ENÜretmeye başla
Menü

FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras

FLUX.1 RF-Inversion ile kaynak görselini metin komutuna göre düzenle.

Girdi

* işaretli alanlar zorunlu. Üretmeden önce ücreti kontrol et.

The prompt to edit the image with

The size of the generated image.

The number of images to generate. This is always set to 1 for streaming output.

URL of Image for Reference-Only

Dosya yüklemek için hesap gerekir. Hesap oluşturJPEG, PNG, WebP · en fazla 25 MB

URL of image to be edited

Dosya yüklemek için hesap gerekir. Hesap oluşturJPEG, PNG, WebP · en fazla 25 MB

Ek ayarlar

The number of inference steps to perform.

The same seed and the same prompt given to the same version of the model will output the same image every time.

The LoRAs to use for the image generation. You can use any number of LoRAs and they will be merged together to generate the final image.

İpuçları ve koşullar

The LoRAs to use for the image generation which use a control image. You can use any number of LoRAs and they will be merged together to generate the final image.

The controlnets to use for the image generation. Only one controlnet is supported at the moment.

The controlnet unions to use for the image generation. Only one controlnet is supported at the moment.

EasyControl Inputs to use for image generation.

Use an image input to influence the generation. Can be used to fill images in masked areas.

URLs of images to be filled for redux prompting

Dosya yüklemek için hesap gerekir. Hesap oluşturJPEG, PNG, WebP · en fazla 25 MB

İpuçları ve koşullar

The CFG (Classifier Free Guidance) scale is a measure of how close you want the model to stick to your prompt when looking for a related image to show you.

Uses CFG-zero init sampling as in https://arxiv.org/abs/2503.18886.

Strength of reference_only generation. Only used if a reference image is provided.

The percentage of the total timesteps when the reference guidance is to bestarted.

The percentage of the total timesteps when the reference guidance is to be ended.

Base shift for the scheduled timesteps

Max shift for the scheduled timesteps

The format of the generated image.

Specifies whether beta sigmas ought to be used.

Sigmas schedule for the denoising process.

Scheduler for the denoising process.

İpuçları ve koşullar

Negative prompt to steer the image generation away from unwanted features. By default, we will be using NAG for processing the negative prompt.

The scale for NAG. Higher values will result in a image that is more distant to the negative prompt.

İpuçları ve koşullar

The tau for NAG. Controls the normalization of the hidden state. Higher values will result in a less aggressive normalization, but may also lead to unexpected changes with respect to the original image. Not recommended to change this value.

İpuçları ve koşullar

The alpha value for NAG. This value is used as a final weighting factor for steering the normalized guidance (positive and negative prompts) in the direction of the positive prompt. Higher values will result in less steering on the normalized guidance where lower values will result in considering the positive prompt guidance more.

İpuçları ve koşullar

The proportion of steps to apply NAG. After the specified proportion of steps has been iterated, the remaining steps will use original attention processors in FLUX.

The controller guidance (gamma) used in the creation of structured noise.

The controller guidance (eta) used in the denoising process.Using values closer to 1 will result in an image closer to input.

Timestep to start guidance during reverse process.

Timestep to stop guidance during reverse process.

Scheduler for applying reverse guidance.

Fiyat$0,60 / üretim

Önce kayıt olursun. Ayarların saklanır.

Bu girdinin API kodu

API kodunu görmek için zorunlu alanları doldur ve girdi hatalarını düzelt.

FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras nasıl kullanılır?

Başlarken

Belirli bir görünüm değişikliği denerken sonucun kaynağa ne kadar yakın kaldığını değerlendirebilirsin.

Sonuç kontrolü

Yüzün görünümünü, nesnelerin yerini ve arka plan ayrıntılarını kaynakla karşılaştır.

Girdiler ve ayarlar

image_url ve komut gereklidir. İlk karşılaştırmayı ek loras veya controlnets kullanmadan yap.

controller_guidance_reverse bire yaklaştığında sonuç girdiye daha çok benzer. Diğer yönlendirmeleri eklemeden önce bu ayarı ayrı dene ve seed değerini sakla.

Analitik ve reklam çerezleri kullanıyoruz. Gizlilik politikası