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FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras · Differential Diffusion

इंटीग्रेट करें

मॉडल id flux-general/differential-diffusion
# 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/differential-diffusion?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",
    "change_map_image_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"

यह अनुरोध: ≈$0.138 138 API क्रेडिट इसे इस पेज पर चलाएँ

API कुंजी प्राप्त करें
Black Forest Labs इमेज एडिटिंग रेफ़रेंस इनपुट #lora#controlnet#ip-adapter

FLUX.1 [dev] इमेज एडिटिंग, जिसे प्रत्येक क्षेत्र में बदलाव की तीव्रता तय करने वाले चेंज मैप से संचालित किया जाता है

Black Forest Labs · इमेज

आपका पहला परिणाम यहाँ आएगा

नीचे एक अनुरोध बनाएँ और उसे अपनी API कुंजी से चलाएँ। आउटपुट हमारे स्टोरेज में कॉपी किए जाते हैं और हमेशा के लिए या 7 दिन तक मुफ़्त में रखे जाते हैं।

अनुरोध बनाएँ

कंट्रोल मॉडल स्कीमा से जनरेट होते हैं। इन्हें बदलने पर कोड और कीमत अपडेट होती है।

•आवश्यक

इमेज निर्माण का मार्गदर्शन करने वाला प्रॉम्प्ट।

•आवश्यक image_url
फ़ाइल ड्रॉप करें, या

प्रारंभिक इमेज देने वाला इमेज URL।

•आवश्यक
फ़ाइल ड्रॉप करें, या

change map की ओर संकेत करने वाला URL।

image_size

निर्मित इमेज के आयाम।

num_images डिफ़ॉल्ट 1

निर्धारित करें कि कितने इमेज बनाने हैं; आउटपुट स्ट्रीम किए जाने पर यह विकल्प 1 पर स्थिर रहता है।

उन्नत negative_prompt · reference_image_url · output_format · scheduler · sigma_schedule · num_inference_steps · guidance_scale · real_cfg_scale · reference_strength · reference_start · reference_end · base_shift · max_shift · nag_scale · nag_tau · nag_alpha · nag_end · strength · seed · use_real_cfg · use_cfg_zero · enable_safety_checker · use_beta_schedule · loras · control_loras · controlnets · controlnet_unions · ip_adapters · easycontrols · fill_image
डिफ़ॉल्ट

NAG द्वारा डिफ़ॉल्ट रूप से प्रोसेस किया गया नेगेटिव प्रॉम्प्ट, ताकि निर्मित इमेज में निर्दिष्ट अवांछित विशेषताओं को हतोत्साहित किया जा सके।

फ़ाइल ड्रॉप करें, या

Reference-Only मार्गदर्शन के लिए उपयोग किया जाने वाला इमेज URL।

output_format डिफ़ॉल्ट png

परिणामी इमेज का फ़ाइल फ़ॉर्मैट।

scheduler डिफ़ॉल्ट euler

डीनॉइज़िंग के दौरान उपयोग किया जाने वाला शेड्यूलर।

डीनॉइज़िंग के दौरान उपयोग किया जाने वाला sigma शेड्यूल।

डिफ़ॉल्ट 28

चलाए जाने वाले inference चरणों की संख्या।

डिफ़ॉल्ट 3.5

इमेज चयन के लिए प्रॉम्प्ट-अनुरूपता की शक्ति, CFG (Classifier Free Guidance) के रूप में व्यक्त।

डिफ़ॉल्ट 3.5

इमेज चयन के लिए प्रॉम्प्ट-अनुरूपता की शक्ति, CFG (Classifier Free Guidance) के रूप में व्यक्त।

डिफ़ॉल्ट 0.65

reference_only निर्माण के दौरान रेफ़रेंस-इमेज का प्रभाव; रेफ़रेंस इमेज न दिए जाने पर इस स्ट्रेंथ सेटिंग का कोई प्रभाव नहीं होता।

