소개
Z-Image Base LoRA 이미지→이미지는 Alibaba Tongyi-MAI 팀의 60억 파라미터 기본 모델 Z-Image로 원본 이미지 한 장을 다시 그리며, 직접 만든 LoRA 파일을 최대 3개까지 불러옵니다. strength 값이 결과가 원본에서 얼마나 멀어질지를 정하고, 출력은 원본의 화면비를 유지합니다. 플랫폼은 프롬프트, 가중치, 이미지 어디에도 콘텐츠 필터를 더하지 않습니다.
시작 자료에 따라 모드 선택하기
| 가진 자료 | 모드 |
|---|---|
| 글로 쓴 설명 | Z-Image Base LoRA 텍스트→이미지 |
| 스타일을 바꿀 그림 | Z-Image Base LoRA 이미지→이미지 |
핵심 기능 및 하이라이트
LoRA로 스타일을 바꾸고 구도는 지킵니다
스타일 LoRA를 strength 0.6으로 쓰자, 저희 테스트 사진은 포즈, 구도, 옷차림이 정확히 제자리에 남은 채 일러스트로 다시 그려졌습니다.
하나의 strength 다이얼
strength는 0에서 1까지(기본값 0.7)입니다. 0.6 아래에서는 원본이 거의 그대로 돌아오고, 약 0.75부터는 같은 빛과 팔레트로 장면의 포즈와 배경이 새로 연출됩니다.
두 가지 해상도 단계
1k는 긴 변 1,024픽셀, 1.5k는 긴 변 1,536픽셀을 원본 자체의 화면비로 돌려줍니다. 가격은 같습니다.
콘텐츠 필터 없음
원본 이미지는 어떤 프롬프트로든 다시 그릴 수 있습니다. 입력이나 출력 어느 쪽에서도 아무것도 걸러지지 않습니다. 테스트에서 매우 강함은 차단된 것이 아니라 흐릿하게 나왔습니다.
요청 파라미터
| 파라미터 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
prompt | 예 | 바뀔 부분만이 아니라 돌려받고 싶은 그림 전체를 묘사하십시오. LoRA의 트리거 문구는 맨 앞에 둡니다. 1자 이상 · 5000자 이하 |
image_url | 예 | 다시 그릴 그림입니다. 결과는 이 그림의 화면비를 유지하며, 해상도 단계가 긴 변의 길이를 정합니다. |
resolution | 아니요 | 1k는 긴 변이 1,024픽셀이며 기본값이고, 1.5k는 1,536픽셀입니다. 둘의 가격은 같고 화면비는 항상 원본을 따릅니다. |
strength | 아니요 | 원본에서 얼마나 멀어질지를 0에서 1 사이로 정하며 기본값은 0.7입니다. 스타일 LoRA와 0.6을 쓰면 구도가 유지되고, 0.75 안팎에서는 포즈와 배경이 다시 그려지며, 0.85부터는 새로운 그림이 됩니다. |
loras | 아니요 | Z-Image Base로 학습한 {path, scale} 항목을 최대 3개 넣습니다. scale은 0에서 4까지이며 1이 중립입니다. 기본값: |
output_format | 아니요 | 기본은 JPEG이며 필요하면 PNG나 WebP를 고릅니다. 형식은 가격에 영향이 없습니다. |
seed | 아니요 | strength를 조정하는 동안 결과를 비교할 수 있게 해 줍니다. 매번 픽셀까지 똑같은 결과를 보장하지는 않습니다. |
요금
$0.014 / 장
이미지당 과금되며 텍스트→이미지와 같은 요금입니다. 해상도 단계, 출력 형식, LoRA 사용 여부는 가격에 영향을 주지 않습니다.
활용 사례
사진에서 일러스트로
일러스트 LoRA를 불러오고 사진을 0.6으로 돌리면 같은 분위기의 일러스트 세트를 얻습니다.
한 컷의 변주
0.75에서 0.8에서는 모델이 사진의 빛과 분위기는 유지하면서 포즈와 배경을 다시 그리므로, 다른 테이크를 만들 때 유용합니다.
학습한 LoRA를 실제 이미지로 시험하기
Z-Image Base로 학습한 LoRA가 실제 사진을 어떻게 다루는지, 그 위에 무언가를 만들기 전에 확인하십시오.
프롬프트 가이드 및 실전 팁
그림 전체를 묘사하기
바뀔 부분이 아니라 돌려받고 싶은 이미지를 적으십시오. "A woman in a green velvet dress singing on a dark stage"는 통하지만, "make it black and white"만으로는 저희 테스트에서 통하지 않았습니다.
스타일 변환은 LoRA에 맡기기
LoRA 없이는 매체나 옷차림을 바꾸라는 지시가 0.8 아래에서 거의 아무것도 바꾸지 못했습니다. 스타일 LoRA는 0.6에서 매체를 바꿨습니다.
작업에 맞춰 strength 고르기
모든 것을 제자리에 둔 스타일 변환은 0.6, 작은 내용 변경은 0.7, 장면의 새로운 테이크는 0.75에서 0.8, 새로운 그림은 0.85 이상입니다.
Base용 LoRA를 쓰기
Z-Image Turbo로 학습한 LoRA는 저희 테스트에서 이 빌드의 이미지를 무너뜨렸습니다. Z-Image Base로 학습한 파일을 쓰십시오.
API 빠른 시작
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "alibaba/z-image-base-lora/edit",
"input": {
"image_url": "https://example.com/reference.png",
"output_format": "jpeg",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
인증, 전체 스키마, 폴링과 오류 처리는 API 레퍼런스에서 확인하세요.
