Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Modelli Luma AI Questa sezione descrive i parametri di richiesta e i campi di risposta per i modelli Luma AI. Usa queste informazioni per effettuare chiamate di inferenza ai modelli di intelligenza artificiale di Luma con l'operazione. [StartAsyncInvoke](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_StartAsyncInvoke.html) Questa sezione include anche esempi di codice Python che mostrano come chiamare i modelli Luma AI. Per utilizzare un modello in un’operazione di inferenza, è necessario l’ID modello per il modello. + ID modello: luma.ray-v2:0 + Nome del modello: Luma Ray 2 + Modello da testo a video I modelli Luma AI elaborano i prompt dei modelli in modo asincrono utilizzando Async, tra cui, e. APIs [StartAsyncInvoke[GetAsyncInvoke[ListAsyncInvokes](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ListAsyncInvokes.html)](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_GetAsyncInvoke.html)](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_StartAsyncInvoke.html) Il modello Luma AI elabora i prompt utilizzando la seguente procedura. + L'utente richiede [StartAsyncInvoke](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_StartAsyncInvoke.html)al modello di utilizzare. + Attendere che InvokeJob sia terminato. Puoi utilizzare `GetAsyncInvoke` o `ListAsyncInvokes` per controllare lo stato di completamento del processo. + L’output del modello viene inserito nel bucket Amazon S3 di output specificato Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dei modelli Luma AI con APIs, consulta [Generazione video](https://docs.lumalabs.ai/docs/video-generation). Chiamata di inferenza Luma AI. ``` 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" } } } ``` **Campi** + **prompt** (stringa): contenuto necessario nel video di output (1 <= lunghezza <= 5.000 caratteri). + **aspect\_ratio** (valore numerico) Proporzioni del video di output (“1:1”, “16:9”, “9:16”, “4:3”, “3:4”, “21:9”, “9:21”). + **loop** (valore booleano): indica se riprodurre in loop il video di output. + **duration** (valore numerico): durata del video di output (“5s”, “9s”). + **resolution** (valore numerico): risoluzione del video di output (“540p”, “720p”). Il MP4 file verrà archiviato nel bucket Amazon S3 come configurato nella risposta. ## Text-to-Video Generazione Genera video da prompt di testo utilizzando il modello Luma Ray 2. Il modello supporta varie opzioni di personalizzazione tra cui proporzioni, durata, risoluzione e loop. ** Text-to-VideoRichiesta di base** ``` { "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-VideoAvanzato con opzioni** ``` { "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" } } } ``` ** Text-to-VideoEsempio aggiuntivo** Esempio con parametri di risoluzione e durata. ``` { "modelId": "luma.ray-v2:0", "modelInput": { "prompt": "a car", "resolution": "720p", "duration": "5s" }, "outputDataConfig": { "s3OutputDataConfig": { "s3Uri": "s3://your-bucket-name" } } } ``` ## Image-to-Video Generazione Trasforma immagini statiche in video dinamici fornendo fotogrammi chiave. È possibile specificare fotogrammi iniziali, fotogrammi finali o entrambi per controllare il processo di generazione del video. **Basic Image-to-Video con Start Frame** ``` { "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 con frame iniziale e finale** ``` { "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" } } } ``` **Parametri aggiuntivi per Image-to-Video** + **fotogrammi chiave** — (oggetto) Definisce i fotogrammi chiave di inizio (frame0) e and/or fine (frame1) + **frame0**: immagine del fotogramma chiave iniziale + **frame1**: immagine del fotogramma chiave finale + **type**: deve essere “image” + **source**: origine dell’immagine ## risoluzione dei problemi Problemi e soluzioni comuni durante l’utilizzo di modelli Luma AI: + **Stato del processo non riuscito**: verifica che il bucket S3 disponga delle autorizzazioni di scrittura corrette e che il bucket esista nella stessa Regione del servizio Bedrock. + **Errori di accesso all'URL dell'immagine**: assicurati che le immagini URLs siano accessibili pubblicamente e utilizzi HTTPS. Le immagini devono essere nei formati supportati (JPEG o PNG). + **Errori di parametri non validi**: verifica che i valori delle proporzioni corrispondano alle opzioni supportate (“1:1”, “16:9”, “9:16”, “4:3”, “3:4”, “21:9”, “9:21”) e che la durata sia “5s” o “9s”. + **Problemi di timeout**: utilizza `GetAsyncInvoke` per controllare lo stato del processo anziché attendere in modo sincrono. La generazione di video può richiedere alcuni minuti. + **Errori di lunghezza dei prompt**: mantieni i prompt compresi tra 1 e 5.000 caratteri. Prompt più lunghi verranno rifiutati. ## Note per le prestazioni Considerazioni importanti relative alle prestazioni e alle limitazioni dei modelli Luma AI: + **Tempo di elaborazione**: la generazione di video richiede in genere 2-5 minuti per video di 5 secondi e 4-8 minuti per video di 9 secondi, a seconda della complessità. + **Requisiti relativi alle immagini**: le immagini di input devono essere di alta qualità con una risoluzione minima di 512 x 512 pixel. La dimensione massima supportata dell’immagine è 4.096 x 4.096 pixel. + **Dimensioni dei video di output**: i video generati variano da 5 a 50 MB a seconda della durata, della risoluzione e della complessità del contenuto. + **Limiti di utilizzo**: le chiamate API asincrone sono soggette a quote di servizio. Monitora il tuo utilizzo e richiedi aumenti delle quote, se necessario. + **Archiviazione S3**: garantisci una capacità di archiviazione S3 sufficiente per i video di output e valuta le policy del ciclo di vita per l’ottimizzazione dei costi. ## Documentazione correlata Per ulteriori informazioni e servizi correlati: + **Configurazione di Amazon S3**: [creazione di bucket S3](https://docs.aws.amazon.com/s3/latest/userguide/creating-buckets-s3.html) e [policy di bucket](https://docs.aws.amazon.com/s3/latest/userguide/bucket-policies.html) per l’archiviazione di output. + **Operazioni API asincrone** - [StartAsyncInvoke](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_StartAsyncInvoke.html)e [GetAsyncInvoke](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_GetAsyncInvoke.html)riferimento all'[ListAsyncInvokes](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_ListAsyncInvokes.html)API. + **Quote di servizio**: [Quote per Amazon Bedrock](quotas.md) per i limiti del servizio Bedrock e le richieste di aumento delle quote. + **Best practice per l’elaborazione video**: [Invio di prompt e generazione di risposte con l’inferenza del modello](inference.md) per linee guida generali sull’inferenza dei modelli. + **Documentazione di Luma AI**: [documentazione sulla generazione di video di Luma Labs](https://docs.lumalabs.ai/docs/video-generation) per funzionalità dettagliate dei modelli e funzionalità avanzate.