Sourceful: Riverflow V2.5 Pro

Sourceful: Riverflow V2.5 Pro, Sourceful'dan bir görsel üretim modelidir ve şirketin Riverflow 2.5 serisinin en üstünde yer alır. Sourceful onu bu serideki en güçlü varyant olarak tanımlıyor ve kontrol ile çıktı kalitesinin en çok önem taşıdığı işlere yönelik olduğunu belirtiyor. Riverflow 2.5 ailesi, hem metinden görsele hem de görselden görsele üretimi kapsayan birleşik bir sistem olarak kurgulanmıştır ve bu Pro modeli, standart katmanlar size yeterli kontrolü sunmadığında tercih edilecek sürümdür.

Model metin ve görsel girdileri kabul eder ve görsel döndürür. Bağlam penceresi 32.768 tokendır ve maksimum çıktı 29.491'dir. Üretim bir dizi görsel parametresiyle yapılandırılır: çözünürlük 1K, 2K veya 4K olabilir; en boy oranı 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 21:9 veya auto olabilir; çıktı formatı png, jpeg veya webp olabilir; arka plan auto, transparent veya opaque olabilir. En fazla 10 girdi referansı iletebilirsiniz, görselden görsele ve referans yönlendirmeli çalışmayı mümkün kılan budur ve n 1 olarak sabittir, yani her istek tek bir görsel üretir.

Bu yetenekler oldukça belirli bir kullanım kümesine işaret eder. Metnin yanında görsel referansları da aldığı için, yalnızca bir istemden saf üretim yerine görselden görsele düzenleme, stil aktarımı ve mevcut bir varlık üzerinde varyasyonlar için uygundur. Çözünürlük ve en boy oranı seçenekleri onu kare sosyal formatlardan geniş 21:9 kompozisyonlara ve dikey 9:16 olanlara kadar farklı biçimlerde üretim varlıkları için kullanılabilir kılar. Şeffaf arka plan çıktısı, sonucun başka bir tasarıma kompozitlenmesi gerektiğinde işe yarar. Birden fazla referans iletmek, bir sonucu birden fazla kaynak görselle yönlendirmenizi sağlar; bu da bir çıktı kümesi genelinde tutarlılığa ihtiyaç duyduğunuzda yardımcı olur.

Onu api14'ün OpenAI uyumlu API'si üzerinden "sourceful/riverflow-v2.5-pro" model kimliğiyle çağırırsınız. Desteklenen parametreler include_reasoning, reasoning ve reasoning_effort ile yukarıda açıklanan görsel parametreleridir. Arayüz OpenAI formatını izlediği için, entegrasyonunuzu yeniden yazmak yerine mevcut bir OpenAI istemcisini api14'e yönlendirip model kimliğini değiştirebilirsiniz. Reasoning parametreleri, modelin bir görsel üretmeden önce ne kadar içsel akıl yürütme uygulayacağını kontrol etmenizi sağlar; kalitenin istemler arasında değiştiğini görürseniz bunu ayarlamakta fayda var.

Akılda tutulması gereken pratik bir sınır, n değerinin 1 ile sınırlı olmasıdır, yani bir istek tek bir görsel döndürür ve toplu iş birden fazla çağrı anlamına gelir. Girdi referansları 10 ile sınırlıdır. Göreviniz yalnızca metin içeriyorsa ve görseller hiç yer almıyorsa, bir görsel modeli yanlış araçtır ve bir metin modeli daha uygun olacaktır.