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Luma AI 模型
本節說明 Luma AI 模型的請求參數和回應欄位。使用此資訊透過 StartAsyncInvoke 操作對 Luma AI 模型進行推論呼叫。本節也包含 Python 程式碼範例,示範如何呼叫 Luma AI 模型。若要在推論操作中使用模型,您需要模型的模型 ID。
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模型 ID:luma.ray-v2:0
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模型名稱:Luma Ray 2
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文字轉影片模型
Luma AI 模型會使用非同步 API,包括 StartAsyncInvoke、GetAsyncInvoke 和 ListAsyncInvokes,以非同步方式處理模型提示。
Luma AI 模型會使用下列步驟處理提示。
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使用者使用 StartAsyncInvoke 提示模型。
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等待直到 InvokeJob 完成。您可以使用
GetAsyncInvoke或ListAsyncInvokes來檢查任務完成狀態。 -
模型輸出將放置在指定的輸出 Amazon S3 儲存貯體中
如需搭配 API 使用 Luma AI 模型的詳細資訊,請參閱影片產生
Luma AI 推論呼叫。
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" } } }
欄位
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prompt – (字串) 輸出影片所需的內容 (1 <= 長度 <= 5000 個字元)。
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aspect_ratio – (列舉) 輸出影片的長寬比 ("1:1", "16:9", "9:16", "4:3", "3:4", "21:9", "9:21")。
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loop – (布林值) 是否循環輸出影片。
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duration – (列舉) - 輸出影片的持續時間 ("5s", "9s")。
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resolution – (列舉) 輸出視訊的解析度 ("540p", "720p")。
MP4 檔案將依照回應中的設定,儲存在 Amazon S3 儲存貯體中。
產生文字轉影片
使用 Luma Ray 2 模型從文字提示產生影片。此模型支援各種自訂選項,包括長寬比、持續時間、解析度和迴圈。
基本文字轉影片請求
{ "modelId": "luma.ray-v2:0", "modelInput": { "prompt": "an old lady laughing underwater, wearing a scuba diving suit" }, "outputDataConfig": { "s3OutputDataConfig": { "s3Uri": "s3://your-bucket-name" } } }
進行文字轉影片與選項
{ "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" } } }
其他文字轉影片範例
具有解析度和持續時間參數的範例。
{ "modelId": "luma.ray-v2:0", "modelInput": { "prompt": "a car", "resolution": "720p", "duration": "5s" }, "outputDataConfig": { "s3OutputDataConfig": { "s3Uri": "s3://your-bucket-name" } } }
產生影像轉影片
提供關鍵影格,將靜態影像轉換為動態影片。您可以指定開始影格、結束影格或兩者,以控制影片產生程序。
具有開始影格的基本影像轉影片
{ "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" } } }
具有開始和結束影格的影像轉影片
{ "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" } } }
影像轉影片的其他參數
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keyframes – (物件) 定義開始 (frame0) 和/或結束 (frame1) 關鍵影格
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frame0 – 啟動關鍵影格映像
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frame1 – 結束關鍵影格影像
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type – 必須是「image」
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source – 影像來源
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疑難排解
使用 Luma AI 模型時的常見問題和解決方案:
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任務狀態「失敗」 - 檢查您的 S3 儲存貯體是否有適當的寫入許可,且儲存貯體存在於與您 Bedrock 服務相同的區域中。
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影像 URL 存取錯誤 - 確保影像 URL 可供公開存取並使用 HTTPS。影像必須是採用支援的格式 (JPEG、PNG)。
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無效的參數錯誤 - 確認長寬比值符合支援的選項 (「1:1」、「16:9」、「9:16」、「4:3」、「3:4」、「21:9」、「9:21」),且持續時間為「5s」或「9s」。
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逾時問題 - 使用
GetAsyncInvoke檢查任務狀態,而不是同步等待。影片產生可能需要數分鐘的時間。 -
提示長度錯誤 - 將提示保持在 1-5000 個字元之間。較長的提示將遭到拒絕。
效能備註
Luma AI 模型效能和限制的重要考量事項:
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處理時間 - 5 秒鐘影片通常需要 2-5 分鐘產生,9 秒鐘影片則需要 4-8 分鐘,視複雜性而定。
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影像需求 - 輸入影像應具有高品質,最低解析度為 512x512 像素。支援的影像大小上限為 4096x4096 像素。
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輸出影片大小 - 產生的影片範圍為 5-50 MB,取決於持續時間、解析度和內容複雜性。
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速率限制 - 非同步 API 呼叫受服務配額限制。監控您的用量,並視需要請求增加配額。
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S3 儲存體 - 確保輸出影片有足夠的 S3 儲存容量,並考慮成本最佳化的生命週期政策。
相關文件
如需其他資訊和相關服務:
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Amazon S3 組態 - 針對輸出儲存建立 S3 儲存貯體和儲存貯體政策。
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非同步 API 操作 - StartAsyncInvoke、GetAsyncInvoke 和 ListAsyncInvokes API 參考。
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服務配額 - Amazon Bedrock 的配額 適用於 Bedrock 服務限制和配額增加請求。
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影片處理最佳實務 - 提交提示並使用模型推論產生回應 適用於一般模型推論指引。
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Luma AI 文件 - Luma 實驗室影片產生文件
,其中提供詳細的模型功能和進階功能。