Especificaciones técnicas de mj-turbo-reroll
| Especificación | Detalles |
|---|---|
| ID del modelo | mj-turbo-reroll |
| Tipo de modelo | Endpoint de acción de generación de imágenes para flujos de trabajo de reroll al estilo Midjourney |
| Función principal | Volver a ejecutar una generación existente de Midjourney en modo Turbo para producir un nuevo conjunto de resultados a partir del mismo contexto de prompt |
| Ecosistema ascendente | Integraciones de proxy/API compatibles con Midjourney |
| Modo de velocidad | Modo Turbo |
| Perfil de rendimiento | Los trabajos Turbo están diseñados para generar resultados hasta 4× más rápido que el modo Fast estándar, aunque consumen tiempo Fast a una tasa mayor en el sistema ascendente. |
| Clase de operación típica | Acción de reroll/regeneración sobre una tarea existente, en lugar de un envío de prompt de primera pasada. |
| Flujo de trabajo relacionado | Enviar o localizar una tarea de imagen existente, identificar la acción/botón de reroll, enviar la solicitud de reroll y luego sondear u obtener el nuevo resultado de la tarea. |
| Dependencia de entrada | Generalmente requiere un contexto de tarea/trabajo existente y una acción específica de reroll o customId, en lugar de solo un prompt de texto plano. |
| Salida | Una nueva tarea/conjunto de resultados de imagen generada derivada del mismo contexto de prompt o de uno remezclado. |
| Compatibilidad asíncrona | Sí; las API compatibles con Midjourney suelen devolver primero un ID de tarea y requieren la posterior recuperación del estado o el manejo mediante callback. |
| Compatibilidad con callback/webhook | Comúnmente admitida mediante hooks de notificación o callback en API proxy compatibles con Midjourney. |
| Comportamiento de costos | El reroll suele agruparse con las acciones de imagen de tipo 1 en las tablas de precios Turbo compatibles con Midjourney. |
¿Qué es mj-turbo-reroll?
mj-turbo-reroll es el identificador de plataforma de CometAPI para una capacidad de reroll Turbo compatible con Midjourney. En la práctica, un “reroll” significa volver a generar un trabajo de imagen para obtener un nuevo conjunto de resultados manteniendo la dirección creativa original o el contexto de la tarea. En los sistemas compatibles con Midjourney, el reroll se trata como una acción de imagen junto con operaciones como variation, outpaint, pan y acciones relacionadas con upscale.
La parte turbo indica que este modelo está mapeado al comportamiento de generación en modo Turbo. Midjourney documenta el modo Turbo como una opción de GPU de mayor velocidad disponible en versiones más recientes de Midjourney, con velocidades de generación que pueden ser hasta cuatro veces más rápidas que el modo Fast.
Como el reroll es una acción sobre un trabajo existente, mj-turbo-reroll se entiende mejor no como un modelo de texto a imagen independiente para un primer envío, sino como un endpoint/flujo especializado para regenerar rápidamente resultados de imágenes previos. Las API compatibles suelen implementar esto devolviendo un ID de tarea y luego requiriendo que obtengas el progreso o recibas un callback vía webhook cuando la tarea de reroll se complete.
Características principales de mj-turbo-reroll
- Regeneración a velocidad Turbo: Diseñado para hacer reroll de trabajos de imagen en modo Turbo, que la documentación de Midjourney describe como significativamente más rápido que el modo Fast estándar.
- Flujo específico de reroll: Enfocado en regenerar una tarea existente en lugar de crear un trabajo completamente nuevo desde cero. Esto es útil cuando te gusta la dirección del prompt pero deseas resultados visuales diferentes.
- Procesamiento asíncrono basado en tareas: Las API compatibles con Midjourney normalmente devuelven primero un ID de tarea, permitiendo que las aplicaciones sondeen para la finalización o gestionen los resultados de forma asíncrona.
- Integración con acciones/botones: En muchas implementaciones proxy de Midjourney, el reroll se activa mediante un endpoint de acción usando un
customIdespecífico del trabajo o un identificador de botón/acción extraído del resultado de una tarea anterior. - Arquitectura compatible con webhooks: Las API compatibles con Midjourney suelen admitir URL de callback para que las aplicaciones reciban actualizaciones de estado del trabajo automáticamente en lugar de sondear continuamente.
- Se ajusta a pipelines de imagen de varios pasos: Funciona bien en flujos de producción donde los usuarios primero imaginan una imagen, inspeccionan botones/acciones y luego hacen reroll, vary, pan o upscale según los metadatos de la tarea devuelta.
- Semántica compatible con Midjourney: Se alinea con el ecosistema de acciones más amplio de Midjourney, donde el reroll se sitúa junto a variation, outpaint, inpaint y otras operaciones posteriores a la generación.
Cómo acceder e integrar mj-turbo-reroll
Paso 1: Regístrate para obtener una clave de API
Para acceder a mj-turbo-reroll, primero crea una cuenta en CometAPI y genera una clave de API desde el panel. Almacena la clave de forma segura y cárgala mediante una variable de entorno en tu aplicación para que no quede codificada de forma fija en el código del lado del cliente ni en repositorios públicos.
Paso 2: Enviar solicitudes a la API de mj-turbo-reroll
Utiliza la configuración estándar de la API de CometAPI y establece el campo model en mj-turbo-reroll. Dado que este modelo se usa para un flujo de trabajo de reroll, tu solicitud normalmente formará parte de un pipeline de imágenes de varios pasos en el que primero creas u obtienes una tarea al estilo Midjourney y luego envías la acción de reroll utilizando el contexto de tarea requerido.
curl https://api.cometapi.com/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "mj-turbo-reroll",
"input": {
"task_id": "your_existing_task_id",
"action": "reroll"
}
}'
Paso 3: Recuperar y verificar los resultados
Después del envío, recupera el resultado de la tarea utilizando la carga de respuesta de CometAPI y el flujo de seguimiento de trabajos. Para mj-turbo-reroll, la verificación suele implicar confirmar que se creó correctamente una nueva tarea, supervisarla hasta su finalización y comprobar que las imágenes devueltas corresponden a un reroll fresco de la tarea original y no al conjunto de resultados original.