MOSS Image API
OpenMOSS MOSS Image — 길고 상세한 프롬프트를 위한 오픈 웨이트 텍스트-투-이미지 모델입니다. 이미지 안에 선명한 중국어와 영어 텍스트를 렌더링하고, 1K, 1.5K, 2K 출력과 1:3부터 3:1까지 15가지 화면 비율을 지원하며, 최대 세 개의 커스텀 LoRA를 받는 LoRA 변형도 제공합니다.
이 MOSS Image API 가이드는 WaveSpeedAI에서 제공 중인 두 엔드포인트인 text-to-image와 text-to-image-lora를 1K, 1.5K, 2K 등급, 화면 비율, 출력 형식, LoRA 입력과 함께 다룹니다. 아래의 플레이그라운드, 예제, 가격, API 샘플은 모두 제공 중인 MOSS Image 엔드포인트를 사용합니다.
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개요
MOSS Image API 소개
MOSS Image의 기능, OpenMOSS 모델 라인업에서의 위치, 그리고 팀들이 이 모델을 선택하는 이유.
OpenMOSS의 이미지 생성 및 편집 모델 MOSS Image. WaveSpeedAI REST API로 바로 사용할 수 있습니다. OpenMOSS MOSS Image — 길고 상세한 프롬프트를 위한 오픈 웨이트 텍스트-투-이미지 모델입니다. 이미지 안에 선명한 중국어와 영어 텍스트를 렌더링하고, 1K, 1.5K, 2K 출력과 1:3부터 3:1까지 15가지 화면 비율을 지원하며, 최대 세 개의 커스텀 LoRA를 받는 LoRA 변형도 제공합니다.
이 MOSS Image API 가이드는 WaveSpeedAI에서 제공 중인 두 엔드포인트인 text-to-image와 text-to-image-lora를 1K, 1.5K, 2K 등급, 화면 비율, 출력 형식, LoRA 입력과 함께 다룹니다. 아래의 플레이그라운드, 예제, 가격, API 샘플은 모두 제공 중인 MOSS Image 엔드포인트를 사용합니다.
WaveSpeedAI의 MOSS Image 제품군은 Text-To-Image 워크플로를 아우르는 REST 엔드포인트 2개를 제공합니다. 각 변형은 고유한 가격, 파라미터, 예시 출력을 갖고 있으니 입력 방식과 운영 조건에 맞는 것을 고르거나, 같은 API 키로 여러 개를 호출해 다단계 파이프라인을 구성하세요.
MOSS Image 실행에도 WaveSpeedAI의 다른 1,000개 이상의 AI 모델과 같은 API 키, 결제 계정, 요청 한도 체계를 그대로 사용합니다. 별도의 벤더 설정도, 제공사별 SDK도, 벤더별 요청 한도 체계도 필요 없습니다. 하나의 연동으로 텍스트 → 이미지, 텍스트 → 비디오부터 오디오 합성, 3D 생성, 업스케일링, 편집까지 모두 지원합니다.
사양
MOSS Image API 기능 및 출시 현황
API를 고르기 전에 개발자가 찾아보는 모델별 세부 정보입니다. 제공 여부, 예상 출력 길이, 레퍼런스 지원, 현재 사용 가능한 대체 모델을 담았습니다.
제공 상태
지금 이용 가능
MOSS Image는 WaveSpeedAI 카탈로그에서 같은 REST 예측 흐름을 쓰는 두 엔드포인트, text-to-image와 text-to-image-lora로 제공 중입니다.
해상도 등급
1K, 1.5K, 2K
resolution 파라미터로 출력의 전체 크기를 고릅니다. 1k는 약 100만 화소, 1.5k는 약 240만 화소, 2k는 약 400만 화소입니다. 모양은 화면 비율로 정해집니다.
화면 비율
15가지 비율
1:3과 3:1부터 1:1, 4:5, 3:2, 16:9, 9:16을 거쳐 세로로 긴 9:21과 가로로 넓은 21:9까지 지원하므로, 하나의 엔드포인트로 포스터, 배너, 휴대폰 화면, 정사각형 게시물을 모두 다룰 수 있습니다.
