたレイヤーは PNG ファイルとして返されます。
いいえ。これは画像をレイヤーに分解する専用ワークフローです。元画像は必ず 1 枚で、その画像から要素を分離するために使います。複数の参照画像から新しい構図を生成する機能ではありません。
いいえ。プロンプトは任意です。空欄にすると主要な要素を自動で識別します。分離したい部分を文章で指定することも、特定領域を指示するために対応形式の <bbox>x1 y1 x2 y2</bbox> を使うこともできます。
PNG/JPEG のいずれかを 1 枚だけアップロードしてください。上限は 30 MB です。画素数は 262,144〜36,000,000、アスペクト比は 1:16〜16:1 の範囲である必要があります。HEIC と HEIF には対応していません。
低コストの編集用レイヤーで十分な場合は 1K または 1.5K、より大きなサイズが必要な場合は 2K を選びます。Auto は元画像に応じてサイズを決めるため、最大 14 クレジットの設定が適用されることがあります。
条件を満たす元画像を 1 枚アップロードし、必要に応じて分離する要素や領域を指定できます。サイズとベース画像の形式を選んで、画像レイヤー分解タスクを送信します。
このワークフローは、統合済みの元画像を 1 枚ずつ分解するためのものです。複数の参照画像を使って新しい画像を作りたい場合は、標準の Seedream 5.0 Pro ページを利用してください。
PNG または JPEG の設定はベース画像に適用されます。分離された各レイヤーは PNG ファイルで返されます。
はい。公開ページではタスクの内容を確認して準備できますが、元画像のアップロードと生成にはログインが必要です。これにより、Rivya がファイルを検証し、クレジットとタスク履歴を管理できます。
目的の被写体の境界がきれいに分離されているか、細部が適切なレイヤーに含まれているか、ベース画像が次の編集工程にも使える状態かを確認してください。
代替モデルを比較
テキストから画像を生成したり、最大16枚の参照画像で編集したりできます。1K・2K・4Kの解像度と、自動・透明・不透明の背景を選べます。
検討する理由
次のタスクに プロンプト + 任意の画像 が必要な場合に検討できます。
テキストから画像を生成したり、最大16枚の参照画像で編集したりできます。1K・2K・4Kの解像度と、自動・透明・不透明の背景を選べます。
検討する理由
次のタスクに プロンプト + 任意の画像 が必要な場合に検討できます。
Rivya で使える OpenAI の新しい GPT Image モデルです。テキストから画像生成、画像から画像生成、最大 16 枚の参照画像、明確な 1K / 2K / 4K クレジットティアに対応しています。
検討する理由
次のタスクに プロンプト + 任意の画像 が必要な場合に検討できます。
開発者アクセス
Seedream 5.0 Pro Layer Decomposition には呼び出し可能な Public API モードがありますが、参照メディアモードにはまだ Files API アップロードサポートが必要です。送信前にモデルリファレンスを確認してください。