소개
Neta Lumina 텍스트→이미지는 글로 쓴 프롬프트에서 애니메 일러스트 한 장을 그립니다. Neta Lumina는 Neta.art Lab이 Alpha-VLLM의 공개 모델 Lumina-Image-2.0을 대규모 애니메 이미지와 다국어 태그 데이터로 학습시켜 파인튜닝한 모델이며, 텍스트 인코더는 Google의 Gemma 2B입니다. Danbooru 스타일 태그, 평범한 문장, 또는 둘 다로 프롬프트를 쓰고 9가지 화면비 중 하나를 골라 JPEG, PNG, WebP로 받으십시오. 플랫폼은 프롬프트와 이미지 어디에도 콘텐츠 필터를 더하지 않습니다.
핵심 기능 및 하이라이트
태그만이 아니라 문장도
텍스트 인코더가 언어 모델이므로 프롬프트를 묘사로 쓸 수 있습니다. 프레임 안에 누가 있는지, 무엇을 입었는지, 카메라가 어디에 있는지, 장면의 빛이 어떤지를 적으십시오. 태그도 여전히 통하며 같은 프롬프트에 섞어 쓸 수 있습니다.
에너지가 느껴지는 포즈와 앵글
foreshortening, 역동적인 앵글, motion lines는 이 모델의 어휘에 들어 있습니다. 저희 테스트에서 시청자를 겨냥한 날아차기가 극적인 세로 프레임으로 나왔습니다.
아홉 가지 모양, 하나의 가격
21:9부터 9:21까지 모든 비율이 약 100만 화소입니다. 1024 x 1024, 960 x 1280, 1536 x 864 같은 식입니다. 모양과 출력 형식은 가격을 바꾸지 않습니다.
무검열
저희의 가장 높은 수위 테스트가 첫 시도에 적은 그대로 돌아왔습니다. 저희 쪽에서 표시하거나 완화하거나 심사하는 것은 없습니다.
요청 파라미터
| 파라미터 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
prompt | 예 | 태그, 문장, 또는 둘 다 쓸 수 있으며 최대 5,000자입니다. "masterpiece, best quality"로 시작하고, 인원수("1girl", "1boy")를 다음에 적은 뒤 옷차림, 포즈, 카메라, 빛을 쓰십시오. 1자 이상 · 5000자 이하 |
aspect_ratio | 아니요 | 21:9부터 9:21까지 9가지 옵션이며 기본값은 1:1입니다. 1:1은 1024 x 1024, 3:4는 960 x 1280, 16:9는 1536 x 864입니다. |
output_format | 아니요 | 기본은 JPEG이며 필요하면 PNG나 WebP를 고릅니다. 가격에는 영향이 없습니다. |
seed | 아니요 | 태그를 한 번에 하나씩 바꾸는 동안 이미지 세트를 비교할 수 있게 유지합니다. 매번 픽셀까지 똑같은 결과를 보장하지는 않습니다. |
요금
$0.012 / 장
모든 화면비와 출력 형식에서 이미지당 균일 가격으로 과금됩니다.
활용 사례
캐릭터 아트와 키 비주얼
태그 목록이나 짧은 설명에서 인물화, 전신 아트, 포스터를 만드십시오. seed를 고정하고 디테일을 하나씩 바꾸면 같은 캐릭터의 옷차림과 조명을 탐색할 수 있습니다.
액션 장면
강한 카메라 앵글의 격투, 점프, 추격 장면을 휴대폰 화면용 세로 프레임이나 배너용 가로 프레임으로 만듭니다.
플랫폼용 무검열 아트
설정할 콘텐츠 플래그도, 결과에 대한 2차 심사도 없으므로 사용자가 쓴 그대로 돌아갑니다.
프롬프트 가이드 및 실전 팁
품질과 인원수로 시작하기
"masterpiece, best quality"로 시작하고, 이어서 "1girl", "1boy" 또는 둘 다, 그다음 캐릭터, 옷차림, 포즈, 카메라, 빛, 분위기를 적으십시오. 소문자 태그를 띄어쓰기로 쓰면 가장 잘 읽힙니다.
어려운 부분은 제대로 된 문장으로
카메라 위치, 빛의 방향, 두 캐릭터가 서로 무엇을 하고 있는지는 태그보다 문장으로 말하기가 쉽습니다.
돈이 아니라 시간을 계산하기
이미지 한 장에 모델 시간 약 40초가 걸립니다. 변주는 병렬로 돌리고, 비교하는 동안 seed를 고정하십시오.
어색한 모서리는 다시 돌리기
모델이 가끔 학습 때 접한 그림에서 배운 서명 같은 낙서나 픽셀이 깨진 부분을 더합니다. 해결책은 새 seed이며, 네거티브 프롬프트는 없습니다.
API 빠른 시작
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "neta-art/neta-lumina/text-to-image",
"input": {
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"aspect_ratio": "1:1",
"output_format": "jpeg"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
인증, 전체 스키마, 폴링과 오류 처리는 API 레퍼런스에서 확인하세요.
