이미지 생성
submit_image를 통해 AI 이미지를 생성합니다 (설정된 제공자 키만 사용 가능). 사용자가 변형을 요청하지 않은 경우, 요청당 하나의 정지 영상을 선호합니다.
모델 선택
| 모델 | 참조 | 강점 | 최대 참조 수 |
|---|---|---|---|
fal + falModel | references/fal.md | 명시적인 Fal 카탈로그; 도구 스키마에서 모델별 제한 확인 | 모델별 상이 |
gpt-image-2 | references/gpt-image-2.md | 최고의 텍스트 렌더링, 가장 강력한 프롬프트 준수 | 16 |
nano-banana | references/nano-banana.md | 가장 높은 참조 이미지 충실도 | 14 |
image-01 | references/image-01.md | MiniMax 정지 영상 / 라이브 스타일; R2를 통한 단일 피사체 참조 | 1 |
grok-imagine | references/grok-imagine.md | xAI Grok Imagine; 텍스트-이미지, 최대 4개 출력, 1K/2K | 0 |
- Fal.ai가 선택되었거나 요청된 경우
model: "fal"과 요청된falModel또는 기능(capabilities)에 저장된 Fal 기본값을 사용하세요. 선택되지 않은 경우 사용자에게 물어보세요. 기본 제공자의 기본값 및 아래 제어 항목은 Fal에 적용되지 않습니다. - 기본값: 해당 키가 활성화된 경우
gpt-image-2. - 참조 이미지가 많은 경우 →
nano-banana. - 사용자가 MiniMax를 지정했거나 MiniMax 이미지 키만 활성화된 경우 →
image-01. - 기능(capabilities)을 존중하세요: 해당 제공자가 설정되지 않은 모델은 호출하지 마십시오.
중요: 생성하기 전에 선택한 모델의 참조 파일을 읽으십시오.
도구 파라미터
| 파라미터 | 값 | 기본값 |
|---|---|---|
aspectRatio | 1:1, 16:9, 9:16, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 4:5, 5:4, 21:9 | 16:9 |
imageSize | 512px, 1K, 2K, 4K (모델별 상이) | 1K |
width / height | GPT Image: 512–3840, /16; MiniMax: 512–2048, /8 | — |
quality | low, medium, high, auto (gpt-image-2 전용) | high |
referenceAssetIds | 프로젝트 에셋 ID 배열 — 백엔드에서 서버 측 바이트 해석 | — |
name | 라이브러리에 표시될 짧고 설명적인 에셋 이름 | — |
count | 생성할 이미지 수 (1–10; image-01 최대 9) | 1 |
promptOptimizer | MiniMax image-01 전용 — prompt_optimizer | false |
seed | MiniMax image-01 전용 | — |
maskAssetId, background, moderation, inputFidelity | GPT Image 편집/출력 제어 | — |
outputFormat, outputCompression | GPT Image PNG/JPEG/WebP 제어 | PNG |
기본값
- 종횡비: 16:9. 프로젝트 구성이 16:9가 아닌 경우, 생성 전에 사용자에게 원하는 종횡비를 물어보십시오.
- 크기: 1K.
제출 전 질문
- 크기를 자동으로 업그레이드하지 마십시오.
- 사용자가 명시적으로 요청한 경우에만
imageSize: "2K"또는"4K"를 전달하세요. 2K/4K는 실험적이며 더 느릴 수 있음을 경고하십시오.
참조 이미지
사용자가 편집, 블렌딩 또는 시각적 가이드로 사용할 소스 자료를 제공할 때 사용합니다 (예: "배경 바꿔줘", "이것들을 포스터로 합쳐줘").
referenceAssetIds를 통해 프로젝트 에셋 ID를 전달하세요. 백엔드가 서버 측에서 가져와 인코딩합니다. 직접 에셋 바이트를 가져오지 마십시오.- 사용자가 이미지 에셋을 @-참조하는 경우, 해당 ID를
referenceAssetIds에 직접 전달하세요. - 백엔드에서 허용하는 형식: png, jpeg, webp, svg (자동으로 png로 래스터화), heic, heif. 각 최대 50MB.
실행
// 기본 생성
submit_image({
model: "gpt-image-2",
prompt: "a cute orange cat",
name: "Cat",
});
// 품질 설정 (gpt-image-2 전용)
submit_image({
model: "gpt-image-2",
prompt: "hero poster with bold title",
quality: "high",
name: "Hero Poster",
});
// 참조 이미지 사용 — 프로젝트 에셋 ID 전달; 백엔드가 바이트 해석
submit_image({
model: "gpt-image-2",
prompt: "change background to beach",
referenceAssetIds: ["<assetId>"],
name: "Beach Edit",
});
// nano-banana로 참조 이미지 많은 경우
submit_image({
model: "nano-banana",
prompt: "composite poster",
referenceAssetIds: ["<id1>", "<id2>"],
name: "Composite",
});
// 여러 이미지 생성
submit_image({
model: "gpt-image-2",
prompt: "product shots",
count: 3,
name: "Product",
});
// MiniMax (선택적 단일 피사체 참조; 참조 사용 시 R2가 구성되어 있어야 함)
submit_image({
model: "image-01",
prompt: "matte product bottle on marble, soft studio light",
name: "Bottle still",
promptOptimizer: false,
});
OpenChatCut의 submit_image는 제공자 경로에 따라 완료된 풀 에셋을 동기식으로 반환할 수 있습니다. jobId가 반환되면 track_progress를 사용하고, 그렇지 않으면 결과의 에셋 ID를 완료된 것으로 처리하십시오.
규칙
- 항상 짧고 설명적인 에셋 이름과 함께
name을 제공하십시오. - 제출하기 전에, 생성할 내용을 사용자에게 간략히 알리십시오 — 특히 여러 이미지를 생성할 때 더욱 중요합니다.
- 제공자 키가 설정된 모델만 호출하십시오 (기능(capabilities) 프롬프트).