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FLUX 2 Trainer V2 Edit

Intégrer

Identifiant du modèle flux-2-trainer-v2/edit
# 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/edit?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"

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Black Forest Labs Entraînement

Entraîneur de LoRA d’édition FLUX.2 de deuxième génération utilisant des paires d’images de début et de fin, jusqu’à 20,000 étapes

Black Forest Labs · Fichier

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Les contrôles sont générés à partir du schéma du modèle. Le code et le prix se mettent à jour au fur et à mesure de vos modifications.

•requis

URL du zip de données d’entraînement, avec les instructions de modification fournies pour chaque paire d’images dans un fichier ROOT.txt facultatif (par exemple photo.txt); sinon default_caption est utilisé et l’entraînement échoue s’il est aussi absent. Les paires d’images doivent utiliser ROOT_start.EXT et ROOT_end.EXT, comme photo_start.jpg et photo_end.jpg. Chaque paire peut aussi inclure jusqu’à quatre images de référence avec ROOT_start.EXT, ROOT_start2.EXT, ROOT_start3.EXT, ROOT_start4.EXT, ROOT_end.EXT; les noms de fichiers d’exemple sont photo_start.jpg, photo_start2.jpg, photo_end.jpg.

par défaut 1000

Nombre total d’étapes d’entraînement.

Avancé default_caption · learning_rate

Légende utilisée à la place des fichiers de légende manquants, None rendant plutôt leur absence problématique.

par défaut 5.0e-05

Taux d’apprentissage utilisé pour les paramètres pouvant être entraînés.

POST /run/flux-2-trainer-v2/edit?wait=20 devis → 38,92 $
# 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/edit?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"

Exécuter cette requête

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À propos de FLUX 2 Trainer V2 Edit

Affine une LoRA pour une tâche d’édition à partir d’un fichier zip de paires d’images nommées ROOT_start et ROOT_end, pouvant également contenir quelques images de référence. `steps` accepte des valeurs de 100 à 20000, avec `learning_rate` et `default_caption` disponibles. Produit les poids LoRA et un fichier de configuration pour une utilisation ultérieure.

Paramètres

NomType Par défautAutorisé Description
image_data_urlrequis
Typestring
URL du zip de données d’entraînement, avec les instructions de modification fournies pour chaque paire d’images dans un fichier ROOT.txt facultatif (par exemple photo.txt); sinon default_caption est utilisé et l’entraînement échoue s’il est aussi absent. Les paires d’images doivent utiliser ROOT_start.EXT et ROOT_end.EXT, comme photo_start.jpg et photo_end.jpg. Chaque paire peut aussi inclure jusqu’à quatre images de référence avec ROOT_start.EXT, ROOT_start2.EXT, ROOT_start3.EXT, ROOT_start4.EXT, ROOT_end.EXT; les noms de fichiers d’exemple sont photo_start.jpg, photo_start2.jpg, photo_end.jpg.
stepsfacultatif
Typeinteger
Par défaut1000
100 – 20 000
Nombre total d’étapes d’entraînement.
learning_ratefacultatif
Typenumber
Par défaut5.0e-05
Taux d’apprentissage utilisé pour les paramètres pouvant être entraînés.
default_captionfacultatif
Typestring | null
Légende utilisée à la place des fichiers de légende manquants, None rendant plutôt leur absence problématique.
requis

Sortie

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "flux-2-trainer-v2/edit",
  "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": 38920,
    "usd": "38.92",
    "charged": 38920,
    "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"
  }
}
Vos fichiers, votre choixChaque outputs[].url est une copie dans notre stockage : conservée indéfiniment (facturation par Go-mois) ou pendant 7 jours gratuitement, selon le réglage de votre compte ou ?storage=.
Même structure pour chaque modèletype, url, content_type, width, height et duration, pour les images, les vidéos et les fichiers audio. output est l’objet de résultat propre au modèle.
Champs de sortie
diffusers_lora_file
object {url, content_type, file_name, file_size}URL pointant vers les poids LoRA entraînés au format diffusers.
config_file
object {url, content_type, file_name, file_size}URL pointant vers le fichier de configuration du modèle entraîné.

Plus de modèles : Entraînement

Pour les agents IA : cette page en Markdown se trouve à https://doitong.com/fr-CA/developers/models/flux-2-trainer-v2/edit.md. Tous les modèles et guides : https://doitong.com/developers/llms.txt