이미지 속 텍스트
중국어와 영어
프롬프트는 길고 상세한 설명을 지원하며, 이미지 안에 중국어와 영어 텍스트를 렌더링합니다.
LoRA
최대 3개
text-to-image-lora 엔드포인트는 최대 세 개의 LoRA 목록을 받으며, 각 LoRA에는 경로와 0에서 4 사이의 스케일을 지정합니다.
출력 형식
JPEG, PNG, WebP
기본값은 JPEG이며, PNG와 WebP는 output_format 파라미터로 사용할 수 있습니다.
엔드포인트
MOSS Image API 전체 엔드포인트
MOSS Image 엔드포인트 2개를 지금 WaveSpeedAI에서 사용할 수 있습니다. 워크플로에 맞는 변형을 고르세요.
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Moss Image Text To Image Lora
MOSS Image Text-to-Image LoRA generates images from long text prompts with up to 3 custom LoRAs, with sharp Chinese and English text rendering, 1K, 1.5K or 2K output and flexible aspect ratios. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
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Moss Image Text To Image
MOSS Image Text-to-Image generates images from long text prompts, with sharp Chinese and English text rendering, 1K, 1.5K or 2K output and flexible aspect ratios. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
예시
MOSS Image 활용 예시
MOSS Image API로 생성한 실제 출력물입니다. 비디오 위에 마우스를 올리면 미리 보고, 클릭하면 전체 크기 뷰어가 열립니다.
사용 방법
MOSS Image API 사용 방법
가입부터 결과물 생성까지 네 단계입니다. Python, Node.js, cURL 전체 예시는 아래 API 섹션에 있습니다.
- 01
API 키 받기
WaveSpeedAI 계정을 만들고 대시보드에서 API 키를 복사하세요. 신규 계정에는 무료 스타터 크레딧이 제공되어, 요금이 청구되기 전에 Playground를 수십 번 실행해 볼 수 있습니다.
- 02
Prediction 제출
입력을 JSON으로 https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/moss-image/text-to-image에 POST하세요. 엔드포인트가 prediction id를 즉시 반환합니다. 생성은 비동기로 처리되므로 추론 중에 연결을 계속 열어 둘 필요가 없습니다.
- 03
완료될 때까지 폴링
https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result로 GET 요청을 보내세요. completed이면 outputs를 반환하고, failed, cancelled, timeout, deleted이면 오류로 종료하며, 그 밖의 모든 status에서는 폴링을 계속합니다.
- 04
출력 URL 읽기
status가 "completed"가 되면 data.outputs[0]에서 URL을 읽으세요. 이 URL은 WaveSpeedAI CDN에 있는 생성된 미디어를 가리키며, 호출한 MOSS Image 변형에 따라 이미지, 비디오, 오디오 또는 3D 파일입니다.
활용 사례
MOSS Image 활용 사례
개발자와 크리에이터가 MOSS Image API를 사용하는 대표적인 워크플로입니다.
길고 상세한 프롬프트
wavespeed-ai/moss-image/text-to-image는 피사체, 배경, 조명, 구도, 스타일을 한 단락에 담아 장면 전체를 자세히 묘사하는 프롬프트를 위해 만들어졌습니다.
중국어 또는 영어 텍스트가 들어간 포스터와 커버
이 모델은 이미지 안에 중국어와 영어 텍스트를 렌더링하므로, 글자가 그림의 일부인 포스터, 책과 앨범 커버, 간판 목업, 소셜 카드에 적합합니다.
LoRA로 만드는 커스텀 스타일과 캐릭터
wavespeed-ai/moss-image/text-to-image-lora는 최대 세 개의 LoRA를 각각 고유한 스케일로 동시에 적용하므로, 브랜드 고유의 스타일, 반복 등장하는 캐릭터, 제품의 룩을 만들 수 있습니다.
