GPT 이미지

from openai import OpenAI
import base64
import os

client = OpenAI(
    api_key="AIHUBMIX_API_KEY", # AIHUBMIX 키 "sk-***"로 교체
    base_url="https://aihubmix.com/v1"
)

prompt = """redesign poster of the movie [Black Swan], 3D cartoon, smooth render, bright tone, 2:3 portrait."""

result = client.images.generate(
    model="gpt-image-1",
    prompt=prompt,
    n=1, # 생성할 이미지 수, 최대 10개
    size="1024x1536", # 1024x1024 (정사각형), 1536x1024 (3:2 가로), 1024x1536 (2:3 세로), auto (기본값) 
    quality="high", # high, medium, low, auto (기본값)
    moderation="low", # low, auto (기본값) - 업데이트된 openai 패키지 필요 📍
    background="auto", # transparent, opaque, auto (기본값)
)

print(result.usage)

# 파일 이름 접두사 및 저장 디렉토리 정의
output_dir = "." # 다른 디렉토리를 지정할 수 있습니다
file_prefix = "image_gen"

# 출력 디렉토리가 있는지 확인
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

# 반환된 모든 이미지 데이터 반복
for i, image_data in enumerate(result.data):
    image_base64 = image_data.b64_json
    if image_base64: # b64_json이 비어 있지 않은지 확인
        image_bytes = base64.b64decode(image_base64)

        # --- 파일 이름 충돌 로직 처리 ---
        current_index = i
        while True:
            # 증분 카운터로 파일 이름 생성
            file_name = f"{file_prefix}_{current_index}.png"
            file_path = os.path.join(output_dir, file_name) # 전체 파일 경로 빌드

            # 파일이 있는지 확인
            if not os.path.exists(file_path):
                break # 파일 이름 충돌 없음, 루프 종료

            # 파일 이름 충돌, 카운터 증가
            current_index += 1

        # 고유한 file_path를 사용하여 파일에 이미지 저장
        with open(file_path, "wb") as f:
            f.write(image_bytes)
        print(f"이미지가 다음 위치에 저장되었습니다: {file_path}")
    else:
        print(f"인덱스 {i}의 이미지 데이터가 비어 있어 저장을 건너뜁니다.")

from openai import OpenAI
import base64
import os

client = OpenAI(
    api_key="AIHUBMIX_API_KEY", # AIHUBMIX 키 "sk-***"로 교체
    base_url="https://aihubmix.com/v1"
)

prompt = """redesign poster of the movie [Black Swan], 3D cartoon, smooth render, bright tone, 2:3 portrait."""

result = client.images.edit(
    model="gpt-image-1",
    image=open("yourpath/edit.jpg", "rb"), # 여러 참조 이미지의 경우 [list,] 사용
    n=2, # 생성할 이미지 수
    prompt=prompt,
    size="1024x1536", # 1024x1024 (정사각형), 1536x1024 (3:2 가로), 1024x1536 (2:3 세로), auto (기본값)
    # moderation="low", # 편집은 조정 지원 안 함
    quality="high" # high, medium, low, auto (기본값)
)

print(result.usage)

# 파일 이름 접두사 및 저장 디렉토리 정의
output_dir = "." # 다른 디렉토리를 지정할 수 있습니다
file_prefix = "image_edit" # 파일 이름 접두사 수정

# 출력 디렉토리가 있는지 확인
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)

# --- API에서 반환된 각 이미지 반복 ---
for i, image_item in enumerate(result.data):
    image_base64 = image_item.b64_json
    if image_base64 is None:
        print(f"경고: 이미지 {i+1}에 base64 데이터가 없어 저장을 건너뜁니다.")
        continue # b64_json 데이터가 없으면 다음 이미지로 건너뛰기

    image_bytes = base64.b64decode(image_base64)

    # --- 현재 이미지에 대해 충돌하지 않는 파일 이름 찾기 ---
    current_index = 0 # 0부터 확인 시작 또는 전역적으로 증가하는 인덱스 유지
    while True:
        # 증분 카운터로 파일 이름 생성
        file_name = f"{file_prefix}_{current_index}.png"
        file_path = os.path.join(output_dir, file_name) # 전체 파일 경로 빌드

        # 파일이 있는지 확인
        if not os.path.exists(file_path):
            break # 파일 이름 충돌 없음, 내부 루프 종료

        # 파일 이름 충돌, 카운터 증가
        current_index += 1

    # 고유한 file_path를 사용하여 현재 이미지를 파일에 저장
    try:
        with open(file_path, "wb") as f:
            f.write(image_bytes)
        print(f"편집된 이미지 {i+1}이 다음 위치에 저장되었습니다: {file_path}")
    except Exception as e:
        print(f"이미지 {i+1} 저장 오류 ({file_path}): {e}")

Usage(input_tokens=150, input_tokens_details=UsageInputTokensDetails(image_tokens=0, text_tokens=150), output_tokens=6240, total_tokens=6390)
이미지가 다음 위치에 저장되었습니다: ./image_gen_14.png

Usage(input_tokens=992, input_tokens_details=UsageInputTokensDetails(image_tokens=646, text_tokens=346), output_tokens=12480, total_tokens=13472)
편집된 이미지 1이 다음 위치에 저장되었습니다: ./image_edit_1.png
편집된 이미지 2가 다음 위치에 저장되었습니다: ./image_edit_2.png