
如何用 Seedream 5.0 Pro 做多参考图生成:EvoLink 生产级工作流指南
**更新于 2026-07-08。**本文事实以 EvoLink 上已开放的路由为准核对。实时价格表和 Playground 在 Seedream 5.0 Pro 页面;本文讲工作流,不做价格表。
快速结论:参考图比产量更重要时,用 Pro
本文覆盖什么、不替代什么
已核实的 Pro 事实(EvoLink 用户视角)
以下事实于 2026-07-07 对照 EvoLink 路由核实:
| 能力 | 当前状态 | 对产品实现的影响 |
|---|---|---|
| 参考图 | 每次请求最多 10 张(image_urls) | 主体+材质+风格+背景+品牌资产可在一次调用里给齐 |
| 输入图计费 | 每张输入图 0.1734 credits | 单参考编辑会增加一张输入图费用 |
| 输出 | 每次一张(n = 1) | 要 N 个变体就发 N 个请求;UI 不要按多图响应设计 |
| 输出档位 | 1K、2K 或精确 宽x高(1024x1024 至 2048x2048) | 直接按投放位尺寸生成,省掉裁切步骤 |
| 档位边界 | 总像素超过 2,360,000 计入 2K | 自定义尺寸可能悄悄跨档,先算乘积 |
| 输出格式 | jpeg(默认)或 png | 透明底和后期管线选 png |
| 不支持 | 组图、流式输出、联网搜索、guidance_scale、图层、prompt_priority | UI 里隐藏这些控件;需要它们的请求走别的路由 |
| 任务模型 | 异步任务,轮询或回调 | 按"最终拿到结果"设计,不是同步响应 |
第一步:生成之前先过路由闸门
多参考是 Pro 的本职,但不是所有图像任务都是多参考任务。先分路,再生成:
| 你的任务 | 用 Pro | 用 Seedream 5.0 Lite | 用其他路由 |
|---|---|---|---|
| 商品/角色必须严格贴合参考图 | ✅ | ||
| 对已有图做指令式编辑 | ✅ | ||
| 精确投放位尺寸(如 1376x768 横幅) | ✅ | ||
| 大批量草稿、成本优先 | ✅($0.031/图) | ||
| 故事组图/一组相关图 | ✅(支持组图) | ||
| 单次需要超过 10 张参考图(最多 14 张) | ✅ | ||
| 需要 4K 输出(超过 Pro 的 2K 上限) | Seedream 4.5 |
model 做成配置项而不是常量,以后切换或兜底不用发版。第二步:把参考图当"结构化输入",不是附件
image_urls 里放了什么、为什么放。按角色组织:- 主体参考——必须保持一致的商品/人物/角色,用干净、光线好的图;模型只能保住它看得清的东西
- 材质/细节参考——质感、面料、logo 位置、包装细节的特写
- 风格参考——想迁移其光影、调色、构图的图
- 背景/场景参考——主体要被放进去的环境
- 品牌资产参考——版式或视觉语言样本
要守的实际约束:
- **上限 10 张。**想塞更多时,通常是角色混乱了——先砍风格参考,别砍主体参考
- **顺序影响 Prompt。**你会用"图 1、图 2"指代,定一个稳定约定:主体在前,然后材质、风格、背景
- **成本提示:**第 1-10 张每张 0.1734 credits。满配 10 张在输出档位之外增加 1.734 credits 输入成本——要规划,但别为省这点钱砍主体参考,砍装饰性参考

第三步:尺寸和输出格式的安全选法
1K;大图场景(首屏横幅、可放大的商品视图)用 2K。宽x高,比例预设覆盖 1:1、4:3、3:4、16:9、9:16、3:2、2:3。按投放位尺寸直接生成优于"生成方图再裁"——构图可控,还省一步。宽 × 高,在用户点生成之前把档位亮出来。jpeg——文件小、到处能显示。下游需要透明底或无损输入(合成、印刷预处理、二次编辑)时用 png。产品文案里不要承诺 4K:这条路由今天的上限是 2048x2048。第四步:Prompt 要告诉模型每张参考图的用途
参考图一多,无结构的 Prompt 会让模型猜哪张图演什么角色。把猜测消灭掉——按位置分配角色:
图 1 是产品(形状、标签、配色严格保持)。
图 2 只取面料质感,用于背景。
图 3 只取光影和氛围。
把产品放在阳光工作室的胡桃木架上,
16:9 构图,左侧留白给标题文案。在生产里站得住的写法:
- 每张参考一句话,角色写明("严格保持"、"只取风格"、"只做背景")——这是"风格迁移"和"主体被意外替换"的分界线
- **先写"什么不能变",再写"要变什么"。**保持性指令("图 1 的标签文字原样保留")比指望模型自觉有效得多
- 编辑任务点明操作和边界:"把图 1 的外套换成图 2 的外套。脸、姿势、背景都不要动。"
