소개
MiniMax H3 Image LoRA 이미지 편집은 참조 이미지 속 사람과 사물을 새로운 장면, 의상, 포즈, 스타일로 다시 렌더링하며, 오픈웨이트 MiniMax H3에 직접 만든 LoRA 파일을 최대 3개까지 불러옵니다. 이미지 1~9장을 보내 Picture 1, Picture 2처럼 부르면, 1k 또는 2k 이미지 한 장이 첫 번째 참조의 모양이나 15가지 화면비 중 하나로 돌아옵니다.
시작 자료에 따라 모드 선택하기
| 가진 자료 | 모드 |
|---|---|
| 글로 쓴 설명 | MiniMax H3 Image LoRA 텍스트→이미지 |
| 바꾸고 싶은 이미지 1~9장 | MiniMax H3 Image LoRA 이미지 편집 |
| 움직이고 싶은 스틸 | MiniMax H3 LoRA 이미지→영상 |
핵심 기능 및 하이라이트
참조에서 이어지는 정체성
얼굴, 헤어스타일, 눈에 띄는 옷 디테일은 이어지고 나머지는 모두 바뀝니다. 저희 테스트에서 인물 사진 한 장을 완전히 다른 배경과 포즈에 놓았는데도 얼굴과 머리는 누가 봐도 같은 사람으로 남았습니다.
번호를 붙인 원본 최대 9장
사람, 의상, 소품, 장소를 각각 다른 이미지에서 가져와 한 요청에 합칠 수 있습니다. 프롬프트에서 번호를 매기면 어떤 그림이 어떤 역할을 하는지 모델이 압니다.
커스텀 가중치로 하는 무검열 편집
참조는 무엇이 담겨 있든 있는 그대로 받아들여집니다. 맞는 LoRA와 저희의 가장 강한 콘텐츠 프롬프트를 쓰면 편집이 쓴 그대로 그려졌습니다. 심사도 필터도 없습니다.
요청 파라미터
| 파라미터 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
prompt | 예 | 각 그림이 무엇을 맡는지 적은 다음 새 장면, 의상, 스타일을 묘사하십시오. 정체성은 참조에서 오므로 얼굴을 묘사할 필요가 없습니다. 1자 이상 · 5000자 이하 |
image_urls | 예 | 참조 1~9장이며 프롬프트에서 <Picture 1>, Picture 2처럼 부릅니다. 화면비를 고르지 않으면 첫 번째 이미지가 출력 모양도 정합니다. 1개 이상 · 9개 이하 |
aspect_ratio | 아니요 | 비워 두면 첫 번째 참조를 따르고, 15가지 비율 중 하나를 고를 수도 있습니다. 가격에는 영향이 없습니다. |
resolution | 아니요 | 1k는 약 100만 화소, 2k는 약 400만 화소입니다. |
loras | 아니요 | MiniMax H3용으로 학습한 {path, scale} 항목을 최대 3개 넣으며 scale은 0~4입니다. 캐릭터 LoRA에 참조를 더하면 정체성이 가장 단단히 유지됩니다. 기본값: |
output_format | 아니요 | 기본은 JPEG이며 필요하면 PNG나 WebP를 고릅니다. |
seed | 아니요 | 지시문을 바꾸는 동안 편집 결과를 비교할 수 있게 해 줍니다. |
요금
해상도별로 이미지당 과금되며, 첫 번째 이후 참조 이미지마다 소액이 추가됩니다. LoRA는 별도 요금이 없습니다.
| 사양 | 요금 |
|---|---|
| $0.054 / 장 |
| $0.126 / 장 |
활용 사례
같은 인물을 새 장면에
깔끔한 인물 사진 한 장이면 누군가를 발코니에도, 호텔 방에도, 무대에도 세울 수 있습니다. 빛과 옷은 프롬프트로 바꾸고 얼굴은 그림에서 가져옵니다.
의상과 제품 교체
인물을 Picture 1로, 옷이나 제품을 Picture 2로 보내고 그 사람이 입거나 들고 있는 모습을 요청합니다. 카탈로그 작업이나 캐릭터의 의상을 일관되게 유지할 때 유용합니다.
LoRA로 스타일 바꾸기
애니메이션, 필름 스톡, VHS LoRA를 불러와 같은 이미지를 그 스타일로 요청합니다. 구도와 인물은 남고 매체가 바뀝니다.
프롬프트 가이드 및 실전 팁
그림을 매핑한 뒤 변화를 묘사하기
참조마다 짧은 문장 하나로 시작한 다음, 달라져야 할 부분만 묘사하십시오. 얼굴을 다시 묘사하면 참조를 돕기보다 충돌하기 쉽습니다.
참조는 적고 분명하게
역할이 뚜렷한 2~3장이 서로 겹치는 9장보다 대개 낫고, 첫 번째 이후 이미지는 한 장마다 가격이 오릅니다. 중요한 부분이 화면을 가득 채우도록 참조를 잘라 두십시오.
정체성이 중요하면 강도는 적당히
강한 스타일 LoRA를 높은 강도로 쓰면 얼굴이 그 학습 데이터 쪽으로 끌려갈 수 있습니다. 스타일 LoRA는 0.7~1에서 시작하고, 룩이 드러나지 않을 때만 올리십시오.
API 빠른 시작
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${SPICY_IDEMPOTENCY_KEY:-$(uuidgen)}"
curl -X POST https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/createTask \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "minimax/h3-image-lora/edit",
"input": {
"image_urls": [
"https://example.com/reference.png"
],
"output_format": "jpeg",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
인증, 전체 스키마, 폴링과 오류 처리는 API 레퍼런스에서 확인하세요.


















