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In diesem Abschnitt werden die Anforderungsparameter und Antwortfelder für Luma-AI-Modelle beschrieben. Verwenden Sie diese Informationen, um im Rahmen der Operation Rückschlüsse auf Luma-AI-Modelle zu ziehen. StartAsyncInvoke Dieser Abschnitt enthält auch Python-Codebeispiele, die zeigen, wie Luma-KI-Modelle aufgerufen werden. Um ein Modell in einer Inferenzoperation zu verwenden, benötigen Sie die Modell-ID für das Modell.
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Modell-ID: luma.ray-v 2:0
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Modellname: Luma Ray 2
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Text zum Videomodell
Luma AI modelliert Prozessmodell-Eingabeaufforderungen asynchron mithilfe von Async, APIs einschließlich, StartAsyncInvokeund. GetAsyncInvokeListAsyncInvokes
Das Luma AI-Modell verarbeitet Eingabeaufforderungen mithilfe der folgenden Schritte.
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Der Benutzer fordert das Modell mithilfe von auf. StartAsyncInvoke
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Warten Sie, bis der fertig InvokeJob ist. Sie können
GetAsyncInvokeoder verwendenListAsyncInvokes, um den Status der Auftragsabwicklung zu überprüfen. -
Die Modellausgabe wird im angegebenen Amazon S3 S3-Ausgabe-Bucket platziert
Weitere Informationen zur Verwendung der Luma-AI-Modelle mit dem APIs finden Sie unter Videogenerierung
Luma AI Inferenzgespräch.
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"
}
}
}Felder
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prompt — (Zeichenfolge) Der für das Ausgabevideo benötigte Inhalt (1 <= Länge <= 5000 Zeichen).
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aspect_ratio — (enum) Das Seitenverhältnis des Ausgabevideos (“ 1:1 „," 16:9 „," 9:16 „," 4:3 „," 3:4 „," 21:9 „," 9:21 „).
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loop — (boolean) Ob das Ausgabevideo wiederholt werden soll.
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Dauer — (enum) — Die Dauer des Ausgabevideos („5s“, „9s“).
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Auflösung — (Enum) Die Auflösung des Ausgabevideos („540p“, „720p“).
Die MP4 Datei wird im Amazon S3 S3-Bucket gespeichert, wie in der Antwort konfiguriert.
