소개
P-Image LoRA 텍스트→이미지는 Pruna AI의 속도 중심 텍스트→이미지 모델 P-Image로 글로 쓴 프롬프트에서 이미지 한 장을 만들며, 원하는 LoRA 파일 하나를 불러옵니다. 7가지 화면비 중 하나를 고르거나 한 변 최대 1440픽셀의 자유 크기를 지정하십시오. 플랫폼은 프롬프트, 가중치, 이미지 어디에도 콘텐츠 필터를 더하지 않습니다.
시작 자료에 따라 모드 선택하기
| 가진 자료 | 모드 |
|---|---|
| 글로 쓴 설명 | P-Image LoRA 텍스트→이미지 |
| 바꿀 사진 한 장 이상 | P-Image LoRA 이미지 편집 |
핵심 기능 및 하이라이트
이미지당 몇 초
Pruna는 P-Image를 속도에 맞춰 만들었습니다. 저희 테스트에서 LoRA 없이는 이미지당 약 3초에서 5초가 걸렸고, LoRA 파일을 처음 가져올 때는 몇 초가 더 걸렸습니다.
LoRA 하나로 완전히 새로운 룩
필름 색감 LoRA, 플래시 스냅 LoRA, 색연필 LoRA는 저희 테스트에서 각각 그림 전체를 바꿨습니다. LoRA는 공개 링크로 불러오며, 저희에게 미리 업로드할 것은 없고 파일도 심사하지 않습니다.
자유 크기
약 1메가픽셀의 7가지 비율 외에도, 256에서 1440픽셀 사이 16 단위의 가로·세로라면 무엇이든 되어 정사각형 썸네일부터 넓은 1440 x 608 파노라마까지 만들 수 있습니다.
콘텐츠 필터 없음
어떤 것도 필터링되거나 거절되지 않습니다. 모델은 강함 단계까지의 모든 단계를 여성과 남성 모두에게 적은 그대로 내며, 최대 단계도 냅니다. 매우 강함 요청은 저희 테스트에서 신체 묘사 오류와 함께 나왔는데, 필터 없는 LoRA가 필요한 지점이 바로 이것입니다.
요청 파라미터
| 파라미터 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
prompt | 예 | 완전한 문장이 가장 잘 통합니다. 피사체, 옷차림, 장소, 빛, 렌즈를 적고 LoRA 트리거 워드를 맨 앞에 두십시오. 1자 이상 · 5000자 이하 |
aspect_ratio | 아니요 | 약 1메가픽셀의 7가지 비율입니다. 1:1은 1024 x 1024, 16:9는 1344 x 768, 3:2는 1216 x 832, 4:3은 1152 x 896입니다. |
width | 아니요 | 화면비가 custom일 때만 쓰입니다. 256에서 1440픽셀까지 16 단위이며 기본값은 1024입니다. |
height | 아니요 | 화면비가 custom일 때만 쓰입니다. 256에서 1440픽셀까지 16 단위이며 기본값은 1024입니다. |
loras | 아니요 | {path, scale} 항목 하나입니다. P-Image 트레이너로 만들었거나 Z-Image Turbo용으로 학습한 .safetensors 파일의 공개 직접 링크를 쓰십시오. 기본값: |
output_format | 아니요 | 기본은 JPEG이며 필요하면 PNG나 WebP를 고릅니다. 형식은 가격을 바꾸지 않습니다. |
seed | 아니요 | 단어 하나나 LoRA strength를 바꾸는 동안 이미지 세트를 비교할 수 있게 유지합니다. 실행할 때마다 정확히 같은 픽셀을 보장하지는 않습니다. |
요금
$0.006 / 장
이미지당 과금됩니다. 화면비, 자유 크기, 출력 형식, LoRA 로드는 가격을 바꾸지 않습니다.
활용 사례
시안 속도로 만드는 하우스 스타일
스타일 LoRA 하나를 불러오고 트리거 워드를 앞에 두고서 프롬프트 목록을 돌리십시오. 모든 이미지가 같은 룩을 공유하고 한 장에 몇 초면 됩니다.
공개 LoRA 시험하기
무언가를 쌓아 올리기 전에 커뮤니티 LoRA를 실제 프롬프트에 시험해 보십시오. 파일이 있든 없든 이미지 한 장의 비용은 같습니다.
특이한 형식
배너, 파노라마, 세로로 긴 띠를 정확한 픽셀 크기로 만들어 나중에 자를 필요가 없습니다.
프롬프트 가이드 및 실전 팁
문장으로 쓰기
피사체, 옷차림, 장소, 빛, 렌즈를 묘사하십시오. 황동 엘리베이터 문이나 스타버스트 샹들리에 같은 디테일이 적은 그대로 나왔습니다.
트리거 워드 먼저
스타일 LoRA는 프롬프트 맨 앞에 트리거를 기대합니다. 같은 seed로 파일이 있을 때와 없을 때를 비교해 LoRA 자체가 더하는 것을 확인하십시오.
strength는 적당히
0.6에서 1 부근에서 스타일 LoRA가 뚜렷이 드러납니다. 저희 테스트에서 2에서는 이미지가 무너지기 시작했고 3에서는 노이즈가 되었습니다. 음수 값은 LoRA의 룩에서 멀어지게 하지만 결과가 고르지 않았습니다.
이 모델용 LoRA 고르기
P-Image 트레이너로 만든 LoRA와, 저희 테스트에서는 Z-Image Turbo용으로 학습한 커뮤니티 LoRA가 불러와졌습니다. FLUX나 SDXL 모델용 LoRA는 요청이 실패했습니다.
API 빠른 시작
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "pruna-ai/p-image-lora/text-to-image",
"input": {
"aspect_ratio": "1:1",
"output_format": "jpeg",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
인증, 전체 스키마, 폴링과 오류 처리는 API 레퍼런스에서 확인하세요.
