Ir al contenido

FLUX 2 Trainer V2

Integrar

Id del modelo flux-2-trainer-v2
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://vit.doitong.com/api/v1/run/flux-2-trainer-v2?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image_data_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://vit.doitong.com/api/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

Esta solicitud: 6,40 $ 6400 créditos de API Ejecutar en esta página

Obtener clave de API
Black Forest Labs Entrenamiento

Entrenador de LoRA de estilo FLUX.2 de segunda generación, con hasta 20,000 pasos de entrenamiento

Black Forest Labs · Archivo

Tu primer resultado aparecerá aquí

Crea una solicitud abajo y ejecútala con tu clave de API. Las salidas se copian en nuestro almacenamiento, conservadas para siempre o 7 días gratis.

Crear una solicitud

Los controles se generan a partir del esquema del modelo. El código y el precio se actualizan al modificarlos.

•obligatorio

URL de un archivo zip de imágenes con coherencia estilística; se recomiendan al menos 10 y son preferibles conjuntos más grandes. Para cada par de imágenes, se pueden proporcionar instrucciones de edición en un archivo de texto coincidente llamado ROOT.txt, como photo.txt. Si faltan archivos de texto, se usa default_caption; el entrenamiento falla si tampoco existe ese valor alternativo.

predeterminado 1000

Cantidad total de pasos de entrenamiento.

Avanzado default_caption · learning_rate

Descripción utilizada cuando faltan archivos de descripción; con None, su ausencia genera un error.

predeterminado 5.0e-05

Tasa de aprendizaje utilizada para los parámetros que se pueden entrenar.

POST /run/flux-2-trainer-v2?wait=20 cotización → 6,40 $
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://vit.doitong.com/api/v1/run/flux-2-trainer-v2?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image_data_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://vit.doitong.com/api/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

Ejecutar esta solicitud

Tu clave permanece en este navegador: solo se envía a la Doitong API y se guarda (localStorage) únicamente si marcas Recordar. Obtener una clave de API

Acerca de FLUX 2 Trainer V2

Entrena una LoRA de estilo o dominio a partir de un zip de imágenes con un estilo coherente proporcionadas como `image_data_url`, con archivos de subtítulos opcionales por imagen y un valor alternativo `default_caption`. En comparación con el primer entrenador, `steps` puede llegar a 20000 (mínimo 100). Devuelve los pesos de LoRA de diffusers y un archivo de configuración.

Parámetros

NombreTipo PredeterminadoPermitido Descripción
image_data_urlobligatorio
Tipostring
URL de un archivo zip de imágenes con coherencia estilística; se recomiendan al menos 10 y son preferibles conjuntos más grandes. Para cada par de imágenes, se pueden proporcionar instrucciones de edición en un archivo de texto coincidente llamado ROOT.txt, como photo.txt. Si faltan archivos de texto, se usa default_caption; el entrenamiento falla si tampoco existe ese valor alternativo.
stepsopcional
Tipointeger
Predeterminado1000
100 – 20.000
Cantidad total de pasos de entrenamiento.
learning_rateopcional
Tiponumber
Predeterminado5.0e-05
Tasa de aprendizaje utilizada para los parámetros que se pueden entrenar.
default_captionopcional
Tipostring | null
Descripción utilizada cuando faltan archivos de descripción; con None, su ausencia genera un error.
obligatorio

Salida

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "flux-2-trainer-v2",
  "status": "succeeded",
  "created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
  "started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
  "completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
  "queue_position": null,
  "cost": {
    "credits": 6400,
    "usd": "6.40",
    "charged": 6400,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image_data_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  },
  "output": {
    "diffusers_lora_file": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    },
    "config_file": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    }
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "file",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "stored": true
    }
  ],
  "error": null,
  "metrics": {
    "inference_seconds": 6.8
  },
  "urls": {
    "self": "https://vit.doitong.com/api/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://vit.doitong.com/api/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
Tus archivos, tú eligesCada outputs[].url es una copia en nuestro almacenamiento: conservada para siempre (se cobra por GB-mes) o 7 días gratis, según la configuración de tu cuenta o ?storage=.
La misma estructura en todos los modelostype, url, content_type, width, height y duration, tanto para imágenes como para vídeo y audio. output es el objeto de resultado propio del modelo.
Campos de salida
diffusers_lora_file
object {url, content_type, file_name, file_size}URL de los pesos de la LoRA entrenada en formato diffusers.
config_file
object {url, content_type, file_name, file_size}URL del archivo de configuración del modelo entrenado.

Más modelos: Entrenamiento

Para agentes de IA: esta página en Markdown está en https://doitong.com/es/developers/models/flux-2-trainer-v2.md. Todos los modelos y guías: https://doitong.com/developers/llms.txt