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FLUX1.1 Pro Ultra로 최대 2K의 사실적인 이미지를 생성합니다.
Qwen Edit 2509 Relight은 필수 텍스트 프롬프트에 따라 원본 이미지 한 장의 조명을 바꾸거나 다른 편집을 적용합니다.
| 매개변수 | 유형 | 기본값/범위 | 설명 |
|---|---|---|---|
| prompt | string | 필수, 예시 입력 제공 | 원하는 편집 내용을 설명합니다. |
| image_urls | 이미지 URI 배열 | 정확히 1장, 필수 | 직접 접근할 수 있는 원본 이미지 URL을 정확히 한 개만 지정합니다. |
| 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: 4 | 결과 이미지 수입니다. |
| output_format | string | 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. |
image_urls에 원본 이미지 한 장을 지정합니다.prompt에 원하는 조명 변경 또는 다른 편집 내용을 작성합니다.image_size 중 하나를 선택합니다.num_inference_steps를 2~50, guidance_scale을 0~20으로 설정합니다.num_images를 1~4로 설정하고 output_format에서 jpeg 또는 png를 선택합니다.seed를 지정하고, 피할 내용이 있으면 negative_prompt를 입력합니다.FLUX1.1 Pro Ultra로 최대 2K의 사실적인 이미지를 생성합니다.
다양한 스타일, 크기, 색상 설정으로 래스터, 디지털 일러스트, 벡터풍 이미지를 생성합니다.
텍스트 프롬프트로 포스터, 로고, 타이포그래피 중심 이미지를 생성합니다.
최대 3개의 이미지에 최대 3개의 LoRA를 적용하고 가이던스, 추론 단계, 크기, 시드, 출력 형식을 세밀하게 조정할 수 있습니다.
정확한 개체 분리와 원활한 디자인 제어를 위해 이미지를 편집 가능한 RGBA 레이어로 변환합니다.
레이아웃과 레이어를 제어할 수 있는 텍스트 이미지 생성 및 이미지 편집 모델
필수 prompt에 따라 image_urls의 원본 이미지 조명을 바꾸거나 다른 편집을 적용합니다.
prompt와 image_urls가 모두 필요합니다.
image_urls에는 직접 접근할 수 있는 이미지 URL을 정확히 한 개만 지정해야 합니다.
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 4입니다. output_format은 jpeg와 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.
prompt 입력 여부, image_urls에 접근 가능한 URL이 정확히 한 개만 있는지, 여섯 가지 중 하나인 image_size, 2~50 범위의 num_inference_steps, 0~20 범위의 guidance_scale, 1~4 범위의 num_images, jpeg 또는 png인 output_format을 확인합니다.
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