seedream-4-5/edit-sequential
참조 이미지 1~14장을 텍스트로 편집하고 최대 15장의 연속 출력을 설정하세요.
LongCat Image Edit는 하나의 필수 소스 이미지에 필수 텍스트 명령을 적용합니다. 이 페이지에는 150의 20의 num_inference_steps, 1guidance_scale, 정수 seed, 정확한 값 jpeg, png 및 webp가 포함된 output_format의 네 가지 조정 컨트롤이 표시됩니다. 마스크, 출력 크기, 이미지 개수, 가속도, 안전 검사기 또는 동기 출력 제어를 노출하지 않습니다.
LongCat Image Edit은 필수 prompt에 따라 하나의 필수 소스 이미지를 수정합니다. image_url을 통해 이미지를 제공한 다음 샘플링을 조정하고 결과를 세 가지 정확한 출력 형식 중 하나로 저장합니다.
| 매개변수 | 필수 | 기본값/범위 | 제어 대상 |
|---|---|---|---|
prompt | 예 | 예시 프롬프트 | 요청된 편집 내용과 보존할 요소를 설명합니다. |
image_url | 예 | 예시 이미지 URL | 편집할 단일 소스 이미지의 URL입니다. 스키마는 허용되는 입력 형식이나 차원을 지정하지 않습니다. |
num_inference_steps | 아니요 | 기본값 28; 1–50 | 추론 단계 수. 단계가 많아지면 세부정보와 처리 시간이 변경될 수 있지만 스키마는 품질을 보장하지 않습니다. |
guidance_scale | 아니요 | 기본값 4.5; 1–20 | 프롬프트 반영 강도. |
seed | 아니요 | 기본값 0 | 비교 가능하거나 반복 가능한 반복을 위한 정수 시드입니다. 최소값이나 최대값은 문서화되어 있지 않습니다. |
output_format | 아니요 | 기본값 png | 정확한 값: jpeg, png, webp. |
image_url에 명확한 소스 이미지 URL을 제공하세요.prompt에는 변경 사항을 먼저 기술한 다음 변경되지 않아야 하는 중요한 요소를 나열합니다.guidance_scale 또는 num_inference_steps을 한 번에 하나씩 변경하고 설정을 비교할 때 seed를 고정된 상태로 유지합니다.output_format을 선택합니다.참조 이미지 1~14장을 텍스트로 편집하고 최대 15장의 연속 출력을 설정하세요.
고정 1K 해상도로 프롬프트 기반 이미지 편집을 빠르고 저렴하게 처리합니다.
Nano Banana 2 Edit로 프롬프트 기반 이미지 편집을 수행하세요. 다중 이미지 입력과 함께 종횡비, 해상도, 안전 허용도, 출력 옵션을 세밀하게 제어할 수 있습니다.
필수 프롬프트로 이미지를 생성하고 6가지 고정 크기와 정수 시드를 설정할 수 있습니다. 시드 기본값 `-1`은 무작위 지정을 뜻합니다.
필수 프롬프트에 따라 원본 이미지 1~10장을 합성하거나 편집합니다. 여섯 가지 출력 크기, 추론 단계, 가이던스 스케일, 결과 이미지 1~4장, 시드와 JPEG 또는 PNG 출력을 설정할 수 있습니다.
프롬프트, 강도, 크기, 1~8개의 추론 단계, 시드, 프롬프트 확장 및 JPEG, PNG 또는 WebP 출력을 사용하여 하나의 입력 이미지를 변환합니다.
LongCat Image Edit는 프롬프트 기반 이미지 편집 페이지입니다. prompt 및 image_url가 필요하며 num_inference_steps, guidance_scale, seed 및 output_format 컨트롤을 제공합니다.
문서화된 컨트롤은 필수 소스 이미지 및 프롬프트, 1~50개의 추론 단계, 1~20의 안내, 정수 시드 및 jpeg, png 또는 webp 출력입니다. 마스크, 추가 참조 이미지, 출력 크기 또는 이미지 개수 필드가 없습니다.
RunComfy는 현재 크레딧 시스템을 통해 사용량을 관리합니다. 필요한 크레딧은 생성 패널이나 최신 결제 문서에서 확인하세요. 스키마에는 무료 체험 크레딧이 보장되어 있지 않습니다.
개체 교체, 배경 조정, 텍스트 변경, 구성 일부 스타일 변경 등 프롬프트에 따라 기존 이미지 하나를 편집해야 하는 디자이너, 마케팅 담당자, 아티스트 및 일반 제작자에게 유용합니다.
이 스키마에는 충실도, 텍스트 렌더링, 속도 또는 다른 모델과의 다단계 일관성에 대한 벤치마크 데이터가 포함되어 있지 않습니다. 샘플링, 안내, 시드 및 출력 형식 제어를 통해 집중적인 단일 이미지 편집 작업 흐름을 확인합니다.
품질은 소스 이미지, 프롬프트 및 설정에 따라 달라집니다. 스키마는 스튜디오 수준의 출력, 구조 보존, 타이포그래피 정확도 또는 완전히 동일한 결과의 재현을 보장하지 않으므로 각 결과를 검토하여 중요한 세부 정보를 확인하세요.
입력은 image_url로 제공되지만 스키마에는 허용되는 소스 형식이나 차원이 나열되지 않습니다. output_format은 정확히 jpeg, png 및 webp를 지원하며 기본값은 png입니다.
RunComfy의 LongCat Image Edit 모델 페이지를 사용하고 문서화된 필드를 제공하세요. 브라우저 또는 모바일 호환성, 로그인 요구 사항 및 API 세부 정보는 현재 RunComfy 인터페이스 및 문서를 통해 확인되어야 합니다.
페이지는 하나의 소스 이미지를 허용하며 마스크 없음, 추가 참조, 출력 크기, 이미지 수, 가속, 안전 검사기 또는 동기 출력 제어를 노출합니다. num_inference_steps는 1~50으로, guidance_scale는 1~20으로 제한됩니다.
RunComfy는 최고의 ComfyUI 플랫폼으로서 ComfyUI 온라인 환경과 서비스를 제공하며 ComfyUI 워크플로우 멋진 비주얼을 제공합니다. RunComfy는 또한 제공합니다 AI Models, 예술가들이 최신 AI 도구를 활용하여 놀라운 예술을 창조할 수 있도록 지원합니다.
