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Luma AImodèles
Cette section décrit les paramètres de demande et les champs de réponse pour les modèles Luma AI. Utilisez ces informations pour effectuer des appels d'inférence vers les modèles Luma AI avec l'StartAsyncInvokeopération. Cette section inclut également des exemples de code Python qui montrent comment appeler des modèles Luma AI. Pour utiliser un modèle dans une opération d'inférence, vous avez besoin de son identifiant.
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Identifiant du modèle : luma.ray-v 2:0
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Nom du modèle : Luma Ray 2
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Modèle texte vers vidéo
Les modèles Luma AI traitent les demandes du modèle de manière asynchrone en utilisant l'asynchrone APIs , y compris, et. StartAsyncInvokeGetAsyncInvokeListAsyncInvokes
Le modèle Luma AI traite les instructions en suivant les étapes suivantes.
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L'utilisateur invite le modèle à l'aide StartAsyncInvokede.
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Attendez que le InvokeJob soit terminé. Vous pouvez utiliser
GetAsyncInvoke
ouListAsyncInvokes
pour vérifier l'état d'achèvement de la tâche. -
La sortie du modèle sera placée dans le compartiment Amazon S3 de sortie spécifié
Pour plus d'informations sur l'utilisation des modèles Luma AI avec le APIs, voir Génération de vidéos
Luma AIappel d'inférence.
POST /async-invoke HTTP/1.1 Content-type: application/json { "modelId": "luma.ray-v2:0", "modelInput": { "prompt": "your input text here", "aspect_ratio": "16:9", "loop": false, "duration": "5s", "resolution": "720p" }, "outputDataConfig": { "s3OutputDataConfig": { "s3Uri": "s3://your-bucket-name" } } }
Champs
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prompt — (chaîne) Le contenu requis dans la vidéo de sortie (1 <= longueur <= 5000 caractères).
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aspect_ratio — (enum) Le rapport hauteur/largeur de la vidéo de sortie (» 1:1 «," 16:9 «," 9:16 «," 4:3 «," 3:4 «," 21:9 «," 9:21 «).
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loop — (boolean) S'il faut mettre en boucle la vidéo de sortie.
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duration — (enum) - Durée de la sortie vidéo (« 5s », « 9s »).
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résolution — (enum) Résolution de la vidéo de sortie (« 540p », « 720p »).
Le MP4 fichier sera stocké dans le compartiment Amazon S3 tel que configuré dans la réponse.
Text-to-Video Génération
Générez des vidéos à partir d'instructions textuelles à l'aide du modèle Luma Ray 2. Le modèle prend en charge diverses options de personnalisation, notamment le rapport hauteur/largeur, la durée, la résolution et le bouclage.
Text-to-VideoDemande de base
{ "modelId": "luma.ray-v2:0", "modelInput": { "prompt": "an old lady laughing underwater, wearing a scuba diving suit" }, "outputDataConfig": { "s3OutputDataConfig": { "s3Uri": "s3://your-bucket-name" } } }
Avancé Text-to-Video avec options
{ "modelId": "luma.ray-v2:0", "modelInput": { "prompt": "an old lady laughing underwater, wearing a scuba diving suit", "aspect_ratio": "16:9", "loop": true, "duration": "5s", "resolution": "720p" }, "outputDataConfig": { "s3OutputDataConfig": { "s3Uri": "s3://your-bucket-name" } } }
Text-to-VideoExemple supplémentaire
Exemple avec paramètres de résolution et de durée.
{ "modelId": "luma.ray-v2:0", "modelInput": { "prompt": "a car", "resolution": "720p", "duration": "5s" }, "outputDataConfig": { "s3OutputDataConfig": { "s3Uri": "s3://your-bucket-name" } } }
Image-to-Video Génération
Transformez des images statiques en vidéos dynamiques en fournissant des images-clés. Vous pouvez spécifier des images de début, des images de fin ou les deux pour contrôler le processus de génération vidéo.
