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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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影片模型的文字
Luma AI 模型使用非同步 APIs 以非同步方式提示，包括 StartAsyncInvoke、GetAsyncInvoke 和 ListAsyncInvokes。
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 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 APIs 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） 是否要循環輸出影片。
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duration – （列舉） - 輸出影片的持續時間 ("5s"、"9s")。
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解析度 – （列舉） 輸出影片的解析度 ("540p"、"720p")。
MP4 檔案將儲存在 Amazon S3 儲存貯體中，如回應中所設定。
