FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras · Image to Image
یکپارچهسازی
flux-general/image-to-image
# 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-general/image-to-image?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"image": "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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://vit.doitong.com/api/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/flux-general/image-to-image?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://vit.doitong.com/api/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/flux-general/image-to-image", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])
# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/fa/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://vit.doitong.com/api/v1/mcp \
--header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
"model_id": "flux-general/image-to-image",
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
}
مدل FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras · Image to Image (flux-general/image-to-image) را از طریق Doitong API فراخوانی کنید. مستندات عاملها: https://doitong.com/fa/developers/models/flux-general/image-to-image.md
POST https://vit.doitong.com/api/v1/run/flux-general/image-to-image?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
اگر وضعیت پاسخ "queued" یا "running" است، GET https://vit.doitong.com/api/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 را تا زمانی که وضعیت "succeeded" شود بهطور دورهای فراخوانی کنید؛ فایلها در outputs[].url قرار دارند. ارسال POST https://vit.doitong.com/api/v1/quote/flux-general/image-to-image با همان بدنه، قیمت دقیق را پیش از اجرا برمیگرداند.
این درخواست: ≈$۰٫۱۵ ۱۵۰ اعتبار API اجرای آن در این صفحه
کلید API جدید شما. این کلید فقط همین حالا نمایش داده میشود و از قبل در کد و فیلد کلید API زیر قرار گرفته است. آن را محرمانه نگه دارید: هرگز آن را در کدی که در مرورگر اجرا میشود قرار ندهید.
اولین نتیجه شما اینجا قرار میگیرد
درخواست را در زیر بسازید و با کلید API خود اجرا کنید. خروجیها در فضای ذخیرهسازی ما کپی میشوند و برای همیشه یا بهمدت ۷ روز رایگان نگهداری میشوند.
ساخت درخواست
کنترلها از شِمای مدل تولید میشوند. با تغییر آنها، کد و قیمت بهروزرسانی میشوند.
/run/flux-general/image-to-image?wait=20
قیمت → $۰٫۱۵
# 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-general/image-to-image?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"image": "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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://vit.doitong.com/api/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/flux-general/image-to-image?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://vit.doitong.com/api/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/flux-general/image-to-image", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])
# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "run",
"arguments": {
"model_id": "flux-general/image-to-image",
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
اجرای این درخواست
کلید شما در این مرورگر باقی میماند: فقط به Doitong API ارسال میشود و فقط در صورت فعالکردن گزینه «یادآوری»، در localStorage ذخیره میشود. دریافت کلید API
درباره FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras · Image to Image
یک تصویر موجود را بر اساس پرامپت متنی بازطراحی یا اصلاح میکند؛ `prompt` و `image_url` الزامیاند. ورودیهای LoRA، control LoRA، ControlNet، IP-Adapter و EasyControl برای هدایت دقیقتر قابل ترکیباند. `nag_scale` (از 1 تا 10) برای پرامپت منفی ارائه میشود؛ حداکثر 10 تصویر در هر فراخوانی و 1 تا 50 گام پشتیبانی میشود.