인쇄와 디스플레이를 위한 대형 이미지
2k 등급은 한 번에 약 400만 화소를 만들어 내고, 1.5k 등급은 2k와 1k 사이에 있어 더 낮은 비용으로 큰 이미지를 얻을 수 있습니다.
배너, 휴대폰 화면, 세로형 레이아웃
9:21과 21:9를 포함해 1:3부터 3:1까지 15가지 화면 비율을 지원하므로, 하나의 엔드포인트로 웹사이트 배너, 스토리 형식 이미지, 와이드 헤더를 잘라내지 않고 만들 수 있습니다.
시드로 반복 가능한 생성
시드를 지정하면 프롬프트나 LoRA 스케일만 바꾸면서 결과를 반복할 수 있고, -1로 두면 매번 새로운 변형이 생성됩니다.
팁
MOSS Image 프롬프트 작성 팁
MOSS Image에서 더 나은 결과를 얻기 위한 실용적인 조언입니다. 운영 파이프라인에서 이미지 모델 전반에 통하는 패턴을 바탕으로 했습니다.
- 01
장면 전체를 한 단락으로 쓰세요
MOSS Image는 긴 프롬프트를 잘 처리합니다. 키워드 나열 대신 피사체, 배경, 조명, 구도, 스타일을 한 단락으로 묘사하세요.
- 02
정확한 문구는 따옴표로 묶으세요
이미지 속 텍스트는 원하는 문구를 따옴표로 묶고 위치(상단의 헤드라인, 로고 아래의 작은 한 줄 등)를 알려 주세요. 중국어와 영어 모두 렌더링됩니다.
- 03
비율보다 등급을 먼저 고르세요
탐색에는 1k, 대부분의 결과물에는 1.5k, 대형 인쇄에는 2k를 쓰고 그다음에 화면 비율을 고르세요. 등급은 전체 화소 수를, 비율은 모양을 정합니다.
- 04
LoRA는 스케일로 조정하세요
text-to-image-lora 엔드포인트에서는 각 LoRA를 스케일 1에서 시작해 조금씩 조정하세요. LoRA를 여러 개 쓸 때는 서로 충돌하지 않도록 각 스케일을 조금씩 낮추세요.
가격
MOSS Image API 가격
가격은 출력당 책정됩니다. 최종 요금은 각 변형의 Playground에서 설정한 파라미터(해상도, 길이, 출력 수, 레퍼런스)에 따라 달라집니다.
| 엔드포인트 | 유형 | 시작 가격 |
|---|---|---|
| wavespeed-ai/ | text-to-image | $0.025 |
| wavespeed-ai/ | text-to-image | $0.02 |
API
MOSS Image API 호출하기
wavespeed.ai/accesskey에서 API 키를 발급받은 뒤 REST로 prediction을 제출하세요. Playground에서 입력 조합별로 바로 붙여넣을 수 있는 샘플이 생성됩니다.
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/moss-image/text-to-image
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
-X POST "https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/moss-image/text-to-image" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
-d '{
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"output_format": "jpeg"
}')
TASK=$(printf '%s' "$SUBMIT_RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
PREDICTION_ID=$(printf '%s' "$TASK" | jq -r '.id')
if [ -z "$PREDICTION_ID" ] || [ "$PREDICTION_ID" = "null" ]; then
printf 'Submission response did not contain a prediction id
' >&2
exit 1
fi
RESULT_URL="https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/$PREDICTION_ID/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while true; do
RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body "$RESULT_URL" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY")
RESULT=$(printf '%s' "$RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
STATUS=$(printf '%s' "$RESULT" | jq -r '.status')
case "$STATUS" in
completed) printf '%s\n' "$RESULT" | jq '.outputs'; break ;;
failed|cancelled|timeout|deleted) printf '%s\n' "$RESULT" | jq . >&2; exit 1 ;;
*) sleep 2 ;;
esac
doneconst submitUrl = "https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/moss-image/text-to-image";
const apiKey = process.env.WAVESPEED_API_KEY;
if (!apiKey) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
async function requestJson(url, options = {}) {
const response = await fetch(url, options);
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
return response.json();
}
// 1. Submit the prediction.
