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# Luma AI Modelos de
En esta sección se describen los parámetros de solicitud y los campos de respuesta de los modelos Luma AI. Utilice esta información para realizar llamadas de inferencia a los modelos de Luma AI con la operación. [StartAsyncInvoke](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_StartAsyncInvoke.html) En esta sección también se incluyen ejemplos de código de Python que muestran cómo llamar a los modelos Luma AI. Para utilizar un modelo en una operación de inferencia, necesitará el ID del modelo.
+ ID del modelo: luma.ray-v 2:0
+ Nombre del modelo: Luma Ray 2
+ Modelo de texto a vídeo
Los modelos Luma AI procesan las solicitudes del modelo de forma asíncrona mediante las API asíncronas, incluidas, y. [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)
El modelo Luma AI procesa las peticiones mediante los siguientes pasos.
+ El usuario solicita el modelo mediante. [StartAsyncInvoke](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_StartAsyncInvoke.html)
+ Espere hasta que InvokeJob termine. Puede usar `GetAsyncInvoke` o `ListAsyncInvokes` para comprobar el estado de finalización del trabajo.
+ La salida del modelo se colocará en el bucket de Amazon S3 de salida especificado.
Para obtener más información sobre el uso de los modelos Luma AI con las API, consulte [Video Generation](https://docs.lumalabs.ai/docs/video-generation).
Llamada de inferencia de 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"
}
}
}
```
**Campos**
+ **prompt** (cadena): el contenido necesario en el vídeo de salida (1 <= longitud <= 5000 caracteres).
+ **aspect\_ratio** (enumeración): la relación de aspecto del vídeo de salida ("1:1", "16:9", "9:16", "4:3", "3:4", "21:9", "9:21").
+ **loop** (booleano): si se debe reproducir en bucle el vídeo de salida.
+ **duration** (enumeración): la duración del vídeo de salida (“5 s”, “9 s”).
+ **resolution** (enumeración): la resolución del vídeo de salida ("540p", "720p").
El archivo MP4 se almacenará en el bucket de Amazon S3 tal y como se configuró en la respuesta.
## Text-to-Video Generación
Genere vídeos a partir de peticiones de texto utilizando el modelo Luma Ray 2. El modelo admite varias opciones de personalización, como la relación de aspecto, la duración, la resolución y la reproducción en bucle.
** Text-to-Video Solicitud básica**
```
{
"modelId": "luma.ray-v2:0",
"modelInput": {
"prompt": "an old lady laughing underwater, wearing a scuba diving suit"
},
"outputDataConfig": {
"s3OutputDataConfig": {
"s3Uri": "s3://your-bucket-name"
}
}
}
```
**Avanzado Text-to-Video con opciones**
```
{
"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-Video Ejemplo adicional**
Ejemplo con parámetros de resolución y duración.
```
{
"modelId": "luma.ray-v2:0",
"modelInput": {
"prompt": "a car",
"resolution": "720p",
"duration": "5s"
},
"outputDataConfig": {
"s3OutputDataConfig": {
"s3Uri": "s3://your-bucket-name"
}
}
}
```
## Image-to-Video Generación
Transforma imágenes estáticas en vídeos dinámicos proporcionando fotogramas clave. Puede especificar los fotogramas iniciales, los fotogramas finales o ambos para controlar el proceso de generación de vídeo.
**Básico 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 marcos inicial y final**
```
{
"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"
}
}
}
```
**Parámetros adicionales para Image-to-Video**
+ **fotogramas clave**: (objeto) Defina los fotogramas clave de inicio (fotograma 0) y and/or final (fotograma 1)
+ **frame0**: imagen de fotograma clave inicial
+ **frame1**: imagen del fotograma clave final
+ **type**: debe ser "image"
+ **source**: origen de la imagen
## Resolución de problemas
Problemas comunes y soluciones al trabajar con los modelos Luma AI:
+ **Estado del trabajo “con error”**: compruebe que su bucket de S3 tenga los permisos de escritura adecuados y que el bucket esté en la misma región que su servicio Bedrock.
+ **Errores de acceso a las URL de las imágenes**: asegúrese de que las URL de las imágenes sean de acceso público y utilicen HTTPS. Las imágenes deben estar en los formatos admitidos (JPEG o PNG).
+ **Errores de parámetros no válidos**: compruebe que los valores de la relación de aspecto coincidan con las opciones admitidas ("1:1", "16:9", "9:16", "4:3", "3:4", "21:9", "9:21") y que la duración sea "5 s" o "9 s".
+ **Problemas de tiempo de espera agotado**: utilice `GetAsyncInvoke` para comprobar el estado del trabajo en lugar de esperar de forma sincrónica. La generación del vídeo puede tardar varios minutos.
+ **Errores en la longitud de la peticiones**: mantenga las peticiones entre 1 y 5000 caracteres. Se rechazarán las peticiones más largas.
## Notas sobre el rendimiento
Consideraciones importantes sobre el rendimiento y las limitaciones del modelo Luma AI:
+ **Tiempo de procesamiento**: la generación de vídeo suele tardar de dos a cinco minutos para los vídeos de cinco segundos y de cuatro a ocho minutos para los vídeos de nueve segundos, según la complejidad.
+ **Requisitos de imagen**: las imágenes de entrada deben ser de alta calidad con una resolución mínima de 512 x 512 píxeles. El tamaño máximo de imagen admitido es 4096 x 4096 píxeles.
+ **Tamaño del vídeo de salida**: los vídeos generados oscilan entre 5 y 50 MB en función de la duración, la resolución y la complejidad del contenido.
+ **Límites de velocidad**: las llamadas a la API asíncronas están sujetas a las cuotas de servicio. Supervise el uso y solicite un aumento de cuota si es necesario.
+ **Almacenamiento en S3**: asegúrese de que haya suficiente capacidad de almacenamiento en S3 para reproducir vídeos y tenga en cuenta las políticas de ciclo de vida para optimizar los costos.
## Documentación relacionada
Para obtener información adicional y servicios relacionados:
+ **Configuración de Amazon S3**: [Creación de buckets de S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/creating-buckets-s3.html) y [políticas de buckets](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/bucket-policies.html) para el almacenamiento de salida.
+ **Operaciones de API asíncronas: [StartAsyncInvoke](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/APIReference/API_runtime_StartAsyncInvoke.html), y referencia de API**. [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)
+ **Cuotas de servicio**: [Cuotas para Amazon Bedrock](quotas.md) para solicitudes de límites de servicio y aumento de la cuota de Bedrock.
+ **Prácticas recomendadas de procesamiento de vídeo**: [Realizar solicitudes de inferencia](inference.md) para obtener orientación general sobre la inferencia de modelos.
+ **Documentación de Luma AI**: [Luma Labs Video Generation Documentation](https://docs.lumalabs.ai/docs/video-generation) para conocer las capacidades detalladas del modelo y las características avanzadas.