डिफ़ॉल्ट 0

रेफ़रेंस मार्गदर्शन का आरंभिक बिंदु, सभी टाइमस्टेप्स के प्रतिशत के रूप में।

डिफ़ॉल्ट 1

रेफ़रेंस मार्गदर्शन का अंतिम बिंदु, सभी टाइमस्टेप्स के प्रतिशत के रूप में।

डिफ़ॉल्ट 0.5

शेड्यूल किए गए टाइमस्टेप्स पर लागू किया गया बेसलाइन शिफ़्ट।

डिफ़ॉल्ट 1.15

शेड्यूल किए गए टाइमस्टेप्स पर लागू किया गया अधिकतम शिफ़्ट।

डिफ़ॉल्ट 3

NAG स्केल द्वारा नियंत्रित नेगेटिव-प्रॉम्प्ट परिहार: इसे बढ़ाने पर निर्मित इमेज नेगेटिव विवरण से कम मिलती-जुलती होती है।

डिफ़ॉल्ट 2.5

हिडन-स्टेट नॉर्मलाइज़ेशन के लिए NAG tau सेटिंग; इसे अपरिवर्तित रखने की सलाह दी जाती है। इसे बढ़ाने पर नॉर्मलाइज़ेशन कमज़ोर होता है और मूल इमेज से अप्रत्याशित विचलन का जोखिम बढ़ता है।

डिफ़ॉल्ट 0.25

NAG alpha यह निर्धारित करता है कि पॉज़िटिव और नेगेटिव प्रॉम्प्ट को मिलाने वाले नॉर्मलाइज़्ड मार्गदर्शन को पॉज़िटिव प्रॉम्प्ट कितना पुनर्निर्देशित करता है। यह अंतिम वेटिंग कम सेटिंग पर पॉज़िटिव प्रॉम्प्ट को अधिक प्रभाव देती है और अधिक सेटिंग पर पुनर्निर्देशन घटाती है।

डिफ़ॉल्ट 0.25

NAG कटऑफ़, निर्माण चरणों के अनुपात के रूप में। NAG के उस प्रारंभिक अनुपात तक चलने के बाद FLUX के मूल attention processors नियंत्रण संभाल लेते हैं।

डिफ़ॉल्ट 0.85

डिफ़रेंशियल डिफ्यूज़न स्ट्रेंथ, 0.0 पर मूल को बनाए रखने से लेकर 1.0 पर पूरी तरह नया बनाने तक।

दोहराए जा सकने वाले इमेज निर्माण के लिए seed: मॉडल संस्करण अपरिवर्तित होने पर समान प्रॉम्प्ट और seed से समान इमेज बनती है।

डिफ़ॉल्ट []

वे LoRAs जिनका संयुक्त प्रभाव बनाई गई इमेज तैयार करता है; आप जितने चाहें उतने दे सकते हैं।

डिफ़ॉल्ट []

अंतिम इमेज बनाने के लिए संयुक्त configuration में merge किए गए control-image LoRAs; दी जाने वाली संख्या पर कोई सीमा नहीं है।

डिफ़ॉल्ट []

इमेज निर्माण के लिए ControlNet configuration, जो वर्तमान में एकल ControlNet तक सीमित है।

डिफ़ॉल्ट []

इमेज निर्माण के लिए ControlNet यूनियन कॉन्फ़िगरेशन, वर्तमान single-ControlNet प्रतिबंध के अधीन।

डिफ़ॉल्ट []

इमेज निर्माण के दौरान लागू किया गया IP-Adapter।

डिफ़ॉल्ट []

इमेज निर्माण के दौरान लागू किए गए EasyControl इनपुट।

वह इनपुट इमेज जो निर्माण का मार्गदर्शन करती है और मास्क किए गए क्षेत्रों के लिए सामग्री दे सकती है।