const body = await requestJson(submitUrl, {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"output_format": "jpeg"
}),
});
const task = body.data ?? body;
const resultUrl = `https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/${task.id}/result`;
// 2. Poll until the prediction finishes.
while (true) {
const resultBody = await requestJson(resultUrl, {
headers: { "Authorization": `Bearer ${apiKey}` },
});
const result = resultBody.data ?? resultBody;
if (result.status === "completed") {
console.log(result.outputs);
break;
}
if (["failed", "cancelled", "timeout", "deleted"].includes(result.status)) throw new Error(JSON.stringify(result));
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000));
}import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen
api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
"prompt": "A cinematic shot of a city at sunset, soft golden light",
"aspect_ratio": "1:1",
"resolution": "1k",
"output_format": "jpeg"
}
def request_json(url, data=None):
request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
with urlopen(request) as response:
return json.load(response)
# 1. Submit the prediction.
body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/moss-image/text-to-image", json.dumps(payload).encode())
task = body.get("data", body)
result_url = f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{task['id']}/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
result_body = request_json(result_url)
result = result_body.get("data", result_body)
status = result.get("status")
if status == "completed":
print(result.get("outputs", []))
break
if status in {"failed", "cancelled", "timeout", "deleted"}:
raise RuntimeError(result)
time.sleep(2)비교
MOSS Image vs 대안
비슷한 WaveSpeedAI 모델과 비교한 MOSS Image의 선택 기준.
MOSS Image vs Qwen-Image
Qwen-Image도 중국어와 영어 텍스트를 지원하며, 패밀리에 이미지 편집, 멀티 이미지 편집, 카메라 앵글 시스템을 더했습니다. MOSS Image는 텍스트-투-이미지 전용이며 LoRA 변형과 1.5K, 2K 등급을 제공합니다.
MOSS Image vs FLUX.2 [klein]
FLUX.2 [klein]은 LoRA를 지원하는 4B와 9B 생성 및 편집 모델을 제공합니다. MOSS Image는 긴 프롬프트와 중국어·영어 텍스트 렌더링에 집중하며, 생성 및 LoRA 엔드포인트는 있지만 편집 엔드포인트는 없습니다.
MOSS Image vs Seedream 5
Seedream 5 Pro는 인터랙티브 정밀 편집, 레이어 분리, 멀티 이미지 합성을 추가합니다. MOSS Image는 기존 이미지를 편집하지 않고, 프롬프트와 선택형 LoRA로 이미지를 생성합니다.
FAQ
MOSS Image API — 자주 묻는 질문
가격, 라이선스, 연동 — WaveSpeedAI에서 MOSS Image 실행에 관한 자주 묻는 질문.
MOSS Image란 무엇인가요?
MOSS Image는 OpenMOSS가 공개한 오픈 웨이트 텍스트-투-이미지 모델입니다. WaveSpeedAI에서는 REST API 뒤에서 text-to-image와 text-to-image-lora 두 엔드포인트로 실행됩니다.
MOSS Image는 이미지를 편집하거나 레퍼런스 이미지를 받나요?
아니요. 제공 중인 엔드포인트는 텍스트 프롬프트로 이미지를 생성하며, LoRA 엔드포인트에서는 최대 세 개의 LoRA를 추가할 수 있습니다. 편집에는 Seedream 5나 Qwen-Image 같은 편집 모델을 사용하세요.
MOSS Image에서 LoRA는 어떻게 사용하나요?
text-to-image-lora 엔드포인트에 loras 파라미터를 보내세요. 최대 세 개 항목의 목록이며, 각 항목에 LoRA 경로(URL)와 0에서 4 사이의 스케일을 넣습니다.
MOSS Image는 어떤 해상도와 화면 비율을 지원하나요?
