FLUX-dev 기반 PuLID 정체성 커스터마이징: 얼굴 사진 한 장으로 특정 인물의 포토리얼 인물 사진을 생성합니다. SDXL 계열 대비 눈에 띄게 높은 얼굴 재현도가 강점이며, id_weight와 start_step으로 유사도와 프롬프트 편집성의 균형을 조절합니다.
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/flux-pulid",
"input": {
"main_face_image": "https://example.com/woman.png",
"prompt": "a woman holding sign with glowing green text \"PuLID for FLUX\"",
"width": 896,
"height": 1152,
"start_step": 4,
"num_outputs": 4
}
}'| 파라미터 | 타입 | 필수 | 기본값 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
prompt | string | No | portrait, color, cinematic | 이미지 생성을 이끄는 텍스트 프롬프트 |
main_face_image | string | Yes | - | 정체성 기준이 되는 얼굴 사진 |
negative_prompt | string | No | bad quality, worst quality, text, signature, watermark, extra limbs, low resolution, partially rendered objects, deformed or partially rendered eyes, deformed, deformed eyeballs, cross-eyed, blurry | 이미지에서 피하고 싶은 요소를 지정하는 네거티브 프롬프트 입력 |
width | integer | No | 896 | 출력 가로 픽셀 (256-1536) |
height | integer | No | 1152 | 출력 세로 픽셀 (256-1536) |
num_steps | integer | No | 20 | 디노이징 스텝 수 (1-20) |
start_step | integer | No | 0 | 정체성 주입 시작 스텝 (0-10). 0은 최고 재현도, 4는 편집성 우선 |
guidance_scale | number | No | 4 | 텍스트 프롬프트 영향력 (1.0-10.0) |
id_weight | number | No | 1 | 얼굴 사진 영향력 가중치 (0.0-3.0) |
seed | integer | No | - | 랜덤 시드 (비우거나 -1이면 무작위) |
true_cfg | number | No | 1 | Classifier-Free Guidance(CFG) 스케일 설정. 1.0은 표준 CFG를 사용하고, 1.0보다 크면 True CFG가 활성화되어 생성을 더 정밀하게 제어할 수 있습니다. 값이 높을수록 프롬프트 반영도는 높아지지만 이미지 품질이 저하될 수 있습니다. |
max_sequence_length | integer | No | 128 | 프롬프트(T5)의 최대 시퀀스 길이 설정. 값이 작을수록 빠름 (128-512) |
output_format | string | No | webp | 출력 이미지 포맷 pngjpgwebp |
output_quality | integer | No | 80 | jpg, webp 출력 이미지의 품질 설정 (1-100) |
num_outputs | integer | No | 1 | 생성할 이미지 수 (1-4). 이미지당 60크레딧 과금 |
이 모델의 main_face_image 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/flux-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/flux-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 |
얼굴을 유지하면서 장면 속 텍스트까지 렌더링 — 한 번에 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/flux-pulid",
"input": {
"main_face_image": "https://example.com/woman.png",
"prompt": "a woman holding sign with glowing green text \"PuLID for FLUX\"",
"width": 896,
"height": 1152,
"start_step": 4,
"num_outputs": 4
}
}'start_step 0과 단일 출력으로 가장 닮은 결과 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/flux-pulid",
"input": {
"main_face_image": "https://example.com/face.jpg",
"prompt": "portrait, color, cinematic, studio lighting, detailed face",
"start_step": 0,
"id_weight": 1,
"num_outputs": 1
}
}'