پارامترها
نام استاندارد یا نام بومی را ارسال کنید، نه هر دو. نامهای استاندارد
promptالزامی
image_sizeاختیاری
num_inference_stepsاختیاری
seedاختیاری
lorasاختیاری
loras[].pathالزامی
loras[].scaleاختیاری
control_lorasاختیاری
control_loras[].pathالزامی
control_loras[].scaleاختیاری
control_loras[].control_image_urlالزامی
control_loras[].preprocessاختیاری
controlnetsاختیاری
controlnets[].pathالزامی
controlnets[].config_urlاختیاری
controlnets[].variantاختیاری
controlnets[].control_image_urlالزامی
controlnets[].mask_image_urlاختیاری
controlnets[].mask_thresholdاختیاری
controlnets[].conditioning_scaleاختیاری
controlnets[].start_percentageاختیاری
controlnets[].end_percentageاختیاری
controlnet_unionsاختیاری
controlnet_unions[].pathالزامی
controlnet_unions[].config_urlاختیاری
controlnet_unions[].variantاختیاری
controlnet_unions[].controlsالزامی
controlnet_unions[].controls[].control_image_urlالزامی
controlnet_unions[].controls[].mask_image_urlاختیاری
controlnet_unions[].controls[].control_modeالزامی
controlnet_unions[].controls[].conditioning_scaleاختیاری
controlnet_unions[].controls[].mask_thresholdاختیاری
controlnet_unions[].controls[].start_percentageاختیاری
controlnet_unions[].controls[].end_percentageاختیاری
ip_adaptersاختیاری
ip_adapters[].pathالزامی
ip_adapters[].subfolderاختیاری
ip_adapters[].weight_nameاختیاری
ip_adapters[].image_encoder_pathالزامی
ip_adapters[].image_encoder_subfolderاختیاری
ip_adapters[].image_encoder_weight_nameاختیاری
ip_adapters[].image_urlالزامی
ip_adapters[].mask_image_urlاختیاری
ip_adapters[].mask_thresholdاختیاری
ip_adapters[].scaleالزامی
easycontrolsاختیاری
easycontrols[].control_method_urlالزامی
easycontrols[].scaleاختیاری
easycontrols[].image_urlالزامی
easycontrols[].image_control_typeالزامی
fill_imageاختیاری
fill_image.fill_image_urlاختیاری
guidance_scaleاختیاری
real_cfg_scaleاختیاری
use_real_cfgاختیاری
use_cfg_zeroاختیاری
num_imagesاختیاری
num_outputs
enable_safety_checkerاختیاری
reference_image_urlاختیاری
reference_strengthاختیاری
reference_startاختیاری
reference_endاختیاری
base_shiftاختیاری
max_shiftاختیاری
output_formatاختیاری
use_beta_scheduleاختیاری
sigma_scheduleاختیاری
schedulerاختیاری
negative_promptاختیاری
nag_scaleاختیاری
nag_tauاختیاری
nag_alphaاختیاری
nag_endاختیاری
image_urlالزامی
image
strengthاختیاری
پارامترهای فایل یک URL عمومی https://، یک URI از نوع data: تا سقف 10 MB، یا file_url یک فایل بارگذاریشده را میپذیرند. فایلها
خروجی
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "flux-general/image-to-image",
"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": 150,
"usd": "0.15",
"charged": 150,
"refunded": 0
},
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
},
"output": {
"images": [
{
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
"width": 1024,
"height": 768,
"content_type": "image/jpeg"
}
],
"timings": {},
"seed": 42,
"has_nsfw_concepts": [
false
],
"prompt": "string"
},
"outputs": [
{
"type": "image",
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
"content_type": "image/jpeg",
"file_size": 1843200,
"width": 1024,
"height": 768,
"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"
}
}
فیلدهای خروجی
- images
- array of object {url, width, height, content_type}اطلاعات فایل تصاویر تولیدشده.
- timings
- object
- seed
- integerSeed تولید تصویر، شامل مقدار تصادفی انتخابشده در صورت حذف Seed از ورودی؛ در غیر این صورت، مقدار ارائهشده را تکرار میکند.
- has_nsfw_concepts
- array of booleanمشخص میکند مفاهیم NSFW در تصاویر تولیدشده ظاهر میشوند یا خیر.
- prompt
- stringپرامپت استفادهشده هنگام تولید تصویر.
گونههای دیگر FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras
مدلهای بیشتر: ویرایش تصویر
برای عاملهای هوش مصنوعی: این صفحه بهصورت Markdown در دسترس است https://doitong.com/fa/developers/models/flux-general/image-to-image.md. همه مدلها و راهنماها: https://doitong.com/developers/llms.txt






