解決 Sora 2 API 墊圖尺寸報錯的 5 種方法：Inpaint image must match 完整排查指南

使用 Sora 2 API 進行圖生視頻 （Image-to-Video） 時，墊圖尺寸不匹配是開發者最常遇到的報錯之一。本文將詳細解析 Inpaint image must match the requested width and height 錯誤的根本原因，並提供 5 種經過驗證的解決方案。

核心價值: 讀完本文，你將掌握 Sora 2 API 墊圖尺寸校驗規則，學會使用 Python Pillow 和 FFmpeg 預處理圖片，徹底解決尺寸報錯問題。

Sora 2 API 墊圖尺寸報錯原因分析

當你調用 Sora 2 API 的圖生視頻功能時，如果看到以下報錯信息：

{
  "error": {
    "message": "Inpaint image must match the requested width and height"，
    "type": "invalid_request_error"，
    "param": null，
    "code": null
  }
}

這表示你上傳的墊圖 （input_reference） 尺寸與目標視頻分辨率不匹配。

Sora 2 API 墊圖尺寸強制匹配規則

Sora 2 API 對墊圖有 嚴格的尺寸校驗機制：

Sora 2 API 支持的視頻分辨率

根據 OpenAI 官方文檔，Sora 2 API 目前支持以下分辨率：

🎯 重要提示: 你的墊圖必須與選擇的目標分辨率 像素級完全一致，例如選擇 1280×720 分辨率，墊圖就必須是精確的 1280×720 像素，差 1 個像素都會報錯。

Sora 2 API 墊圖尺寸報錯的 5 種解決方案

方案一：Python Pillow 智能裁剪填充

使用 Pillow 的 ImageOps.pad（） 方法可以智能處理任意尺寸的圖片，保持寬高比的同時填充到目標尺寸：

from PIL import Image， ImageOps
import openai

# Sora 2 API 支持的標準分辨率
SORA_RESOLUTIONS = {
    "landscape_720p": （1280， 720），
    "portrait_720p": （720， 1280），
    "landscape_1080p": （1792， 1024），
    "portrait_1080p": （1024， 1792），
}

def preprocess_image_for_sora（image_path， target_resolution="landscape_720p"）:
    """預處理圖片以匹配 Sora 2 API 尺寸要求"""
    target_size = SORA_RESOLUTIONS[target_resolution]

    # 打開原圖
    img = Image.open（image_path）

    # 使用 pad 方法：保持寬高比，填充黑色背景
    processed = ImageOps.pad（img， target_size， color=（0， 0， 0））

    # 保存處理後的圖片
    output_path = image_path.replace（".jpg"， "_sora_ready.jpg"）
    processed.save（output_path， "JPEG"， quality=95）

    return output_path

# 使用示例
processed_image = preprocess_image_for_sora（"my_image.jpg"， "landscape_720p"）

# 調用 Sora 2 API - 通過 API易 統一接口
client = openai.OpenAI（
    api_key="YOUR_API_KEY"，
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # 使用 API易 統一接口
）

with open（processed_image， "rb"） as f:
    response = client.videos.create（
        model="sora-2"，
        prompt="A serene landscape comes to life"，
        size="1280x720"，
        input_reference=f
    ）

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方案二：Python Pillow 居中裁剪（保留主體）

如果你希望保留圖片主體內容，不想要黑邊填充，可以使用居中裁剪：

from PIL import Image

def center_crop_for_sora（image_path， target_width， target_height）:
    """居中裁剪圖片以匹配 Sora 2 API 尺寸要求"""
    img = Image.open（image_path）
    orig_width， orig_height = img.size

    # 計算目標寬高比
    target_ratio = target_width / target_height
    orig_ratio = orig_width / orig_height

    if orig_ratio > target_ratio:
        # 原圖更寬，按高度縮放後裁剪兩邊
        new_height = target_height
        new_width = int（orig_width * （target_height / orig_height））
    else:
        # 原圖更高，按寬度縮放後裁剪上下
        new_width = target_width
        new_height = int（orig_height * （target_width / orig_width））

    # 先縮放
    img = img.resize（（new_width， new_height）， Image.LANCZOS）

    # 再居中裁剪
    left = （new_width - target_width） // 2
    top = （new_height - target_height） // 2
    right = left + target_width
    bottom = top + target_height

    cropped = img.crop（（left， top， right， bottom））

    output_path = image_path.replace（".jpg"， f"_{target_width}x{target_height}.jpg"）
    cropped.save（output_path， "JPEG"， quality=95）

    return output_path

# 爲橫屏 720p 視頻準備墊圖
processed = center_crop_for_sora（"my_photo.jpg"， 1280， 720）

方案三：FFmpeg 命令行批量處理

對於需要批量處理的場景，FFmpeg 是更高效的選擇：

居中裁剪模式（Cover）:

