ByteDance PuLID: SDXL 기반의 튜닝 없는 정체성 커스터마이징 모델입니다. 얼굴 사진 한 장과 프롬프트만으로 어떤 장면·스타일의 인물 사진도 생성 — 별도 학습 없이 4스텝 고속 샘플링, 두 얼굴 혼합까지 지원합니다. 이미지당 2크레딧의 압도적인 가성비가 강점입니다.
콘솔의 Playground에서 별도 코드 없이 이 모델을 즉시 테스트할 수 있어요
이 모델의 사용법을 Claude, ChatGPT 등에 복사
curl -X POST "https://api.core.today/v1/predictions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-API-Key: cdt_your_api_key" \
-d '{
"model": "bytedance/pulid",
"input": {
"main_face_image": "https://example.com/face.webp",
"prompt": "portrait, impressionist painting, loose brushwork, vibrant color, light and shadow play",
"num_samples": 4,
"identity_scale": 0.8,
"generation_mode": "fidelity"
}
}'| 파라미터 | 타입 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
prompt | string | No | portrait,color,cinematic,in garden,soft light,detailed face | 장면과 스타일을 설명하는 텍스트 프롬프트 |
main_face_image | string | Yes | - | 정체성 기준이 되는 메인 얼굴 사진 |
auxiliary_face_image1 | string | No | - | 추가 얼굴 사진 — mix_identities 사용 시 두 번째 얼굴 |
auxiliary_face_image2 | string | No | - | 추가 ID 이미지 (보조) |
auxiliary_face_image3 | string | No | - | 추가 ID 이미지 (보조) |
negative_prompt | string | No | flaws in the eyes, flaws in the face, flaws, lowres, non-HDRi, low quality, worst quality,artifacts noise, text, watermark, glitch, deformed, mutated, ugly, disfigured, hands, low resolution, partially rendered objects, deformed or partially rendered eyes, deformed, deformed eyeballs, cross-eyed,blurry | 네거티브 프롬프트 |
cfg_scale | number | No | 1.2 | CFG. 권장 범위 [1, 1.5]이며, 1이 더 빠름 |
num_steps | integer | No | 4 | 샘플링 스텝 (1-100). 기본값 4가 고속 라이트닝 설정 |
image_height | integer | No | 1024 | 출력 세로 픽셀 (512-2024) |
image_width | integer | No | 768 | 출력 가로 픽셀 (512-2024) |
identity_scale | number | No | 0.8 | 정체성 강도 (0-5). 높을수록 얼굴이 강하게 보존됨 |
generation_mode | string | No | fidelity | 'fidelity'는 얼굴 유사도, 'extremely style'은 스타일화를 우선 fidelityextremely style |
mix_identities | boolean | No | false | 두 얼굴 사진을 하나의 정체성으로 혼합 (auxiliary_face_image1 사용) |
seed | integer | No | - | 랜덤 시드. 비우면 무작위 |
num_samples | integer | No | 4 | 생성할 이미지 수 (1-8). 이미지당 2크레딧 과금 |
output_format | string | No | webp | 출력 이미지 포맷 webpjpgpng |
output_quality | integer | No | 80 | 출력 이미지 품질 (0-100). 100이 최고 품질, 0이 최저 품질. |
이 모델의 main_face_imageauxiliary_face_image1 파라미터에 파일을 전달하는 방법은 3가지입니다.
POST /v1/predictions/upload에 파일을 직접 첨부합니다. 별도 업로드 과정이 필요 없습니다.
curl -X POST "https://api.core.today/v1/predictions/upload" \
-H "X-API-Key: cdt_your_api_key" \
-F "model=bytedance/pulid" \
-F 'input={"prompt":"your prompt here"}' \
-F "file:main_face_image=@your_file.png"공개 접근 가능한 URL을 직접 전달합니다. Storage API로 업로드한 파일의 file_url도 사용 가능합니다.
{
"model": "bytedance/pulid",
"input": {
"prompt": "your prompt here",
"main_face_image": "https://example.com/image.jpg"
}
}POST /v1/predictions 요청 시 사용되는 공통 파라미터입니다.
| 파라미터 | 타입 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
model | string | Yes | - | 모델 식별자 |
input | object | Yes | - | 위 테이블의 모델별 파라미터를 포함하는 객체 |
output_folder | string | No | - | 결과물 저장 폴더 경로 (최대 256자, '..' 사용 불가) |
webhook_url | string | No | - | 완료 시 호출할 Webhook URL |
is_public | boolean | No | false | true 시 결과물을 영구 공개 URL로도 제공 |
사진 한 장으로 같은 인물의 인상주의 회화풍 초상화 4장 생성
curl -X POST "https://api.core.today/v1/predictions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-API-Key: cdt_your_api_key" \
-d '{
"model": "bytedance/pulid",
"input": {
"main_face_image": "https://example.com/face.webp",
"prompt": "portrait, impressionist painting, loose brushwork, vibrant color, light and shadow play",
"num_samples": 4,
"identity_scale": 0.8,
"generation_mode": "fidelity"
}
}'두 사람의 얼굴 사진을 하나의 새 캐릭터로 혼합
curl -X POST "https://api.core.today/v1/predictions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-API-Key: cdt_your_api_key" \
-d '{
"model": "bytedance/pulid",
"input": {
"main_face_image": "https://example.com/face-a.jpg",
"auxiliary_face_image1": "https://example.com/face-b.jpg",
"mix_identities": true,
"prompt": "portrait, color, cinematic, soft light, detailed face",
"num_samples": 2
}
}'