
이 전용 이미지-투-레이어 워크플로를 사용해 조건에 맞는 소스 이미지 한 장을 기본 이미지와 분리된 시각 요소로 변환하고, 편집·레이아웃 재구성·자산 준비에 활용하세요.
최종 작업 비용은 정수 크레딧으로 올림 처리됩니다.

예시 출력
Seedream 5.0 Pro Layer Decomposition
이미지를 레이어로 분리

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Seedream 5.0 Pro Layer Decomposition
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모델 세부 정보
제공업체
ByteDance
카테고리
이미지
기능
이미지를 레이어로 분리
크레딧 모델
크레딧 요율: 7–14 / 이미지 1장
입력 경로
이미지 참조 1개
프롬프트 설정
선택 사항
Seedream 5.0 Pro Layer Decomposition FAQ
기본 이미지와 분리된 시각 레이어를 생성합니다. 기본 이미지는 선택한 출력 형식을 따르며, 분리된 레이어는 PNG 파일로 반환됩니다.
아닙니다. 이 기능은 전용 이미지-투-레이어 워크플로입니다. 소스 이미지가 정확히 한 장 필요하며, 여러 참조로 새 구성을 생성하는 것이 아니라 해당 이미지에서 요소를 분리하도록 설계되었습니다.
아닙니다. 프롬프트는 선택 사항입니다. 주요 요소를 자동으로 식별하려면 비워 두고, 분리할 부분을 설명하거나, 특정 영역을 지정해야 한다면 지원되는 <bbox>x1 y1 x2 y2</bbox> 표현식을 사용하세요.
30MB 이하의 PNG/JPEG 이미지를 정확히 한 장 업로드하세요. 소스 이미지는 262,144~36,000,000픽셀이어야 하며 화면비는 1:16~16:1이어야 합니다. HEIC와 HEIF는 지원하지 않습니다.
비용을 낮춘 편집용 분해 결과로 충분하다면 1K 또는 1.5K를, 더 높은 크기 등급이 필요하다면 2K를 사용하세요. Auto는 소스 이미지에 따라 크기를 선택하며 최대 14크레딧 등급이 필요할 수 있습니다.
조건에 맞는 소스 이미지 한 장을 업로드하고, 필요하면 분리할 요소나 영역을 설명한 뒤, 크기와 기본 이미지 형식을 선택해 이미지-투-레이어 작업을 제출할 수 있습니다.
이 워크플로는 한 번에 하나의 병합된 소스 구성을 분해합니다. 여러 참조로 새 이미지를 안내하려면 표준 Seedream 5.0 Pro 페이지를 사용하세요.
PNG 또는 JPEG 설정은 기본 이미지 형식을 제어합니다. 분리된 레이어 자체는 PNG 파일로 반환됩니다.
네. 공개 페이지에서 작업을 이해하고 준비할 수 있지만, Rivya가 파일을 검증하고 크레딧과 작업 기록을 관리해야 하므로 소스 업로드와 생성에는 로그인이 필요합니다.
의도한 피사체 경계가 깔끔하게 분리됐는지, 작은 디테일이 올바른 레이어에 남았는지, 기본 이미지가 다음 편집 단계에도 적합한지 검토하세요.
대안 비교
텍스트로 이미지를 만들거나 최대 16장의 참조 이미지로 편집하세요. 1K, 2K, 4K 해상도와 자동, 투명, 불투명 배경을 선택할 수 있습니다.
고려할 이유
다음 작업에 프롬프트 + 선택적 이미지이 필요할 때 고려하세요.
텍스트로 이미지를 만들거나 최대 16장의 참조 이미지로 편집하세요. 1K, 2K, 4K 해상도와 자동, 투명, 불투명 배경을 선택할 수 있습니다.
고려할 이유
다음 작업에 프롬프트 + 선택적 이미지이 필요할 때 고려하세요.
Rivya에서 제공되는 OpenAI의 더 새로운 GPT Image 모델로, 텍스트-이미지 생성, 이미지-이미지 변환, 최대 16장 참조 이미지, 명확한 1K / 2K / 4K 크레딧 단계를 제공합니다.
고려할 이유
다음 작업에 프롬프트 + 선택적 이미지이 필요할 때 고려하세요.
개발자 접근
Seedream 5.0 Pro Layer Decomposition에는 호출 가능한 Public API 모드가 있지만, 참조 미디어 모드는 아직 Files API 업로드 지원이 필요합니다. 제출 전에 모델 레퍼런스를 확인하세요.