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Luma AI 模型

本节介绍了 Luma AI 模型的请求参数和响应字段。使用此信息通过操作对 Luma AI 模型进行推理调用。StartAsyncInvoke本节还包括演示如何调用 Luma AI 模型的 Python 代码示例。要在推理操作中使用模型，您需要相关模型的模型 ID。

型号：luma.ray-v 2:0
型号名称：Luma Ray 2
文字转视频模型

Luma AI 模型使用 Async 异步处理模型提示 StartAsyncInvoke， APIs 包括、GetAsyncInvoke和。ListAsyncInvokes

Luma AI 模型使用以下步骤处理提示。

用户使用提示模型StartAsyncInvoke。
等到 InvokeJob 完成。您可以使用GetAsyncInvoke或ListAsyncInvokes来检查任务完成状态。
模型输出将放置在指定的输出 Amazon S3 存储桶中

有关将 Luma AI 模型与配合使用的更多信息 APIs，请参阅视频生成。

Luma AI推理调用。


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"
    }
  }
}

字段

pro mpt —（字符串）输出视频中所需的内容（1 <= 长度 <= 5000 个字符）。
aspect_r atio —（枚举）输出视频的纵横比（” 1:1”、“16:9”、“9:16”、“4:3”、“3:4”、“21:9”、“9:21”）。
loop —（布尔值）是否循环播放输出视频。
持续时间-（枚举）-输出视频的持续时间（“5s”，“9s”）。
分辨率 —（枚举）输出视频的分辨率（“540p”、“720p”）。

该 MP4 文件将按照响应中的配置存储在 Amazon S3 存储桶中。

Text-to-Video 世代

使用 Luma Ray 2 模型根据文本提示生成视频。该模型支持各种自定义选项，包括纵横比、持续时间、分辨率和循环。

基本 Text-to-Video请求


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

Text-to-Video带选项的高级版


{
  "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"
    }
  }
}

其他 Text-to-Video示例

带有分辨率和持续时间参数的示例。


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

Image-to-Video 世代

通过提供关键帧将静态图像转换为动态视频。您可以指定起始帧和/或结束帧来控制视频生成过程。

Image-to-Video带起始帧的基础版


{
  "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 包括起始帧和结束帧


{
  "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"
    }
  }
}

的附加参数 Image-to-Video

keyframes —（对象）定义开始（frame0） and/or 结束（frame1）关键帧
- frame0 — 起始关键帧图像
- frame1 — 结束关键帧图像
- 类型 — 必须是 “图片”
- 来源-图像来源

故障排除

使用 Luma AI 模型时的常见问题和解决方案：

任务状态 “失败”-检查您的 S3 存储桶是否具有适当的写入权限，并且该存储桶是否与您的 Bedrock 服务位于同一区域。
图片网址访问错误-确保图片 URLs 可公开访问并使用 HTTPS。图片必须采用支持的格式（JPEG、PNG）。
参数错误无效-验证纵横比值是否与支持的选项（“1:1”、“16:9”、“9:16”、“4:3”、“3:4”、“21:9”、“9:21”）相匹配且持续时间为 “5s” 或 “9s”。
超时问题-GetAsyncInvoke 用于检查作业状态，而不是同步等待。视频生成可能需要几分钟。
提示长度错误-将提示保持在 1-5000 个字符之间。较长的提示将被拒绝。

性能笔记

Luma AI 模型性能和限制的重要注意事项：

处理时间-5 秒的视频生成通常需要 2-5 分钟，9 秒的视频通常需要 4-8 分钟，具体视复杂程度而定。
图像要求-输入图像应为高质量图像，最低分辨率为 512x512 像素。支持的最大图像大小为 4096x4096 像素。
输出视频大小-生成的视频范围为 5-50 MB，具体取决于时长、分辨率和内容复杂性。
速率限制-异步 API 调用受服务配额的限制。监控您的使用情况，并在需要时申请增加配额。
S3 存储-确保有足够的 S3 存储容量用于输出视频，并考虑生命周期策略以优化成本。