소개
Qwen Image 2.1 LoRA 텍스트→이미지는 Alibaba의 최신 오픈웨이트 이미지 모델 위에 직접 만든 LoRA 가중치를 얹어 돌립니다. 요청당 파일 3개까지, 각각 자체 강도로 지정합니다.
여기에서 LoRA는 업로드가 아니라 URL입니다. 가리키는 가중치에 대한 심사도, 돌아오는 결과에 대한 콘텐츠 필터도 없습니다. 호스팅 API 대부분이 조용히 배제하는 가중치까지 쓸 수 있는 이유가 여기에 있습니다.
출발 소재로 고르는 Qwen Image 2.1 LoRA 모드
| 출발 소재 | 모드 |
|---|---|
| 브리프에 직접 만든 가중치를 더할 때 | Qwen Image 2.1 LoRA 텍스트-이미지 |
| 원본 이미지에 직접 만든 가중치를 더할 때 | Qwen Image 2.1 LoRA 이미지 편집 |
| 커스텀 가중치가 필요 없을 때 | Qwen Image 2.1 텍스트-이미지 |
핵심 기능 및 하이라이트
업로드도, 허용 목록도, 승인 대기열도 없습니다
커스텀 가중치를 받는 호스팅 API 대부분은 파일을 업로드하게 하거나, 심사를 거치게 하거나, 정해진 목록에서 고르게 합니다. 정작 사람들이 돌리고 싶어 하는 가중치는 그렇게 전부 빠집니다. 여기에서는 .safetensors 파일이나 Hugging Face 저장소로 가는 직접 링크와 강도만 넘기면, 요청이 실행될 때 파일을 가져옵니다. 실제로 중요한 경우는 무검열 LoRA로 확인했습니다. 아무 문제 없이 불러와졌고 그대로 생성되었습니다.
슬롯 3개, 각각 독립적인 강도
호출당 3개 항목에 각각 0에서 4까지의 scale이면 제작 현장에서 실제로 쓰는 조합을 충분히 담습니다. 캐릭터, 스타일, 필터 없는 가중치도 다른 가중치 파일과 똑같이 불러와집니다. scale은 한 번에 하나만 바꾸십시오. 두 개를 동시에 움직이면 결과의 원인을 짚을 수 없습니다.
아래에 깔린 기본 모델도 무검열입니다
가중치는 절반에 지나지 않습니다. 그 가중치가 올라앉는 기본 모델에도 콘텐츠 필터도, 성인 플래그도, 프롬프트 검사기도 없어서, 무검열 LoRA가 나가는 길에 필터와 싸울 일이 없습니다.
요청 파라미터
| 파라미터 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
prompt | 예 | 최대 5,000자입니다. 이 계열에는 네거티브 프롬프트가 없으므로 제외할 내용도 여기에 적습니다. 1자 이상 · 5000자 이하 |
aspect_ratio | 아니요 | 생성 후에 잘라 내는 것이 아니라 생성 전에 구도를 그 비율로 짭니다. 3:1과 21:9의 가로 띠부터 1:3과 9:21의 세로 기둥까지 15가지가 있습니다. |
resolution | 아니요 | 출력 크기와 가격을 정합니다. 1k가 기본값, 1.5k가 그 사이, 2k는 피부 질감과 직물이 버텨 주는 지점입니다. |
loras | 아니요 | 가중치 파일 3개까지, 각각 {path, scale}입니다. path는 .safetensors 파일이나 Hugging Face 저장소로 가는 직접 HTTPS URL이며 저희 쪽에 업로드되는 것도 심사되는 것도 없습니다. 기본값: |
output_format | 아니요 | 기본값은 JPEG입니다. 합성에는 PNG를, 페이지에 바로 올릴 때는 WebP를 쓰십시오. |
seed | 아니요 | 결과를 비슷한 범위 안에 붙잡아 시리즈의 결을 맞춰 줍니다. 재현을 보장하지는 않습니다. |
요금
| 사양 | 요금 |
|---|---|
| $0.03 / 장 |
| $0.054 / 장 |
| $0.102 / 장 |
활용 사례
무검열 LoRA
해부 구조, 캐릭터, 스타일 가중치도 다른 파일과 똑같이 불러와집니다. 허용 목록도, 심사도, 출력 필터도 없습니다.
대규모 캐릭터 일관성
캐릭터 LoRA는 수백 장에 걸쳐 얼굴과 체형을 붙잡는 데 seed나 참조 이미지 연쇄보다 훨씬 안정적입니다.
범용 모델 위의 하우스 스타일
자체 카탈로그로 학습한 스타일 LoRA를 쓰면 결과물이 일반적인 렌더가 아니라 우리 것처럼 보입니다.
제작용 스택
캐릭터와 스타일, 디테일 가중치를 한 요청에 각각 자체 강도로 함께 넣습니다.
프롬프트 가이드 및 실전 팁
가중치가 할 일은 가중치에 맡기십시오
LoRA가 이미 아는 것이 아니라 장면을 묘사하십시오. 캐릭터 LoRA를 불러온 상태에서 그 캐릭터의 이목구비를 다시 적으면, 강화되기보다 서로 부딪히는 쪽으로 갑니다.
1에서 시작해 값을 하나씩 움직이십시오
scale 1이 중립입니다. 가중치가 프롬프트를 압도하면 0.4~0.6으로 낮추고, 복잡한 장면에서도 살아남아야 하면 1 위로 올리십시오. 한 번에 한 가지만 바꿉니다.
첫 호출 시간을 미리 확보하십시오
가중치는 생성 전에 가져옵니다. 자체 검증에서는 1.2GB 파일이 그 요청에 약 25초를 더했습니다. 같은 파일을 쓰는 이후 호출은 더 빠릅니다.
새 LoRA가 실제로 무언가를 하는지 확인하십시오
다른 기본 아키텍처용 가중치는 오류 없이 불러와지고도 이미지에 거의 영향을 주지 않을 수 있습니다. 배치 작업을 맡기기 전에 확실히 드러나는 시험 프롬프트를 한 번 돌려 보십시오.
API 빠른 시작
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "alibaba/qwen-image-2.1-lora/text-to-image",
"input": {
"aspect_ratio": "1:1",
"output_format": "jpeg",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
인증, 전체 스키마, 폴링과 오류 처리는 API 레퍼런스에서 확인하세요.


















