作为一个写代码的，我们这辈子最怕听到产品经理或者甲方爸爸说什么？

不是“服务器炸了”，也不是“需求变了”。

而是——

“这个图，能不能稍微改一下？要有那种五彩斑斓的黑，还要有一种低调的奢华感。”

这时候，你转头看向旁边的UI设计师，发现他正戴着降噪耳机，眼神涣散地盯着屏幕，手里握着数位板仿佛握着一把刀。你不敢说话，你只能默默打开美图秀秀，然后把图改得像个马赛克。

但是！时代变了！

今天我要给大家安利一个“救命神器”，一个能让你在命令行里指点江山，把图片玩弄于股掌之间的AI模型——fal-ai/bytedance/seedream/v4/edit。

光听名字是不是有点长？别急，我们来拆解一下：

• Fal-ai：那个推理速度快到让你怀疑人生的平台。

• ByteDance：字节跳动，那个最懂人类“视觉爽点”的公司（抖音/TikTok懂的都懂）。

• Seedream v4：他们的旗舰级文生图模型。

• Edit：重点来了，这是专门用来**搞事情（编辑图片）**的版本！

简单来说，这就是字节跳动把他们最强的“美颜/修图/脑补”算法打包了，放在了一个极速服务器上供你调用。

一、 这玩意儿到底强在哪？

你可能会说：“切，Stable Diffusion我也会搭，ControlNet我也玩过。”

兄弟，格局小了。Seedream v4 Edit 的核心优势在于两个字：听话。

以前我们用SD做局部重绘（Inpainting），经常出现这种情况：

• 你： “把这只猫换成狗。”

• SD： “好的，给你画了一只长着猫耳朵的克苏鲁怪物。”

而 Seedream v4 Edit 就像是一个在大厂历练多年的资深美工，它不仅懂你的Prompt，还懂光影，懂融合，懂审美。

它的主要必杀技有：

1. 精准局部重绘（Inpainting）： 指哪改哪，毫无PS痕迹。

2. 智能扩图（Outpainting）： 1:1的图想变16:9？它能自动脑补出周围的环境，而且逻辑通顺，不会在天上画个下水道。

3. 风格一致性： 这一点是字节的强项，生成的图非常有质感，不会有一眼假的“AI塑料感”。

二、 Talk is cheap, show me the code

在CSDN不贴代码就是耍流氓。来，我们看看怎么用 Python 把它跑起来。

首先，你需要去 fal.ai 搞个 Key（大概率有免费额度或者很便宜，够你玩很久）。

环境准备：

bash

复制代码

pip install fal-client

上代码（Python）：

python

复制代码

import

 fal_client

import

 os

# 记得把你的Key设为环境变量，或者直接硬编码（虽然不推荐，但为了测试嘛...）

os.environ[

"FAL_KEY"] = "你的_FAL_KEY_写在这里"

def magic_photoshop

():

    print("正在连接字节跳动的神秘力量..."

)

    

    handler = fal_client.submit(

        "fal-ai/bytedance/seedream/v4/edit"

,

        arguments={

            # 原始图片链接，这里随便放个例子

            "image_url": "https://example.com/my_ugly_photo.jpg"

,

            

            # 蒙版图片链接（Mask），告诉AI哪里需要改

            # 如果是扩图，这里会有不同的设置，具体看文档

            "mask_url": "https://example.com/my_mask.png"

,

            

            # 你的灵魂咒语

            "prompt": "A cyberpunk style robot holding a cup of coffee, highly detailed, 8k resolution"

,

            

            # 负面咒语，告诉它别画啥

            "negative_prompt": "ugly, blurry, low quality, distorted hands"

,

            

            # 引导系数，越高越听Prompt的话，越低越放飞自我

            "guidance_scale": 7.5

,

            

            # 步数，一般20-30就够了，字节的模型很快

            "num_inference_steps": 20

        },

    )

    # 等待奇迹发生

    result = handler.get()

    

    print("搞定！收工！"

)

    print("图片地址在这里：", result['images'][0]['url'

])

if __name__ == "__main__"

:

    magic_photoshop()

代码解析：

这代码简单到令人发指。你只需要提供一张图，告诉它哪里要改（Mask），然后输入你的脑洞（Prompt），剩下的交给 

fal-ai 的显卡去燃烧。

三、 实战场景：它能干啥？

别光想着拿它生成二次元老婆，这玩意儿在职场上可是有大用的。

1. 电商图拯救者

老板给你一张产品图，说：“这个模特衣服颜色太土了，换成今年的流行色‘薄荷曼波’。”

以前：

 打开PS，抠图，调色，边缘处理，耗时30分钟。

现在： 涂抹衣服区域，Prompt输入 mint green fashion dress，回车，耗时3秒。

2. 废片拯救计划

出去团建拍了大合照，结果背景里有个路人在挖鼻孔。

以前：

 裁掉，照片比例变得很奇怪。

现在： 涂抹路人，Prompt输入 background，路人消失了，变成了和谐的树木或墙壁。

3. 创意扩充

你做PPT需要一张横图，但手头只有一张竖屏的手机照。

以前：

 强行拉伸，人变得两米宽。

现在： 用 Seedream v4 Outpainting，左右两边自动补全，毫无违和感。

四、 总结与吐槽

fal-ai/bytedance/seedream/v4/edit 这个模型给我的感觉就是：快、准、狠。

它继承了字节系产品一贯的“大力出奇迹”风格，在美学评分上确实有一手。对于我们开发者来说，这意味着我们可以通过简单的 API 调用，在自己的 App 或网站里集成“PS级”的修图功能。

以后再有产品经理让你改图，你就可以优雅地把这个 Python 脚本甩给他，并说：

“图我已经帮你改好了，如果你觉得不好看，那是你 Prompt 写得不行，建议去进修一下英语。”

最后提醒：

虽然 AI 很强，但千万别拿去干坏事（比如把老板换成猪头），否则...你懂的，CSDN 账号还在，人没了。

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