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필수 프롬프트를 바탕으로 이미지 1~4장을 생성합니다. 10가지 화면 비율, 1K·2K·4K 해상도, 세 가지 파일 형식과 동기 반환 여부를 설정할 수 있습니다.
Qwen Edit 2509 LoRA는 필수 prompt에 따라 필수 배열 image_urls에 지정한 원본 이미지 110장을 편집합니다. 3개의 항목을 추가할 수 있으며, 각 항목에는 LoRA loras에는 0path와 04 범위의 4장의 결과를 지정하고 scale을 설정합니다. image_size를 선택하고 num_inference_steps와 guidance_scale을 조정한 뒤, num_images로 1output_format, seed, 선택 입력인 negative_prompt를 설정할 수 있습니다.
Qwen Edit 2509 LoRA는 필수 프롬프트에 따라 필수 배열에 지정한 원본 이미지 1~10장을 편집하고, 필요하면 LoRA 항목을 최대 3개까지 적용합니다.
스키마의 required 목록에는 prompt, image_urls, lora_path가 포함되어 있습니다. 다만 편집 가능한 입력 객체에는 최상위 lora_path 속성이 없으며, LoRA는 loras를 통해 지정합니다. 각 항목에는 path와 scale이 있습니다.
| 매개변수 | 유형 | 기본값/범위 | 설명 |
|---|---|---|---|
| prompt | string | 필수, 예시 입력 제공 | 원하는 편집 내용을 설명합니다. |
| image_urls | 이미지 URI 배열 | 1~10장, 필수 | 직접 접근할 수 있는 원본 이미지 URL을 1~10개 지정합니다. |
| loras | 배열 | 0~3개, 기본 입력 예시 1개 | 선택 LoRA 항목이며 각 항목에 path와 scale을 설정합니다. |
| image_size | string | 기본값: landscape_16_9 | square_hd, square, portrait_4_3, portrait_16_9, landscape_4_3, landscape_16_9 중에서 선택합니다. |
| num_inference_steps | integer | 2~50, 기본값: 28 | 추론 단계 수입니다. |
| guidance_scale | float | 0~20, 기본값: 4 | 값이 높을수록 결과가 prompt를 더 충실히 따릅니다. |
| num_images | integer | 1~4, 기본값: 1 | 결과 이미지 수입니다. |
| output_format | string | Default, jpeg 또는 png, 기본값: png | 결과 이미지의 파일 형식입니다. |
| seed | integer | 기본값: 4571632 | 생성을 제어하는 시드입니다. |
| negative_prompt | string | 선택, 기본값: 비어 있음 | 피하고 싶은 내용을 작성합니다. |
loras의 각 항목에 포함되는 필드#path: LoRA 가중치의 URL 또는 Hugging Face 저장소 ID(owner/repo).scale: 0~4 범위의 값이며 기본값은 1입니다.image_urls에 원본 이미지 1~10장을 지정하고 prompt에 원하는 편집 내용을 작성합니다.loras에 항목을 최대 3개까지 추가하고, 각 항목에 path와 0~4 범위의 scale을 설정합니다.image_size 값 중 하나를 선택합니다.num_inference_steps를 2~50, guidance_scale을 0~20으로 설정합니다.num_images를 1~4로 설정하고 output_format에서 Default, jpeg, png 중 하나를 선택합니다.seed를 지정하고, 피하고 싶은 내용이 있으면 negative_prompt를 입력합니다.The rate is $0.039 per image.
필수 프롬프트를 바탕으로 이미지 1~4장을 생성합니다. 10가지 화면 비율, 1K·2K·4K 해상도, 세 가지 파일 형식과 동기 반환 여부를 설정할 수 있습니다.
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필수 prompt에 따라 원본 이미지 1~10장을 편집하고, loras를 통해 선택 LoRA 항목을 최대 3개까지 적용할 수 있습니다.
스키마의 required 목록에는 prompt, image_urls, lora_path가 포함됩니다. 다만 편집 가능한 입력 객체에서는 loras를 통해 LoRA를 지정하고 각 항목에 path와 scale을 설정합니다. 별도의 최상위 lora_path 속성은 정의되어 있지 않습니다.
image_urls에는 직접 접근할 수 있는 이미지 URL을 1~10개 지정할 수 있습니다.
loras에는 0~3개의 항목을 지정할 수 있고 기본 입력 예시가 1개 들어 있습니다. path에는 LoRA URL 또는 Hugging Face 저장소 ID를 지정하고, scale에는 0~4 범위의 값을 지정합니다. scale의 기본값은 1입니다.
image_size는 square_hd, square, portrait_4_3, portrait_16_9, landscape_4_3, landscape_16_9를 지원하며 기본값은 landscape_16_9입니다.
num_inference_steps에는 2~50 범위의 정수를 지정할 수 있으며 기본값은 28입니다. guidance_scale은 0~20이고 기본값은 4입니다. 값이 높을수록 결과가 prompt를 더 충실히 따릅니다.
num_images에는 1~4 범위의 정수를 지정할 수 있으며 기본값은 1입니다. output_format은 Default, jpeg, png를 지원하며 기본값은 png입니다.
seed는 정수이며 기본값은 4571632입니다. 입력과 설정이 같을 때 같은 시드를 사용하면 동일한 요청 조건을 다시 적용하는 데 도움이 됩니다. negative_prompt는 선택 입력으로, 피하고 싶은 내용을 작성할 수 있습니다. 기본값은 비어 있습니다.
스키마의 필수 항목인 prompt, image_urls, lora_path를 확인합니다. image_urls에는 접근 가능한 URL을 1~10개 지정하고, loras는 0~3개, 각 scale은 0~4로 설정합니다. image_size는 여섯 가지 값 중 하나, num_inference_steps는 2~50, guidance_scale은 0~20, num_images는 1~4로 설정하고 output_format에서 Default, jpeg, png 중 하나를 선택합니다.
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