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Sourceful : Riverflow V2.6 Pro est le modèle phare de la gamme Riverflow 2.6 de Sourceful. Sourceful développe la famille Riverflow, et ce niveau Pro se situe au sommet de celle-ci. La catégorie principale du modèle est la génération d'images, et il appartient à une famille qui traite la génération comme un flux de production, avec un modèle de raisonnement intégré qui planifie le travail plutôt que de produire une seule passe non réfléchie.
Le modèle accepte des entrées texte et image et produit des sorties image. Sa fenêtre de contexte est de 32 768 tokens, et il peut émettre jusqu'à 29 491 tokens en sortie, ce qui couvre le raisonnement effectué par le modèle en parallèle de la génération. Les images de sortie peuvent être produites en résolution 1K, 2K ou 4K, avec des ratios d'aspect couvrant 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 5:4, 4:5, 16:9, 9:16, 21:9 et auto. Les fichiers peuvent être écrits en png, jpeg ou webp, et l'arrière-plan peut être auto, transparent ou opaque. Une seule requête renvoie une image, et jusqu'à dix références d'entrée peuvent être fournies. Un paramètre size est également exposé. Comme le modèle gère à la fois les entrées texte et image, il prend en charge le texte-vers-image et l'image-vers-image au sein de la même famille.
Ces capacités correspondent à quelques schémas pratiques. Avec jusqu'à dix références d'entrée, le travail d'image-vers-image comme le restylage, le guidage de composition à partir de matériel de référence ou le raffinement itératif d'une image existante s'intègre naturellement. Les options d'arrière-plan transparent et opaque conviennent aux éléments qui doivent s'insérer dans une mise en page, et les ratios 21:9 et 9:16 couvrent les bannières larges et les formats verticaux. Une résolution allant jusqu'à 4K est utile lorsque le résultat est l'élément final plutôt qu'un brouillon. Les paramètres de raisonnement permettent à un appelant de contrôler l'effort de planification que le modèle consacre avant de générer, ce qui compte pour les prompts comportant plusieurs contraintes.
Vous appelez le modèle via l'API compatible OpenAI d'api14 en utilisant l'identifiant de modèle "sourceful/riverflow-v2.6-pro". Les paramètres pris en charge sont include_reasoning, reasoning et reasoning_effort, ce qui vous permet de décider si le raisonnement est renvoyé et quel effort est appliqué. Les options d'image sont transmises avec la requête, couvrant la résolution, le ratio d'aspect, le format de sortie, l'arrière-plan, le nombre d'images et toute référence d'entrée.
Comme le modèle renvoie une seule image par requête, les tâches nécessitant plusieurs variations exigent des appels séparés. La sortie texte ne figure pas parmi ses modalités de sortie, donc les tâches nécessitant des réponses écrites relèvent d'un modèle de texte. Toute personne travaillant avec des contraintes de prompt strictes devrait considérer comment les paramètres de raisonnement interagissent avec la latence avant de fixer les réglages.
%3B%0A%0Aconst%20result%20%3D%20await%20client.images.generate(%7B%0A%20%20%22model%22%3A%20%22sourceful%2Friverflow-v2.6-pro%22%2C%0A%20%20%22prompt%22%3A%20%22A%20minimalist%20product%20photo%20of%20a%20ceramic%20mug%20on%20a%20wooden%20table%22%2C%0A%20%20%22n%22%3A%201%2C%0A%20%20%22aspect_ratio%22%3A%20%221%3A1%22%0A%7D)%3B%0Aimport%20%7B%20writeFile%20%7D%20from%20%22node%3Afs%2Fpromises%22%3B%0Aawait%20writeFile(%22image.png%22%2C%20Buffer.from(result.data%5B0%5D.b64_json%2C%20%22base64%22))%3B%0A){kind=link}
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.images.generate({
"model": "sourceful/riverflow-v2.6-pro",
"prompt": "A minimalist product photo of a ceramic mug on a wooden table",
"n": 1,
"aspect_ratio": "1:1"
});
import { writeFile } from "node:fs/promises";
await writeFile("image.png", Buffer.from(result.data[0].b64_json, "base64"));
include_reasoningreasoningreasoning_effortCette communauté n’a encore aucun sujet. Ouvrez le premier sur Sourceful: Riverflow V2.6 Pro.