소개
Wan 2.1 Image LoRA 이미지 편집은 Alibaba의 오픈 14B 영상 모델에서 Wan LoRA 파일을 최대 3개 불러와 프롬프트로 이미지를 다시 그립니다. 원본의 모양을 유지하고 이미지당 균일 요금이며 콘텐츠 필터 없이 결과를 돌려줍니다.
출발 자료에 따라 모드 고르기
| 가진 것 | 모드 |
|---|---|
| 글로 쓴 설명 | Wan 2.1 Image LoRA 텍스트→이미지 |
| 바꿀 이미지 | Wan 2.1 Image LoRA 이미지 편집 |
| 움직여야 할 장면 | Wan 2.1 LoRA 텍스트→영상 |
핵심 기능 및 하이라이트
하나의 strength 조절
가벼운 보정부터 완전한 다시 그리기까지 조절합니다. 0.5 안팎에서는 원본이 대부분 남고, 0.75에서 0.8 안팎에서는 옷차림, 빛, 배경이 프롬프트를 따릅니다. 저희 예시에서는 운하 다리 위의 후디 차림 여성이 해 질 녘 가장무도회 손님이 되었습니다.
모양 유지
결과는 원본의 비율을 유지한 채 긴 변 1024 또는 1536픽셀로 나오며, 두 경우 가격이 같습니다.
내 이미지에 내 LoRA
Wan 2.1 LoRA가 다시 그리기에 적용되며, 텍스트→이미지와 같은 3개 항목 한도입니다.
커스텀 가중치에서도 무검열
LoRA는 심사하지 않고 결과도 필터링하지 않습니다.
요청 파라미터
| 파라미터 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
prompt | 예 | 바뀌는 부분만이 아니라 돌려받고 싶은 이미지 전체를 묘사하십시오. LoRA에 트리거 단어가 있다면 먼저 쓰십시오. 1자 이상 · 5000자 이하 |
image_url | 예 | 원본 이미지입니다. 결과는 이 이미지의 모양을 유지합니다. 1자 이상 |
resolution | 아니요 | 긴 변의 길이입니다. 1k는 1024픽셀(기본값), 1.5k는 1536픽셀이며 다른 변은 원본의 모양을 따릅니다. |
strength | 아니요 | 원본에서 얼마나 멀어질지를 0에서 1 사이로 정하며 기본값은 0.6입니다. 0.5 안팎에서는 거의 바뀌지 않고, 0.75에서 0.8 안팎에서는 옷차림, 빛, 얼굴이 프롬프트를 따릅니다. |
loras | 아니요 | Wan 2.1 14B용으로 학습한 {path, scale} 항목을 최대 3개 넣습니다. path는 .safetensors 파일로 가는 공개 직접 링크이고, scale은 0에서 4까지(기본값 1)입니다. 기본값: |
output_format | 아니요 | jpeg(기본값), png, webp 중 하나입니다. 가격에는 영향이 없습니다. |
seed | 아니요 | 실행끼리 비교할 때 쓰십시오. 저희 테스트에서 같은 seed가 항상 같은 이미지를 돌려주지는 않았습니다. |
요금
$0.03 / 장
원본, 단계, LoRA와 관계없이 텍스트→이미지와 같은 이미지당 균일 요금입니다.
활용 사례
낮에서 밤으로, 거리에서 의상으로
평범한 사진의 장소와 자세는 두고 시간대, 의상, 소품을 바꿉니다. 아무것도 다시 연출하지 않고 낮의 거리 사진이 등불 켜진 카니발의 저녁이 됩니다.
한 프레임의 변형
첫 프레임의 대안을 strength와 seed를 달리해 여러 장 만든 뒤, 마음에 드는 것을 Wan 2.1 LoRA 이미지→영상으로 움직이십시오.
자체 플랫폼을 위한 필터 없는 다시 그리기
어떤 LoRA로든 고객님 자신의 이미지를 이미지당 정액으로 다시 그릴 수 있습니다. 화면에 나오는 모든 인물은 성인이어야 합니다.
프롬프트 가이드 및 실전 팁
결과를 묘사하기
바뀌는 부분만이 아니라 보이길 원하는 이미지 전체를 쓰십시오. 모델은 설명을 바탕으로 다시 그리면서 원본의 구도, 자세, 색을 유지합니다. "add a mask"만 적으면 추측에 맡기는 부분이 너무 많습니다.
실제 변화에는 strength 0.75
약 0.6 아래에서는 원본이 대부분 남습니다. 저희 테스트에서 0.7일 때 스타일 프롬프트와 스타일 LoRA는 원본의 색을 덮어쓰지 못했습니다. 더 강한 변화는 0.75나 0.8, 거의 완전한 다시 그리기는 0.9로 올리십시오.
새 얼굴을 예상하기
장면이 바뀔 만큼의 strength에서는 얼굴도 바뀝니다. 인물 동일성을 지키는 편집이 아니라 다시 그리기이므로, 인물을 알아볼 수 있어야 한다면 strength를 낮게 두십시오.
긴 변 고르기
1k는 긴 변 1024픽셀, 1.5k는 1536픽셀이며 가격은 같습니다. 짧은 변은 원본의 모양을 따르고 32의 배수로 내림됩니다.
API 빠른 시작
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "alibaba/wan-2.1-image-lora/edit",
"input": {
"image_url": "https://example.com/reference.png",
"output_format": "jpeg",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
인증, 전체 스키마, 폴링과 오류 처리는 API 레퍼런스에서 확인하세요.
