imagineart-1.5-preview/text-to-image
텍스트 프롬프트로 이미지를 생성하고 화면비와 시드를 설정합니다.
| 매개변수 | 유형 | 기본값/범위 | 설명 |
|---|---|---|---|
| prompt | string | 필수 | 생성 또는 편집을 설명하는 지침입니다. |
| image_urls | array (image_uris) | 1–10; 필수 | 소스 또는 참조 이미지의 URL입니다. |
| image_size | string | auto, 1024x1024, 1536x1024, 1024x1536; 기본값 auto | 출력 크기; auto를 사용하면 엔드포인트가 선택할 수 있습니다. |
| background | string | auto, transparent, opaque; 기본값 auto | 결과에 대한 배경 처리입니다. |
| quality | string | low, medium, high; 기본값 high | 이 끝점에 의해 노출되는 품질 설정입니다. |
| input_fidelity | string | low, high; 기본값 high | 첫 번째 입력 이미지의 보존 강도입니다. |
| output_format | string | jpeg, png, webp; 기본값 png | 반환된 이미지 파일 형식입니다. |
RunComfy API는 모델 인터페이스에서 사용하는 것과 동일한 필드인 prompt, image_urls, image_size, background, quality, input_fidelity 및 output_format을 허용합니다.
참고: GPT Image 1.5에 대한 API 엔드포인트
텍스트 프롬프트로 이미지를 생성하고 화면비와 시드를 설정합니다.
Nano Banana 2로 빠르고 고품질의 텍스트→이미지 생성。종횡비, 안전 허용도, 출력 형식을 세밀하게 제어할 수 있습니다.
Seedream 5.0 Lite 텍스트-투-이미지: 레이아웃과 타이포그래피를 정밀하게 제어하는 프롬프트→비주얼 엔진
마스크 기반 정밀 인페인팅으로 사진 리터칭, 객체 편집, 장면 복원을 수행합니다.
프롬프트에 따라 이미지를 편집하고 필요할 때 마스크를 사용한 뒤 화면비를 선택합니다.
원본 이미지를 프롬프트와 최대 3개의 LoRA로 변환하고 1~8단계로 생성합니다.
1~10개의 참조 이미지를 편집하거나 결합하려면 서면 지침을 따릅니다. 이 페이지에서는 출력 크기, 배경, 품질, 입력 충실도 및 JPEG, PNG 또는 WEBP 전달에 대한 제어 기능을 제공합니다.
이 워크플로는 자연어 편집과 최대 10개의 참조 이미지 및 명시적인 input_fidelity 컨트롤을 결합합니다. 페이지 스키마는 비교 속도나 품질 벤치마크를 게시하지 않으므로 고려 중인 대안에 대해 대표 편집 내용을 테스트하세요.
요청에는 prompt 및 1~10개의 image_urls 값이 필요합니다. 출력 크기는 자동, 1024x1024, 1536x1024 또는 1024x1536일 수 있습니다. 페이지 스키마는 프롬프트 토큰 제한을 게시하지 않거나 10개 이상의 참조 이미지를 허용하지 않습니다.
image_size는 auto, 1024x1024, 1536x1024, 1024x1536를 지원합니다. background는 auto, transparent, opaque를, output_format은 jpeg, png, webp를 지원합니다.
RunComfy 모델 인터페이스에서 대표 편집 내용을 확인한 다음 동일한 prompt, image_urls, image_size, background, quality, input_fidelity 및 output_format 필드를 API에 보냅니다. 프로덕션을 위한 인증, 폴링, 재시도 및 출력 유효성 검사를 추가합니다.
모든 편집에 가장 적합한 단일 모델은 없으며 이 페이지의 스키마는 경쟁사 순위를 설정하지 않습니다. GPT Image 1.5은 프롬프트 기반 편집, 최대 10개의 참조, 보존, 크기, 배경, 품질 및 형식에 대한 직접적인 제어가 필요할 때 실용적인 선택입니다.
텍스트를 유지하거나 생성하도록 지시할 수 있지만 중요한 철자법, 활자체, 로고 및 작은 라벨은 주의 깊게 확인해야 합니다. 첫 번째 참조를 보존하는 것이 중요한 경우 명확한 프롬프트와 높은 input_fidelity를 사용하세요.
상업적 사용은 현재 OpenAI 및 RunComfy 약관과 입력 이미지에 대한 귀하의 권리에 따라 달라집니다. 프로덕션에서 워크플로를 사용하기 전에 해당 약관과 개인 정보 보호 또는 브랜드 요구 사항을 검토하세요.
기본 참조를 먼저 배치하고, 더 강력한 보존이 필요할 때 input_fidelity를 높게 설정하고, 변경되지 않고 유지되어야 하는 속성을 명시합니다. 그럼에도 불구하고 완벽한 일관성을 가정하기보다는 각 결과 후에 ID, 레이아웃, 조명 및 세부 사항을 검사하십시오.
현재 가격은 이 페이지의 콘텐츠 스키마에 저장되지 않습니다. RunComfy의 표시된 비용을 확인하고, 작업에 적합한 quality 수준을 선택하고, 집중된 프롬프트와 필요한 참조만으로 테스트하고, 선택한 출력에 대해 더 높은 품질의 실행을 예약하세요.
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.