POST /run/flux-general/differential-diffusion?wait=20 कोटेशन → $0.138
# 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/differential-diffusion?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",
    "change_map_image_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"

यह अनुरोध चलाएँ

आपकी key इसी ब्राउज़र में रहती है: इसे केवल Doitong API को भेजा जाता है और केवल तभी (localStorage) में सेव किया जाता है जब आप Remember चुनते हैं। API कुंजी प्राप्त करें

FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras · Differential Diffusion के बारे में

चेंज मैप इमेज से प्रत्येक क्षेत्र में किए जाने वाले बदलाव की मात्रा नियंत्रित करते हुए स्रोत इमेज को क्षेत्र-दर-क्षेत्र रूपांतरित करता है। `prompt`, `image_url` और `change_map_image_url` आवश्यक हैं। यह LoRAs, ControlNets, IP-Adapters और रेफ़रेंस इमेज भी स्वीकार करता है। `num_inference_steps` 1 से 50 तक और `num_images` अधिकतम 10 तक चलता है, png या jpeg आउटपुट के साथ।

पैरामीटर

कैनोनिकल नाम या नेटिव नाम में से कोई एक भेजें, दोनों नहीं। कैनोनिकल नाम

नामप्रकार डिफ़ॉल्टअनुमत विवरण
promptआवश्यक
प्रकारstring
इमेज निर्माण का मार्गदर्शन करने वाला प्रॉम्प्ट।
image_sizeवैकल्पिक
प्रकारobject
square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9
निर्मित इमेज के आयाम।
num_inference_stepsवैकल्पिक
प्रकारinteger
डिफ़ॉल्ट28
1 – 50
चलाए जाने वाले inference चरणों की संख्या।
seedवैकल्पिक
प्रकारinteger | null
दोहराए जा सकने वाले इमेज निर्माण के लिए seed: मॉडल संस्करण अपरिवर्तित होने पर समान प्रॉम्प्ट और seed से समान इमेज बनती है।
lorasवैकल्पिक
प्रकारobject[]
डिफ़ॉल्ट[]
वे LoRAs जिनका संयुक्त प्रभाव बनाई गई इमेज तैयार करता है; आप जितने चाहें उतने दे सकते हैं।
loras[].pathआवश्यक
प्रकारstring
LoRA weights का स्थान, URL या path के रूप में निर्दिष्ट।
loras[].scaleवैकल्पिक
प्रकारobject | number
डिफ़ॉल्ट1
Base मॉडल में merge किए जाने से पहले LoRA weights पर लागू किया गया scaling। अलग-अलग layer scales सेट करने के लिए {"layer_name":layer_scale} रूप की dictionary दें; अनिर्दिष्ट layers के लिए 1.0 उपयोग होता है।
control_lorasवैकल्पिक
प्रकारobject[]
डिफ़ॉल्ट[]
अंतिम इमेज बनाने के लिए संयुक्त configuration में merge किए गए control-image LoRAs; दी जाने वाली संख्या पर कोई सीमा नहीं है।
control_loras[].pathआवश्यक
प्रकारstring
LoRA weights का स्थान, URL या path के रूप में निर्दिष्ट।
control_loras[].scaleवैकल्पिक
प्रकारobject | number
डिफ़ॉल्ट1
Base मॉडल में merge किए जाने से पहले LoRA weights पर लागू किया गया scaling। अलग-अलग layer scales सेट करने के लिए {"layer_name":layer_scale} रूप की dictionary दें; अनिर्दिष्ट layers के लिए 1.0 उपयोग होता है।
control_loras[].control_image_urlआवश्यक
प्रकारurl · image
Control इमेज प्रदान करने वाला इमेज URL।
control_loras[].preprocessवैकल्पिक
प्रकारenum
डिफ़ॉल्टNone
cannydepthNone
दी गई इमेज पर लागू की जाने वाली preprocessing method।
controlnetsवैकल्पिक