세 가지 해상도 등급(1k, 1.5k, 2k, 각각 약 100만, 240만, 400만 화소)과 9:16, 16:9, 9:21, 21:9를 포함해 1:3부터 3:1까지 15가지 화면 비율을 지원합니다.
MOSS Image API란 무엇인가요?
MOSS Image — WaveSpeedAI에서 REST API로 제공되는 OpenMOSS의 이미지 생성 모델입니다. OpenMOSS MOSS Image — 길고 상세한 프롬프트를 위한 오픈 웨이트 텍스트-투-이미지 모델입니다. 이미지 안에 선명한 중국어와 영어 텍스트를 렌더링하고, 1K, 1.5K, 2K 출력과 1:3부터 3:1까지 15가지 화면 비율을 지원하며, 최대 세 개의 커스텀 LoRA를 받는 LoRA 변형도 제공합니다. 프로그래밍 방식으로 호출하거나 위에 링크된 Playground에서 체험해 볼 수 있습니다.
MOSS Image API는 어떻게 호출하나요?
WaveSpeedAI 계정을 만들고 /accesskey에서 API 키를 복사한 뒤, 입력을 JSON으로 https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/moss-image/text-to-image에 POST하세요. 엔드포인트가 prediction id를 반환합니다. 결과 엔드포인트 폴링은 약 2초마다 시작하고, 오래 걸리는 작업은 간격을 늘리며, 종료 status가 나오면 중단하세요. 운영 환경용 Python / Node.js / cURL 예시는 위에 있습니다.
MOSS Image API 요금은 얼마인가요?
MOSS Image의 가격은 회당 $0.02부터입니다. 정확한 비용은 설정한 파라미터(해상도, 길이, 출력 수, 레퍼런스)에 따라 달라집니다. Playground의 생성 버튼 옆 실시간 비용 미리보기에서 현재 입력 기준의 정확한 가격을 확인할 수 있습니다.
MOSS Image에는 어떤 변형이 있나요?
WaveSpeedAI에는 라이브 MOSS Image 엔드포인트가 2개 있습니다: wavespeed-ai/moss-image/text-to-image-lora, wavespeed-ai/moss-image/text-to-image. 각 변형에는 고유한 Playground 페이지와 가격이 있습니다.
MOSS Image 출력물을 상업적으로 사용할 수 있나요?
상업적 사용 권한은 OpenMOSS 모델 라이선스를 따릅니다. 대부분의 OpenMOSS 모델은 출력물의 상업적 사용을 허용합니다. 구체적인 라이선스 요약은 각 모델의 Playground 페이지를, 플랫폼 수준의 조건은 WaveSpeedAI 이용약관을 참고하세요.
직접 연동하지 않고 WaveSpeedAI에서 MOSS Image 모델을 사용하는 이유는 무엇인가요?
API 키 하나와 결제 계정 하나로 MOSS Image 모델과 다른 제공사의 1,000개 이상의 AI 모델을 모두 사용합니다. 벤더별 SDK 설정도, 별도의 요청 한도 체계도, 벤더마다 연동 코드를 다시 쓸 일도 없습니다. 가격은 대체로 OpenMOSS의 직접 API와 같거나 더 저렴합니다.
제공사
OpenMOSS 소개
WaveSpeedAI의 MOSS Image 및 OpenMOSS 전체 모델 라인업을 만든 팀.
OpenMOSS는 MOSS 모델 패밀리를 만드는 오픈소스 팀입니다. MOSS Image는 Apache-2.0 라이선스의 오픈 웨이트로 공개되었으며, 긴 프롬프트로 이미지를 생성하고 중국어와 영어 텍스트 렌더링, 최대 2K 출력, LoRA를 지원합니다. WaveSpeedAI는 text-to-image와 text-to-image-lora 엔드포인트를 갖춘 REST API 뒤에서 이 모델을 호스팅합니다.
WaveSpeedAI에서 MOSS Image 시작하기
가입 시 무료 스타터 크레딧 제공. OpenMOSS 및 다른 모든 제공사의 1,000개 이상 AI 모델을 API 키 하나로.
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