Rivya AI ドキュメント

Rivya モデルフィールドとパラメータガイド

Rivya のモデルフィールドで、category、supported modes、direct generation、クレジット、参照、アップロード、品質、長さ、アスペクト比、出力を読むためのガイド。

Rivya のモデルページにあるフィールドやコントロールが、タスク実行前にわかりにくい場合は、このガイドを使います。

モデルフィールドは、そのモデルでジョブを実行できるか、どの入力が必要か、どの設定がコストに影響し得るか、初回実行のリスクがどれくらいかを示します。

この順序でフィールドを読む

モデルを比較するときは、次の順序で見ます。

  1. category
  2. supported modes
  3. direct generation status
  4. 参照とアップロード対応
  5. credit hint
  6. 品質、長さ、アスペクト比、出力設定
  7. strengths、例、関連モデル

こうすると、実際に実行できるものに基づいて判断できます。

Category は最初のフィルター

Category は大まかなサーフェスを示します。

  • chat
  • image
  • video
  • audio

これは最初のフィルターにすぎません。2 つの video モデルが異なるワークフローに対応していることがあります。2 つの audio モデルがまったく違うフォームを持つこともあります。2 つの image モデルでも、参照容量が大きく違う場合があります。

category で一覧を絞り込み、そのうえで下のフィールドを確認します。

Supported Modes は実際のジョブ形状を示す

Supported modes は、そのモデルが現在どの用途を想定しているかを示します。

例には次のようなものがあります。

  • text-to-image
  • image-to-image
  • text-to-video
  • image-to-video
  • video-to-video
  • text-to-speech
  • audio-to-audio
  • chat-completion または responses

同じ category でも、同じ mode とは限りません。supported mode がタスクに合わない場合は、そこから始めないでください。

Direct Generation はここで実行できるかを答える

Direct generation は、そのモデルを現在 Rivya ワークフローから直接実行できるかを示します。

direct generation が有効でない場合、そのモデルはカタログに存在していても、ライブ実行を期待する場所としては適していません。

prompt に時間を使う前に、このフィールドを確認します。

Credit Hint は計画ツール

Credit hint は、送信前に想定コストを比較するための手がかりです。

これは計画のシグナルとして読み、あらゆるケースでの最終価格として扱わないでください。

Rivya モデルの課金形状は、大きく次のように分かれます。

  • 固定コスト生成
  • 長さベースの生成
  • 品質または解像度に依存する生成
  • token-based の chat 使用量
  • provider-specific の従量課金

重いタスクの前には、Rivya のクレジットと請求 も確認してください。

参照とアップロードはモデル選択を変える

参照対応は、モデルの人気度より重要になることがあります。

確認すること:

  • 参照が対応しているか
  • どのファイルタイプを受け付けるか
  • 何個のファイルを使えるか
  • モデルが prompt-first 入力を想定しているか、upload-first 入力を想定しているか
  • 参照が製品アイデンティティ、構図、スタイル、動き、音声ソースのどれに使われるか

1 枚の参照は、視覚的なアンカーに役立ちます。より大きい参照上限は、製品パック、スタイルシステム、一貫性が必要な作業を支えられます。

詳しくは Rivya の参照とアップロード を読んでください。

アスペクト比と画像サイズ

アスペクト比または画像サイズは、出力の形を制御します。

次の場合に重要です。

  • 画像を製品ページに合わせる必要がある
  • 出力にソーシャル向けのクロップが必要
  • ランディングページの hero に横長のフレーミングが必要
  • 短い動画に縦向き配置が必要
  • 後からクロップすると構図が崩れる

配置がわかっている場合は、生成前に形を選びます。

品質と解像度

品質と解像度は、多くの場合、仕上がりとコストの両方に影響します。

次の場合は、低めまたは標準設定を使います。

  • prompt をテストする
  • モデルを比較する
  • 参照を検証する
  • スタイルを探索する

次の場合は、より高い設定を使います。

  • 方向性がすでに機能している
  • アセットが最終利用に近い
  • 配置がより多くのディテールを正当化する

あいまいなアイデアを証明するために、高品質のクレジットを使わないでください。

長さ

長さは、動画と一部の音声ワークフローで重要です。

短い長さが適しているもの:

  • 動きのテスト
  • ソーシャルクリップ
  • すばやい音声チェック
  • 方向確認の実行

長い長さが適しているのは、スクリプト、ストーリー、デモンストレーションに本当に時間が必要な場合です。動画が詰め込みすぎに感じる場合は、長さを伸ばすのではなく、複数のアセットに分けます。

音声とサウンドコントロール

一部の動画モデルや音声モデルには、サウンド関連のコントロールがあります。

それらのコントロールは、スタイルだけでなく出力タイプを変えることがあります。

たとえば、無音の動きテスト、ネイティブ音声付き動画、voice-over、sound-effect cue は、それぞれ別のタスクです。成果物に基づいてコントロールを選びます。

フォーム形状がページの違いを説明する

Rivya のモデルページでは、異なるフォーム形状が表示されることがあります。

  • prompt-first generation
  • text-to-speech forms
  • dialogue-style forms
  • upload-first cleanup forms
  • chat forms
  • reference-led generation forms

この違いは意図的です。フォームは、そのモデルを実行するために必要なものを反映しています。

実用的な実行前チェックリスト

モデルタスクを送信する前に、次を確認します。

  • supported mode はジョブに合っていますか。
  • direct generation は利用できますか。
  • タスクに参照またはアップロードが必要ですか。
  • credit hint はこの段階に対して許容できますか。
  • 品質、長さ、アスペクト比は適切ですか。
  • prompt はレビューできる程度に絞られていますか。
  • 出力が使える状態だと言える条件を把握していますか。

どれかの答えが不明確なら、より小さいテストから始めます。

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