# 先縮放保持比例，再居中裁剪到目標尺寸
ffmpeg -i input.jpg -vf "scale=1280:720:force_original_aspect_ratio=increase，crop=1280:720" output_sora.jpg

填充模式（Letterbox）:

# 保持原比例縮放，不足部分填充黑色
ffmpeg -i input.jpg -vf "scale=1280:720:force_original_aspect_ratio=decrease，pad=1280:720:（ow-iw）/2:（oh-ih）/2:black" output_sora.jpg

批量處理腳本:

#！/bin/bash
# 批量處理當前目錄所有 jpg 圖片爲 Sora 2 API 720p 橫屏格式

for file in *.jpg； do
    ffmpeg -i "$file" \
        -vf "scale=1280:720:force_original_aspect_ratio=increase，crop=1280:720" \
        -q:v 2 \
        "sora_ready_$file"
done

方案四：使用 crop_bounds 參數（API 內置裁剪）

Sora 2 API 提供了 crop_bounds 參數，可以在 API 層面指定裁剪區域：

import openai

client = openai.OpenAI（
    api_key="YOUR_API_KEY"，
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # 使用 API易 統一接口
）

# 使用 crop_bounds 指定裁剪區域（以比例形式）
with open（"full_size_image.jpg"， "rb"） as f:
    response = client.videos.create（
        model="sora-2"，
        prompt="動態視頻效果"，
        size="1280x720"，
        input_reference=f，
        crop_bounds={
            "left_fraction": 0.1，    # 左邊裁掉 10%
            "top_fraction": 0.1，     # 頂部裁掉 10%
            "right_fraction": 0.9，   # 右邊保留到 90%
            "bottom_fraction": 0.9   # 底部保留到 90%
        }，
        frame_index=0  # 圖片作爲第一幀
    ）

⚠️ 注意: 使用 crop_bounds 時，裁剪後的區域仍需與目標視頻分辨率匹配，建議結合前置預處理使用。

方案五：完整的圖片預處理工具類

以下是一個生產級的圖片預處理工具類，包含多種處理模式：

from PIL import Image， ImageOps
from pathlib import Path
import io

class SoraImagePreprocessor:
    """Sora 2 API 墊圖預處理工具"""

    RESOLUTIONS = {
        "1280x720": （1280， 720），
        "720x1280": （720， 1280），
        "1792x1024": （1792， 1024），
        "1024x1792": （1024， 1792），
    }

    def __init__（self， target_resolution="1280x720"）:
        if target_resolution not in self.RESOLUTIONS:
            raise ValueError（f"不支持的分辨率: {target_resolution}"）
        self.target_size = self.RESOLUTIONS[target_resolution]

    def pad（self， image_path， bg_color=（0， 0， 0））:
        """填充模式：保持原圖比例，添加背景色填充"""
        img = Image.open（image_path）
        return ImageOps.pad（img， self.target_size， color=bg_color）

    def cover（self， image_path）:
        """覆蓋模式：保持原圖比例，居中裁剪"""
        img = Image.open（image_path）
        return ImageOps.fit（img， self.target_size， Image.LANCZOS）

    def stretch（self， image_path）:
        """拉伸模式：強制拉伸到目標尺寸（不推薦）"""
        img = Image.open（image_path）
        return img.resize（self.target_size， Image.LANCZOS）

    def to_bytes（self， img， format="JPEG"， quality=95）:
        """將 PIL Image 轉換爲字節流，用於 API 上傳"""
        buffer = io.BytesIO（）
        img.save（buffer， format=format， quality=quality）
        buffer.seek（0）
        return buffer

    def process_and_save（self， image_path， mode="cover"， output_path=None）:
        """處理並保存圖片"""
        if mode == "pad":
            processed = self.pad（image_path）
        elif mode == "cover":
            processed = self.cover（image_path）
        elif mode == "stretch":
            processed = self.stretch（image_path）
        else:
            raise ValueError（f"不支持的模式: {mode}"）

        if output_path is None:
            p = Path（image_path）
            output_path = p.parent / f"{p.stem}_sora_{self.target_size[0]}x{self.target_size[1]}{p.suffix}"

        processed.save（output_path， quality=95）
        return output_path

# 使用示例
preprocessor = SoraImagePreprocessor（"1280x720"）

# 方式1：處理並保存
output = preprocessor.process_and_save（"my_image.jpg"， mode="cover"）
print（f"處理完成: {output}"）

# 方式2：直接獲取字節流用於 API 調用
img = preprocessor.cover（"my_image.jpg"）
image_bytes = preprocessor.to_bytes（img）

import openai
from PIL import Image， ImageOps
import io

class SoraImagePreprocessor:
    """Sora 2 API 墊圖預處理工具"""

