Seedream 5.0 Pro Layerize API で 1 枚の画像を編集可能なレイヤーに分解する

この記事では、つまずきやすい部分を中心に扱います。「どの要素を分解するか」を指定する 3 つの方法、枚数課金によってレイヤー数がコストの主変数になる理由、そして通常生成より厳しい入力制約です。

何が返ってくるのか

注目すべきはベース画像です。Layerize がポスターから見出しを剥がすとき、そこに穴は残りません。文字の下にあった内容が再構築されます。これがセグメンテーションマスクとの本質的な違いであり、出力をそのままデザインツールに持ち込める理由です。

レイヤーを指定する 3 つの方法

1. prompt を送らない — 自動で全分解

{
  "model": "doubao-seedream-5.0-pro-layerize",
  "image_urls": ["https://example.com/poster.png"],
  "quality": "auto",
  "output_format": "jpeg"
}

プロンプトを一切与えない場合、モデルは画像内の主要な要素をすべて自分で検出します。テキストブロック、被写体、装飾、背景を 1 つずつ独立したレイヤーに分解します。これがこのモデルの主用途で、複雑なポスターなら 10 枚以上に分解されるのが普通です。

2. 自然言語 — 欲しい要素を名指しする

{
  "model": "doubao-seedream-5.0-pro-layerize",
  "prompt": "オウムとタイトル文字を分解して",
  "image_urls": ["https://example.com/poster.png"],
  "quality": "2K"
}

2〜3 個の要素だけが必要で、全分解の費用をかけたくない場合に使います。要素は意味的に識別されるため、「タイトル文字」と書くだけでよく、位置を知っている必要はありません。

3. bbox 座標 — 領域を厳密に指定する

{
  "model": "doubao-seedream-5.0-pro-layerize",
  "prompt": "タイトル文字<bbox>179 58 809 197</bbox>, オウム 1 羽<bbox>330 274 641 991</bbox>",
  "image_urls": ["https://example.com/poster.png"],
  "quality": "1.5K"
}

非同期フロー

ステップ 1 — タスクを投入する

curl -X POST https://api.evolink.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "doubao-seedream-5.0-pro-layerize",
    "image_urls": ["https://example.com/poster.png"],
    "quality": "auto"
  }'

返ってくるのは画像ではなくタスクハンドルです。

{
  "id": "task-unified-1757165031-seedream5prolayerize",
  "object": "image.generation.task",
  "model": "doubao-seedream-5.0-pro-layerize",
  "status": "pending",
  "progress": 0,
  "type": "image",
  "task_info": { "can_cancel": true, "estimated_time": 120 },
  "usage": { "billing_rule": "per_call", "credits_reserved": 39.168 }
}

ステップ 2 — 完了までポーリングする

curl https://api.evolink.ai/v1/tasks/task-unified-1757165031-seedream5prolayerize \
  -H "Authorization: Bearer $EVOLINK_API_KEY"

ステップ 3 — レイヤーを読み取る

入力制約は通常生成より厳しい

このフローで最も失敗が多いのがここです。Layerize は通常の Seedream 生成が受け付ける入力をすべて受け付けるわけではありません。

課金：数えるのはリクエスト数ではなく出力画像数

EvoLink の Layerize は BytePlus 公式価格より 20% 安く設定されています。

実際の計算例を 2 つ挙げます。

つまずきやすい 4 点

1. キーを省略せず "prompt": "" を送ってしまう。このモデルで最も有用な自動検出が無効になります。
2. output_format: "png" がレイヤーに効くと思い込む。これはベース画像のみを制御します。レイヤーは常に alpha 付き PNG です。
3. 失敗を部分的な成功として扱う。部分成功は存在しません。1 枚でも失敗すれば全体が失敗し全額返金されるため、リトライ処理は「全か無か」を前提に書いてください。
4. リンクを失効させる。24 時間で消えます。ポーリングと同じジョブ内でダウンロードしてください。

よくある質問

最大で何枚のレイヤーが得られますか？

レイヤーは 1〜16 枚、これにベース画像を加えて最大 17 枚の出力画像です。枚数を指定することはできず、分解結果によって決まります。

どの要素をレイヤーにするか制御できますか？

レイヤーは本当に透過 PNG ですか？

1 回の呼び出しにどれくらいかかりますか？

レイヤーが 1 枚失敗したらどうなりますか？

リクエスト全体が失敗し（部分成功はありません）、全額返金されます。

どんな画像でも分解できますか？

PNG または JPEG で、総ピクセル数 262,144 以上（例：512×512）、30MB 未満、アスペクト比 1:16 〜 16:1 である必要があります。通常生成では受け付けられる webp も、ここでは拒否されます。