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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 モデルの推論呼び出しを実行します。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 コード例も示します。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。
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モデル ID: luma.ray-v2:0
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モデル名: Luma Ray 2
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テキストから動画モデル
Luma AI モデルは、StartAsyncInvoke、GetAsyncInvoke、ListAsyncInvokes などの非同期 API を使用してモデルプロンプトを非同期的に処理します。
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。
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ユーザーが StartAsyncInvoke を使用してモデルにプロンプトします。
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InvokeJob が終了するまで待ちます。
GetAsyncInvokeまたはListAsyncInvokesを使用して、ジョブの完了ステータスを確認できます。 -
モデル出力は、指定された出力 Amazon S3 バケットに配置されます。
API で Luma AI モデルを使用する方法の詳細については、「動画生成
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]
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prompt – (文字列) 出力動画に必要なコンテンツ (長さ 1~5,000 文字)。
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aspect_ratio – (列挙型) 出力動画のアスペクト比 (「1:1」、「16:9」、「9:16」、「4:3」、「3:4」、「21:9」、「9:21」)。
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loop – (ブール値) 出力動画をループするかどうか。
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duration – (列挙型) - 出力動画の長さ (「5s」、「9s」)。
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resolution – (列挙型) 出力動画の解像度 (「540p」、「720p」)。
MP4 ファイルは、レスポンスの設定に従って Amazon S3 バケットに保存されます。
テキストから動画生成
Luma Ray 2 モデルを使用してテキストプロンプトから動画を生成します。このモデルは、アスペクト比、長さ、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。
基本的なテキストから動画リクエスト
{ "modelId": "luma.ray-v2:0", "modelInput": { "prompt": "an old lady laughing underwater, wearing a scuba diving suit" }, "outputDataConfig": { "s3OutputDataConfig": { "s3Uri": "s3://your-bucket-name" } } }
高度なテキストから動画 (オプションを使用)
{ "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" } } }
テキストから動画の追加例
resolution および duration 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" } } }
画像から動画生成
キーフレームを提供することで、静的画像を動的動画に変換します。開始フレーム、終了フレーム、またはその両方を指定して、動画生成プロセスを制御できます。
基本的な画像から動画 (開始フレームを使用)
{ "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" } } }
画像から動画 (開始フレームと終了フレームを使用)
{ "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" } } }
画像から動画の追加パラメータ
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keyframes – (オブジェクト) 開始 (frame0) および/または終了 (frame1) キーフレームを定義します
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frame0 – 開始キーフレーム画像
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frame1 – 終了キーフレーム画像
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type –「image」にする必要があります
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source – 画像ソース
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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:
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ジョブステータス「Failed」- S3 バケットに適切な書き込みアクセス許可があり、バケットが Bedrock サービスと同じリージョンに存在することを確認します。
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画像 URL アクセスエラー - 画像 URL がパブリックにアクセス可能であり、HTTPS を使用していることを確認します。画像は PNG または JPEG 形式である必要があります。
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無効なパラメータエラー - アスペクト比値がサポートされているオプション (「1:1」、「16:9」、「9:16」、「4:3」、「3:4」、「21:9」、「9:21」) と一致しており、長さが「5s」または「9s」のいずれかであることを確認します。
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タイムアウトの問題 - 同期的に待機するのではなく、
GetAsyncInvokeを使用してジョブのステータスを確認します。動画生成には数分かかる場合があります。 -
プロンプトの長さエラー - プロンプトは 1~5,000 文字にします。長いプロンプトは拒否されます。
パフォーマンスについての備考
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:
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処理時間 - 動画生成には通常、5 秒の動画で 2~5 分、9 秒の動画で 4~8 分かかります (複雑さに応じて異なります)。
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画像要件 - 入力画像は高品質でなければなりません (512 x 512 ピクセル以上の解像度)。サポートされる最大画像サイズは 4,096 x 4,096 ピクセルです。
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出力動画サイズ - 生成される動画は、長さ、解像度、コンテンツの複雑さに応じて 5~50 MB の範囲に収まります。
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レート制限 - 非同期 API コールは、Service Quotas の対象となります。必要に応じて使用量をモニタリングし、クォータの引き上げをリクエストします。
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S3 ストレージ - 出力動画に十分な S3 ストレージ容量を確保し、コスト最適化のためのライフサイクルポリシーを検討します。
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。
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Amazon S3 設定 - 出力ストレージ用の S3 バケットとバケットポリシーの作成。
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非同期 API オペレーション - StartAsyncInvoke、GetAsyncInvoke、ListAsyncInvokes API リファレンス。
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Service Quotas - Bedrock サービス制限とクォータ引き上げリクエストに関する「Amazon Bedrock のクォータ」。
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動画処理のベストプラクティス - 一般的なモデル推論ガイダンスに関する「プロンプトを送信し、モデル推論を使用してレスポンスを生成する」。
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Luma AI ドキュメント - 詳細なモデル機能と高度な機能に関する Luma Labs 動画生成ドキュメント
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