Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.

gen4-image est un modèle Runway pour la génération d'images. Il fonctionne dans deux modes : la création d'une image à partir d'une description textuelle et le traitement d'une image téléchargée, où la référence définit le personnage, la scène ou le style. Il convient aux illustrations, aux concepts arts, aux visuels publicitaires et aux séries d'images avec des personnages cohérents.

Le résultat est constitué d'images matricielles prêtes à être publiées. Les proportions du cadre sont définies dans la requête, il est donc facile d'adapter un sujet pour un flux, une bannière ou une impression, et le mode image-to-image conserve la composition et le style de la référence. Consultez les paramètres de la requête pour connaître les valeurs de résolution exactes.

Il n'y a pas de mode de raisonnement étape par étape distinct dans nos données, et nous ne prétendrons pas qu'il en existe un. Le modèle résout un problème différent : il transforme une description textuelle et des références en une image, en suivant les détails de la requête. Si vous avez besoin de longues chaînes de raisonnement, il est plus judicieux d'utiliser un modèle textuel.

Cette possibilité n'existe pas dans nos données, nous ne promettrons donc pas : gen4-image est un modèle visuel, et non un outil d'appel de fonctions ou de sortie JSON structurée. Son résultat est une image basée sur un prompt ou une référence. Pour les scénarios avec function calling dans BotHub, les modèles textuels sont adaptés, vous pouvez basculer dans la même fenêtre.

Les images, oui, cela fait partie du fonctionnement du modèle : le mode image-to-image utilise l'image téléchargée comme référence. L'audio et la vidéo ne sont pas déclarés parmi les entrées prises en charge. Ensuite, c'est simple : vous fournissez une description textuelle ou une image et vous obtenez une image.

Nous n'avons aucune information sur la façon dont le modèle traite les prompts en russe, nous ne le vanterons donc pas. Il analyse la description de la scène selon le sens ; si la formulation ne donne pas le cadre souhaité, essayez de réécrire la requête ou d'utiliser une image de référence. L'accès au modèle depuis la Russie se fait sans VPN ni carte étrangère.