प्रकारobject[]
डिफ़ॉल्ट[]
इमेज निर्माण के लिए ControlNet configuration, जो वर्तमान में एकल ControlNet तक सीमित है।
controlnets[].pathआवश्यक
प्रकारstring
ControlNet weight का स्थान, URL या path के रूप में निर्दिष्ट।
controlnets[].config_urlवैकल्पिक
प्रकारstring | null
ControlNet की config.json फ़ाइल की ओर संकेत करने वाला वैकल्पिक URL।
controlnets[].variantवैकल्पिक
प्रकारstring | null
Hugging Face repository key के साथ उपयोग के लिए वैकल्पिक variant।
controlnets[].control_image_urlआवश्यक
प्रकारurl · image
Control इमेज प्रदान करने वाला इमेज URL।
controlnets[].mask_image_urlवैकल्पिक
प्रकारurl · image
कंट्रोल इमेज से संबद्ध मास्क URL।
controlnets[].mask_thresholdवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट0.5
0.01 – 0.99
मास्क थ्रेशोल्ड मान।
controlnets[].conditioning_scaleवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट1
0 – 2
बेस मॉडल में मर्ज किए जाने से पहले ControlNet वेट पर लागू की जाने वाली स्केलिंग।
controlnets[].start_percentageवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट0
0 – 1
कुल टाइमस्टेप्स का वह प्रतिशत जिस पर ControlNet इमेज निर्माण को प्रभावित करना शुरू करता है।
controlnets[].end_percentageवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट1
0 – 1
कुल टाइमस्टेप्स का वह प्रतिशत जिस पर ControlNet इमेज निर्माण को प्रभावित करना बंद करता है।
controlnet_unionsवैकल्पिक
प्रकारobject[]
डिफ़ॉल्ट[]
इमेज निर्माण के लिए ControlNet यूनियन कॉन्फ़िगरेशन, वर्तमान single-ControlNet प्रतिबंध के अधीन।
controlnet_unions[].pathआवश्यक
प्रकारstring
ControlNet weight का स्थान, URL या path के रूप में निर्दिष्ट।
controlnet_unions[].config_urlवैकल्पिक
प्रकारstring | null
ControlNet की config.json फ़ाइल की ओर संकेत करने वाला वैकल्पिक URL।
controlnet_unions[].variantवैकल्पिक
प्रकारstring | null
Hugging Face repository key के साथ उपयोग के लिए वैकल्पिक variant।
controlnet_unions[].controlsआवश्यक
प्रकारobject[]
ControlNet को दिए गए कंट्रोल इमेज और संबद्ध मोड।
controlnet_unions[].controls[].control_image_urlआवश्यक
प्रकारurl · image
Control इमेज प्रदान करने वाला इमेज URL।
controlnet_unions[].controls[].mask_image_urlवैकल्पिक
प्रकारurl · image
कंट्रोल इमेज से संबद्ध मास्क URL।
controlnet_unions[].controls[].control_modeआवश्यक
प्रकारenum
cannytiledepthblurposegraylow-quality
Flux Controlnet Union द्वारा उपयोग किया जाने वाला कंट्रोल मोड। विकल्प: canny किनारों के साथ निर्माण का मार्गदर्शन करता है; tile टाइल्स के साथ मार्गदर्शन करता है; depth ग्रेस्केल डेप्थ मैप के साथ मार्गदर्शन करता है; blur इमेज को धुंधला करता है; pose इमेज की मुद्रा के साथ निर्माण का मार्गदर्शन करता है; gray इमेज को ग्रेस्केल बनाता है; low-quality इमेज का निम्न-गुणवत्ता वाला संस्करण बनाता है।
controlnet_unions[].controls[].conditioning_scaleवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट1
0 – 2
बेस मॉडल में मर्ज किए जाने से पहले ControlNet वेट पर लागू की जाने वाली स्केलिंग।
