Używamy plików cookie. Pliki cookie i pamięć przeglądarki pozwalają utrzymać logowanie i zapamiętać Twoje preferencje. Za Twoją zgodą mierzymy też, jak korzystasz ze strony. W każdej chwili możesz . Zobacz naszą politykę cookie.
Używamy plików cookie. Pliki cookie i pamięć przeglądarki pozwalają utrzymać logowanie i zapamiętać Twoje preferencje. Za Twoją zgodą mierzymy też, jak korzystasz ze strony. W każdej chwili możesz . Zobacz naszą politykę cookie.
sourceful/riverflow-v2.6-proKorzysta z Twojego salda według powyższych cen. Nowe konta zaczynają z darmowym użyciem.
Ustawienia
Sourceful: Riverflow V2.6 Pro to flagowy model w linii Riverflow 2.6 firmy Sourceful. Sourceful tworzy rodzinę Riverflow, a ten poziom Pro znajduje się na jej szczycie. Główną kategorią modelu jest generowanie obrazów, a należy on do rodziny, która traktuje generowanie jako proces produkcyjny, z zintegrowanym modelem rozumowania, który planuje pracę, zamiast tworzyć pojedyncze, nieprzemyślane przejście.
Model przyjmuje dane wejściowe tekstowe i obrazowe, a zwraca dane wyjściowe obrazowe. Jego okno kontekstu wynosi 32 768 tokenów i może wygenerować do 29 491 tokenów wyjściowych, co obejmuje rozumowanie wykonywane przez model równolegle z generowaniem. Obrazy wyjściowe mogą być tworzone w rozdzielczości 1K, 2K lub 4K, w proporcjach obejmujących 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 5:4, 4:5, 16:9, 9:16, 21:9 oraz auto. Pliki można zapisywać jako png, jpeg lub webp, a tło może być auto, przezroczyste lub nieprzezroczyste. Pojedyncze żądanie zwraca jeden obraz, a można dostarczyć do dziesięciu odwołań wejściowych. Udostępniony jest również parametr size. Ponieważ model obsługuje zarówno dane wejściowe tekstowe, jak i obrazowe, wspiera pracę typu text-to-image oraz image-to-image w tej samej rodzinie.
Te możliwości wskazują na kilka praktycznych wzorców. Dzięki możliwości dostarczenia do dziesięciu odwołań wejściowych naturalnie pasuje praca image-to-image, taka jak zmiana stylu, wskazówki kompozycyjne z materiału referencyjnego czy iteracyjne dopracowywanie istniejącego obrazu. Opcje przezroczystego i nieprzezroczystego tła pasują do zasobów, które mają zostać wstawione do układu, a proporcje 21:9 i 9:16 obejmują szerokie banery i formaty pionowe. Rozdzielczość do 4K jest przydatna, gdy wynik jest końcowym zasobem, a nie szkicem. Parametry rozumowania pozwalają wywołującemu kontrolować, ile wysiłku planistycznego model poświęca przed generowaniem, co ma znaczenie w przypadku promptów z kilkoma ograniczeniami.
Model wywołujesz przez API zgodne z OpenAI w api14, używając identyfikatora modelu "sourceful/riverflow-v2.6-pro". Obsługiwane parametry to include_reasoning, reasoning oraz reasoning_effort, więc możesz zdecydować, czy rozumowanie ma być zwracane i jaki wysiłek ma zostać zastosowany. Opcje obrazu są przekazywane razem z żądaniem i obejmują rozdzielczość, proporcje, format wyjściowy, tło, liczbę obrazów oraz wszelkie odwołania wejściowe.
Ponieważ model zwraca jeden obraz na żądanie, zadania wymagające kilku wariantów wymagają osobnych wywołań. Wynik tekstowy nie należy do jego modalności wyjściowych, więc zadania wymagające odpowiedzi pisemnych powinny być kierowane do modelu tekstowego. Każdy, kto pracuje z rygorystycznymi ograniczeniami promptu, powinien rozważyć, jak parametry rozumowania wpływają na opóźnienie, zanim zdecyduje się na ustawienia.
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_effortTa społeczność nie ma jeszcze wątków. Załóż pierwszy wątek o Sourceful: Riverflow V2.6 Pro.