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Luma AI モデル

このセクションでは、Luma AI モデルのリクエストパラメータとレスポンスフィールドについて説明します。この情報を使用して、StartAsyncInvoke オペレーションで Luma AI モデルを推論呼び出します。このセクションでは、Luma AI モデルを呼び出す方法を示す Python コード例も含まれています。推論オペレーションでモデルを使用するには、そのモデルのモデル ID が必要です。

Luma AI モデルは、StartAsyncInvoke、ListAsyncInvokes などの非同期 APIs を使用してモデルプロンプトを非同期的に処理します。 GetAsyncInvoke ListAsyncInvokes

Luma AI モデルは、次のステップを使用してプロンプトを処理します。

API で Luma AI モデルを使用する方法の詳細については、 APIs「ビデオ生成」を参照してください。

Luma AI 推論呼び出し。

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"
    }
  }
}

[フィールド]

MP4 ファイルは、レスポンスで設定されたとおりに Amazon S3 バケットに保存されます。

Text-to-Video生成

Luma Ray 2 モデルを使用してテキストプロンプトからビデオを生成します。このモデルは、アスペクト比、期間、解像度、ループなど、さまざまなカスタマイズオプションをサポートしています。

基本的なText-to-Videoリクエスト

{
  "modelId": "luma.ray-v2:0",
  "modelInput": {
    "prompt": "an old lady laughing underwater, wearing a scuba diving suit"
  },
  "outputDataConfig": {
    "s3OutputDataConfig": {
      "s3Uri": "s3://your-bucket-name"
    }
  }
}

オプションを使用した高度なText-to-Video

{
  "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"
    }
  }
}

追加のText-to-Video例

解像度と期間パラメータの例。

{
  "modelId": "luma.ray-v2:0",
  "modelInput": {
    "prompt": "a car",
    "resolution": "720p",
    "duration": "5s"
  },
  "outputDataConfig": {
    "s3OutputDataConfig": {
      "s3Uri": "s3://your-bucket-name"
    }
  }
}

Image-to-Video生成

キーフレームを提供することで、静的イメージを動的ビデオに変換します。開始フレーム、終了フレーム、またはその両方を指定して、ビデオ生成プロセスを制御できます。

スタートフレームを使用した基本的な Image-to-Video

{
  "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"
    }
  }
}

開始フレームと終了フレームを使用した Image-to-Video

{
  "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"
    }
  }
}

Image-to-Video の追加パラメータ

トラブルシューティング

Luma AI モデルを使用する際の一般的な問題と解決策：

パフォーマンスノート

Luma AI モデルのパフォーマンスと制限に関する重要な考慮事項：

関連するドキュメント

追加情報および関連サービスについては、以下を参照してください。