MOSS-Image TurboはEmpirioLabsで入手可能です。 これはOpenMOSSのtext-to-imageモデルで、文字を含む画像(看板、ポスター、ラベル、メニュー、レイアウト)を英語と中国語で表現しています。動作は続きます ポスト/v1/images/generations、APIおよびPlaygroundで。
テキストで何をするか
トレイルサインのプロンプトで「SUMMIT 2.4 MILES」という言葉を求めたショットの一つです。同じテストが他の3つのモデルに対して行われています MOSS-Image Turbo vs FLUX.2 Klein 4B vs Qwen Image 2.1 vs Seedream 5.0 Flashお問い合わせ.
あなたの最初のお願い
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/images/generations \ -h 「認証:ベアラー $EMPIRIOLABS_API_KEY」 \ -H 「Content-Type: application/json」 \ -d '{ 「モデル」:「moss-image-turbo」, 「プロンプト」:「金色の文字で『FRESH BREAD DAILY』と書かれたベーカリーの店の看板、朝の光」、「同期:true」 }'では 同期 セットの場合、応答は完成画像です:1024x1024 WebPへの署名付きURLで、 種子 使われた。それがなければ、応答は 求人情報 投票は 出て/v1/jobs/{job_id}これは長時間のバッチに適しています。
サイズとオプション
- アスペクト比。
aspect_ratio1:1、16:9、9:16、4:3、3:4、3:2、または2:3を取る。 - 正確なサイズです。
サイズとして幅×高さ、または幅および身長:各辺は512ピクセルから2,048ピクセルまでの16倍数で、合計最大1,048,576ピクセル(例:1344×768や2048×512)です。 - いくつかの画像。
num_images最大4を要します。種子画像はそのシードとその後の画像(42、43など)を使用し、各画像はシードを返します。 - フォーマット。 デフォルトでWebP、PNGまたはJPEGで
フォーマットおよび のURLの代わりにbase64をresponse_format設定b64_jsonお問い合わせ.
テキストを使ったライティングプロンプト
- 言葉を引用してください。 例えば、正確なテキストを引用符で囲むなど
「24時間営業」と書かれた看板お問い合わせ. - どう見えるか言って。 文字や表面の名前を挙げてください:手描きの金色のセリフ体、赤いネオン、筆書き、彫刻された木製。
- 中国語も同じ仕組みです。 キャラクターを引用符で囲む、例えば
“春山茶舍”お問い合わせ.
作戦メモ
- 幅と高さは16の倍数です。 1000x1000のリクエストは拒否されますが、400のリクエストは拒否されます。1008x1008と1024x1024で動作します。
- サンプリングは固定です.
negative_prompt,num_inference_steps、およびguidance_scale無視されるのではなく、400点で拒否される。 - テキストから画像への変換のみです。 画像入力およびLoRAアダプターは拒否されます。参照画像から編集するには、画像編集機能を備えたモデルを使いましょう。 FLUX.2 クライン4Bお問い合わせ.
- ポスターに追加のテキストを確認してください。 3つのテスト課題のうちの1つで、求められていない短い文字の列が追加されました。
料金について
画像ごとに請求されます。 4枚の画像のリクエストは4枚請求され、拒否されたリクエストは請求されません。生成された画像は自動コンテンツ安全チェックに合格します。過激な画像がフラグが立てられた画像は返送されず、請求されます。現在の料金は以下の通りです。 モデルページ そして、 プライシングページお問い合わせ.
建設を始めろ
MOSS-Image Turboを試してみてください Playgroundここで、すべてのパラメータは生きた制御であり、 APIドキュメント 完全なパラメータ参照のために。
ディスクロージャー:この記事は、EmpirioLabs AIによるAIの支援とレビューで書かれました.