Basic Image-to-Video avec cadre de départ
{ "modelId": "luma.ray-v2:0", "modelInput": { "prompt": "A tiger walking in snow", "keyframes": { "frame0": { "type": "image", "source": { "type": "base64", "media_type": "image/jpeg", "data": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAgAAAAIAQMAAAD+wSzIAAAABlBMVEX///+/v7+jQ3" } } } }, "outputDataConfig": { "s3OutputDataConfig": { "s3Uri": "s3://your-bucket-name" } } }
Image-to-Video avec cadres de début et de fin
{ "modelId": "luma.ray-v2:0", "modelInput": { "prompt": "A tiger walking in snow", "keyframes": { "frame0": { "type": "image", "source": { "type": "base64", "media_type": "image/jpeg", "data": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAgAAAAIAQMAAAD+wSzIAAAABlBMVEX///+/v7+jQ3" } }, "frame1": { "type": "image", "source": { "type": "base64", "media_type": "image/jpeg", "data": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAgAAAAIAQMAAAD+wSzIAAAABlBMVEX///+/v7+jQ3" } } }, "loop": false, "aspect_ratio": "16:9" }, "outputDataConfig": { "s3OutputDataConfig": { "s3Uri": "s3://your-bucket-name" } } }
Paramètres supplémentaires pour Image-to-Video
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keyframes — (object) Définit les images-clés de début (frame0) de and/or fin (frame1)
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frame0 — Image d'image-clé de départ
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frame1 — Fin de l'image clé
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type — Doit être « image »
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source — Source de l'image
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Résolution des problèmes
Problèmes courants et solutions liés à l'utilisation des modèles Luma AI :
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État du job « Échec » - Vérifiez que votre compartiment S3 dispose des autorisations d'écriture appropriées et qu'il existe dans la même région que votre service Bedrock.
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Erreurs d'accès à l'URL de l'image : assurez-vous que l'image URLs est accessible au public et utilisez le protocole HTTPS. Les images doivent être dans des formats compatibles (JPEG, PNG).
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Erreurs de paramètres non valides - Vérifiez que les valeurs du rapport hauteur/largeur correspondent aux options prises en charge (» 1:1 «," 16:9 «," 9:16 «," 4:3 «," 3:4 «," 21:9 «," 9:21 «) et que la durée est de « 5s » ou « 9s ».
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Problèmes de délai d'attente :
GetAsyncInvoke
à utiliser pour vérifier l'état de la tâche plutôt que d'attendre de manière synchrone. La génération de vidéos peut prendre plusieurs minutes. -
Erreurs de longueur d'invite : maintenez les invites entre 1 et 5 000 caractères. Les demandes plus longues seront rejetées.
Remarques sur le rendement
Considérations importantes concernant les performances et les limites du modèle Luma AI :
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Temps de traitement - La génération de vidéos prend généralement de 2 à 5 minutes pour les vidéos de 5 secondes et de 4 à 8 minutes pour les vidéos de 9 secondes, selon la complexité.
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Exigences relatives à l'image - Les images d'entrée doivent être de haute qualité avec une résolution minimale de 512 x 512 pixels. La taille d'image maximale prise en charge est de 4 096 x 4 096 pixels.
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Taille de la vidéo de sortie : les vidéos générées varient de 5 à 50 Mo en fonction de la durée, de la résolution et de la complexité du contenu.
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Limites de débit : les appels d'API asynchrones sont soumis à des quotas de service. Surveillez votre utilisation et demandez des augmentations de quotas si nécessaire.
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Stockage S3 : garantissez une capacité de stockage S3 suffisante pour les vidéos de sortie et considérez les politiques de cycle de vie pour optimiser les coûts.
Documents associés
Pour des informations supplémentaires et des services connexes :
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Configuration Amazon S3 : création de compartiments S3 et de politiques de compartiment pour le stockage des sorties.
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Opérations d'API asynchrones - StartAsyncInvokeGetAsyncInvoke, et référence ListAsyncInvokesd'API.
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Quotas de service : Quotas pour Amazon Bedrock pour les limites de service de Bedrock et les demandes d'augmentation de quotas.
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Meilleures pratiques en matière de traitement vidéo : Soumettez des invites et générez des réponses grâce à l'inférence du modèle pour des conseils généraux sur l'inférence des modèles.
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Documentation Luma AI - Documentation de génération vidéo Luma Labs
pour connaître les capacités détaillées du modèle et les fonctionnalités avancées.