- 版式诉求写进 Prompt("右侧三分之一留空放文案")——这条路由没有图层控件
第五步:批量之前先算成本
| 请求形态 | 输出档位 | 输入图 | 成本构成 |
|---|---|---|---|
| 纯 Prompt 草稿 | 1K | 0 | 只有输出档位——最便宜的 Pro 请求 |
| 单参考编辑 | 1K | 1(计费) | 输出档位 + 0.1734 credits 输入 |
| 满配多参考(10 张) | 2K | 10(全部计费) | 输出档位 + 1.734 credits 输入——最贵形态 |
| N 个变体批量 | 1K × N | 每次同一组参考 | 输入图按请求计费,不是按项目 |
批量的坑就在最后一行:参考图输入成本每个请求都重复。同一组 10 张参考出 10 个变体,参考附加费付 10 次。探索构图阶段用 1K + 精简参考集,满配参考留给定稿。
第六步:进生产前的护栏(UI 和后端)
把路由契约写成校验,不是写成文档:
- UI 限制参考图上传 ≤10 张,API 层同样拒绝
- n 锁定为 1,隐藏批量数量控件;变体用并行请求实现
- 隐藏不支持的参数——流式、联网搜索、
guidance_scale、图层、prompt_priority;透传它们只会换来报错或静默无效 - 生成前展示计费档位(用 2,360,000 像素边界算)
- 按异步任务设计:轮询或回调、及时持久化产物、围绕失败任务做重试
- 逐请求记录 usage 字段——
credits_used、input_images、billable_input_images、generated_images、output_tier、output_pixels——这是成本归因的凭证;没有 token 计数要对账 - **接好兜底路由。**Pro 异常或请求需要组图时,换一个 model 字符串切到 Seedream 5.0 Lite
示例工作流
**电商商品换装。**图 1:白底商品图。图 2:目标面料/配色。Prompt:只换材质,几何形状和标签保持。按商城列表页精确尺寸输出。两张输入图都会计费,每个 SKU 变体输入成本增加 0.34 credits。
**品牌一致性系列。**图 1-2:品牌主体。图 3:品牌风格样本。每个投放位(1:1 信息流、9:16 故事、16:9 横幅)单独请求、同一组参考、各自尺寸。一致性来自共享参考,不靠组图功能。
output_format: "png",主体居中、纯色背景,按合成需要的尺寸出图,接进现有抠图/合成步骤。**多语言广告本地化。**参考集固定,只按市场改 Prompt 语言和留白指令。参考图锁定的主体远比重写 Prompt 稳——参考集就是你的一致性契约。
什么时候不要用 Pro
- 大批量、成本优先的草稿——Seedream 5.0($0.031/图)才是批量路由
- 故事组图——Pro 不支持,用 Seedream 5.0
- 需要联网上下文——本路由没有联网搜索
- 承诺了 2K 以上交付——上限 2048x2048,别在这条路由上卖 4K
- 参考图超过 10 张——Seedream 5.0 Lite 支持最多 14 张
上线检查清单
- 路由闸门(Pro / 5.0 / 4.5 用配置而非常量)
- 参考图上传限 10 张;角色分工文档给到内容团队
- 档位计算器接 2,360,000 像素边界,生成前展示
- 不支持参数在 UI 隐藏并在服务端剥离
- 异步任务处理:轮询/回调、产物持久化、失败重试
- usage 字段逐请求入日志,做成本归因
- 兜底路由用一行 model 切换验证过
- 价格展示指向权威价格表,不硬编码数字
- QA:单参考编辑、10 参考生成、png 输出、精确尺寸请求各过一遍
FAQ
Seedream 5.0 Pro 一次能用几张参考图?
image_urls)。每张输入图按 0.1734 credits 计费。怎么让角色/商品在多张图里保持一致?
每个请求复用同一组主体参考,并在 Prompt 里写明角色("图 1 的产品严格保持")。一致性来自参考图复用,不是一次生成全部。
一次请求能出多张图吗?
不能——本路由 n 固定为 1。变体用并行请求;注意输入图按请求计费。
什么时候选 2K?
图会被放大看的时候(首屏横幅、可缩放商品图)。注意档位按总像素判定:超过 2,360,000 像素即按 2K 计费,自定义尺寸也一样。
什么时候输出 PNG?
下游需要透明底或无损输入时(合成、印刷、二次编辑)。其余场景 jpeg 更小、兼容性更好。
Pro 支持组图吗?
能联网搜索吗?
不能。所有上下文通过 Prompt 和参考图提供。
现价在哪看?
有流式输出吗?
没有。异步任务:提交后轮询或等回调。