    RESOLUTIONS = {
        "1280x720": （1280， 720），
        "720x1280": （720， 1280），
        "1792x1024": （1792， 1024），
        "1024x1792": （1024， 1792），
    }

    def __init__（self， target_resolution="1280x720"）:
        if target_resolution not in self.RESOLUTIONS:
            raise ValueError（f"不支持的分辨率: {target_resolution}"）
        self.target_size = self.RESOLUTIONS[target_resolution]

    def cover（self， image_path）:
        """覆蓋模式：保持原圖比例，居中裁剪"""
        img = Image.open（image_path）
        return ImageOps.fit（img， self.target_size， Image.LANCZOS）

    def to_bytes（self， img， format="JPEG"， quality=95）:
        """將 PIL Image 轉換爲字節流"""
        buffer = io.BytesIO（）
        img.save（buffer， format=format， quality=quality）
        buffer.seek（0）
        return buffer


def generate_video_with_image（image_path， prompt， resolution="1280x720"）:
    """
    使用預處理後的圖片生成 Sora 2 視頻

    Args:
        image_path: 原始圖片路徑
        prompt: 視頻描述提示詞
        resolution: 目標分辨率

    Returns:
        視頻生成任務 ID
    """
    # 1. 預處理圖片
    preprocessor = SoraImagePreprocessor（resolution）
    processed_img = preprocessor.cover（image_path）
    image_bytes = preprocessor.to_bytes（processed_img）

    # 2. 初始化客戶端 - 通過 API易 統一接口
    client = openai.OpenAI（
        api_key="YOUR_API_KEY"，
        base_url="https://api.apiyi.com/v1"
    ）

    # 3. 調用 Sora 2 API
    response = client.videos.create（
        model="sora-2"，
        prompt=prompt，
        size=resolution，
        input_reference=image_bytes，
        duration=5  # 視頻時長（秒）
    ）

    return response


# 完整調用示例
if __name__ == "__main__":
    result = generate_video_with_image（
        image_path="landscape_photo.jpg"，
        prompt="The scene comes alive with gentle wind moving through the trees"，
        resolution="1280x720"
    ）
    print（f"視頻生成任務已提交: {result}"）

Sora 2 API 墊圖預處理模式對比

選擇合適的預處理模式對視頻效果至關重要：

💡 選擇建議: 選擇哪種預處理模式主要取決於您的圖片內容和最終效果需求。我們建議通過 API易 apiyi.com 平臺進行實際測試，以便快速驗證不同模式的效果差異。

不同場景的推薦模式

Sora 2 API 墊圖常見問題

# 高質量處理設置
img = img.resize（target_size， Image.LANCZOS）  # 使用 Lanczos 算法
img.save（output_path， "JPEG"， quality=95）     # 高質量保存

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import os

def batch_process（image_dir， output_dir， resolution="1280x720"）:
    preprocessor = SoraImagePreprocessor（resolution）

    def process_single（filename）:
        input_path = os.path.join（image_dir， filename）
        output_path = os.path.join（output_dir， f"sora_{filename}"）
        return preprocessor.process_and_save（input_path， "cover"， output_path）

    image_files = [f for f in os.listdir（image_dir） if f.endswith（（'.jpg'， '.png'））]

    with ThreadPoolExecutor（max_workers=4） as executor:
        results = list（executor.map（process_single， image_files））

    return results

Sora 2 API 墊圖尺寸速查表

爲方便快速查詢，以下是完整的尺寸匹配速查表：

📌 提示: 可用平臺包括 API易 apiyi.com、OpenAI 官方 API 等，建議選擇響應速度快、價格優惠的平臺進行開發測試。

總結

Sora 2 API 墊圖尺寸報錯是開發者最常遇到的問題之一，核心解決思路是：

1. 理解規則: 墊圖必須與目標視頻像素級尺寸一致
2. 選擇模式: 根據圖片內容選擇 Pad 或 Cover 模式
3. 前置處理: 使用 Python Pillow 或 FFmpeg 預處理
4. 驗證尺寸: 處理後驗證圖片尺寸是否匹配

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作者: APIYI Team | 更多 AI 開發技巧請訪問 apiyi.com

參考資料:

1. OpenAI Sora API 文檔: 圖生視頻接口說明
   • 鏈接: platform.openai.com/docs/guides/video-generation
2. Pillow 官方文檔: ImageOps 圖像處理模塊
   • 鏈接: pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/ImageOps.html
3. FFmpeg 官方文檔: 視頻和圖片處理濾鏡
   • 鏈接: ffmpeg.org/ffmpeg-filters.html