소개
MOSS-Image LoRA 텍스트→이미지는 OpenMOSS가 Apache-2.0으로 공개한 50억 파라미터 디퓨전 트랜스포머 MOSS-Image에 자신의 LoRA 파일을 최대 세 개까지 얹어, 글 프롬프트에서 이미지 한 장을 그립니다. 저희 테스트에서 Base 또는 SFT 체크포인트로 학습한 LoRA가 diffusers와 ComfyUI 형식으로 모두 불러와졌고, 스타일 LoRA는 scale 1에서 작동했습니다. 플랫폼은 프롬프트, 가중치, 이미지 어디에도 콘텐츠 필터를 더하지 않습니다. LoRA 없이 쓰면 MOSS-Image와 같은 모델입니다.
필요한 것에 따라 모델 고르기
| 필요한 것 | 모델 |
|---|---|
| 기본 모델의 정확한 글자, 긴 프롬프트, JSON 레이아웃 | MOSS-Image 텍스트→이미지 |
| 같은 모델에 자신의 LoRA를 최대 세 개까지 얹기 | MOSS-Image LoRA 텍스트→이미지 (현재 페이지) |
핵심 기능 및 하이라이트
Base와 SFT LoRA
Base 체크포인트로 학습한 구아슈 LoRA가 여기서 불러와졌고, SFT 체크포인트용 LoRA도 그랬습니다. 저희 테스트에서 diffusers 레이아웃과 ComfyUI 레이아웃이 모두 불러와졌습니다.
스타일과 글자를 함께
scale 1의 사이키델릭 포스터 LoRA를 쓰면 글자와 콜라주 느낌은 LoRA의 스타일로 바뀌었고, 제목과 날짜 줄은 여전히 정확한 철자로 나왔습니다.
세 개를 한꺼번에
요청당 LoRA를 최대 세 개까지, 각각 0부터 4까지의 scale로 씁니다. 0.7, 0.8, 0.5로 세 개를 겹친 요청도 정상적으로 돌아갔습니다.
무검열
필터 없는 LoRA는 검토 없이 불러와지며, 아무것도 필터링되지 않습니다. 저희 테스트에서 기본 모델만으로도 약함부터 최대까지 모든 강도 단계가 거절이나 수위 낮춤 없이 쓴 그대로 나왔습니다.
같은 모델, 같은 긴 프롬프트
기본 엔드포인트와 같이 최대 12,000자 프롬프트, 화면비 15가지, 1k·1.5k·2k 단계를 씁니다. 실험적인 JSON 레이아웃 프롬프트도 받습니다.
요청 파라미터
| 파라미터 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
prompt | 예 | 맨 앞에 LoRA의 트리거 단어를 두고, 피사체, 장소, 빛을 문장으로 묘사하십시오. 그림에 넣고 싶은 글자는 따옴표로 묶으십시오. 1자 이상 · 12000자 이하 |
aspect_ratio | 아니요 | 1:3부터 3:1까지 15가지 모양이며 기본값은 1:1입니다. 화면비는 모양만 바꾸고 가격은 바꾸지 않습니다. |
resolution | 아니요 | 1k(약 1메가픽셀, 기본값), 1.5k 또는 2k입니다. 단계가 가격을 정합니다. |
loras | 아니요 | MOSS-Image용으로 Base 또는 SFT 체크포인트에서 학습한 {path, scale} 항목을 최대 세 개까지 넣습니다. scale은 0부터 4까지이며 기본값은 1입니다. 기본값: |
output_format | 아니요 | 기본은 JPEG이며 PNG나 WebP를 고를 수 있습니다. 형식은 가격을 바꾸지 않습니다. |
seed | 아니요 | LoRA 하나나 문장 하나씩 바꾸면서 이미지를 비교할 수 있게 해 줍니다. 같은 픽셀을 보장하지는 않습니다. |
요금
해상도 단계(1k, 1.5k, 2k)별로 이미지당 과금됩니다. LoRA 로딩에는 별도 요금이 없으며, 화면비와 출력 형식은 가격을 바꾸지 않습니다. 실패한 요청에는 요금이 부과되지 않습니다.
| 사양 | 요금 |
|---|---|
| $0.03 / 장 |
| $0.054 / 장 |
| $0.102 / 장 |
활용 사례
포스터와 표지 스타일
스타일 LoRA를 불러오고 트리거 단어를 맨 앞에 둔 채, 제목과 날짜를 따옴표로 묶으십시오. 룩은 파일에서, 글자는 프롬프트에서 나옵니다.
일관된 인물 룩
인물 LoRA 하나를 시리즈 전체에 쓰고 화면비나 단계만 바꾸십시오. 마감은 그대로 유지됩니다.
회화와 일러스트 시리즈
짧은 문장과 구아슈 LoRA의 조합으로, 이미지당 같은 가격에 그림 한 세트를 만들 수 있습니다.
프롬프트 가이드 및 실전 팁
트리거 단어를 맨 앞에
프롬프트를 LoRA의 트리거 단어로 시작하고, 피사체, 장소, 빛을 문장으로 이어 쓰십시오.
scale 1에서 시작하십시오
스타일 LoRA는 1에서 분명하게 드러났습니다. 같은 seed로 scale 0과 비교하십시오. 두 이미지가 같다면 파일이 적용되지 않은 것입니다. 필터 없는 LoRA에서는 scale 0.7이 더 부드러운 효과를 주었습니다.
페이지가 아니라 파일 링크를 쓰십시오
.safetensors 파일의 직접 다운로드 주소를 쓰십시오. 저장소 페이지나 접근이 제한된 파일은 직접 다운로드 링크를 요구하는 메시지와 함께 실패하며, 실패한 요청에는 요금이 부과되지 않습니다.
첫 실행은 느릴 수 있습니다
새 LoRA를 처음 쓰는 요청은 파일을 내려받는 동안 더 오래 걸립니다. 같은 파일을 쓰는 다음 요청은 더 짧게 걸립니다.
글자는 따옴표로 묶으십시오
그림에 넣을 글자는 따옴표로 묶고 어디에 들어갈지 적으십시오. 글자가 서로 붙으면 seed를 바꾸십시오.
API 빠른 시작
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "openmoss/moss-image-lora/text-to-image",
"input": {
"aspect_ratio": "1:1",
"output_format": "jpeg",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
인증, 전체 스키마, 폴링과 오류 처리는 API 레퍼런스에서 확인하세요.