controlnet_unions[].controls[].mask_thresholdवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट0.5
0.01 – 0.99
मास्क थ्रेशोल्ड मान।
controlnet_unions[].controls[].start_percentageवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट0
0 – 1
कुल टाइमस्टेप्स का वह प्रतिशत जिस पर ControlNet इमेज निर्माण को प्रभावित करना शुरू करता है।
controlnet_unions[].controls[].end_percentageवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट1
0 – 1
कुल टाइमस्टेप्स का वह प्रतिशत जिस पर ControlNet इमेज निर्माण को प्रभावित करना बंद करता है।
ip_adaptersवैकल्पिक
प्रकारobject[]
डिफ़ॉल्ट[]
इमेज निर्माण के दौरान लागू किया गया IP-Adapter।
ip_adapters[].pathआवश्यक
प्रकारstring
Hugging Face पर IP-Adapter का स्थान।
ip_adapters[].subfolderवैकल्पिक
प्रकारstring | null
ip_adapter वेट वाली सबफ़ोल्डर।
ip_adapters[].weight_nameवैकल्पिक
प्रकारstring | null
IP-Adapter के वेट के लिए Safetensors फ़ाइलनाम।
ip_adapters[].image_encoder_pathआवश्यक
प्रकारstring
IP-Adapter इमेज एन्कोडर का स्थान, जैसे 'openai/clip-vit-large-patch14'।
ip_adapters[].image_encoder_subfolderवैकल्पिक
प्रकारstring | null
इमेज एन्कोडर के वेट वाली सबफ़ोल्डर।
ip_adapters[].image_encoder_weight_nameवैकल्पिक
प्रकारstring | null
इमेज एन्कोडर का नाम।
ip_adapters[].image_urlआवश्यक
प्रकारurl · image
IP-Adapter को दिया गया कंडीशनिंग इमेज URL।
ip_adapters[].mask_image_urlवैकल्पिक
प्रकारurl · image
कंट्रोल इमेज से संबद्ध मास्क URL।
ip_adapters[].mask_thresholdवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट0.5
0.01 – 0.99
मास्क थ्रेशोल्ड मान।
ip_adapters[].scaleआवश्यक
प्रकारnumber
IP-Adapter स्केलिंग फ़ैक्टर।
easycontrolsवैकल्पिक
प्रकारobject[]
डिफ़ॉल्ट[]
इमेज निर्माण के दौरान लागू किए गए EasyControl इनपुट।
easycontrols[].control_method_urlआवश्यक
प्रकारstring
कंट्रोल मेथड का safetensor वेट URL या समर्थित आइडेंटिफ़ायर: `canny`, `depth`, `hedsketch`, `inpainting`, `pose`, `seg`, `subject`, `ghibli`।
easycontrols[].scaleवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट1
0 – 2
कंट्रोल मेथड स्केलिंग फ़ैक्टर।
easycontrols[].image_urlआवश्यक
प्रकारurl · image
कंट्रोल इनपुट देने वाला इमेज URL।
easycontrols[].image_control_typeआवश्यक
प्रकारenum
subjectspatial
इमेज कंट्रोल मोड; `spatial` या `subject` में से कोई एक स्वीकार करता है।
fill_imageवैकल्पिक
प्रकारobject
वह इनपुट इमेज जो निर्माण का मार्गदर्शन करती है और मास्क किए गए क्षेत्रों के लिए सामग्री दे सकती है।
fill_image.fill_image_urlवैकल्पिक
प्रकारurl · image
डिफ़ॉल्ट[]
redux prompting के ज़रिए भरने के लिए इमेज URL।
guidance_scaleवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट3.5
0 – 20
इमेज चयन के लिए प्रॉम्प्ट-अनुरूपता की शक्ति, CFG (Classifier Free Guidance) के रूप में व्यक्त।
real_cfg_scaleवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट3.5
0 – 5
इमेज चयन के लिए प्रॉम्प्ट-अनुरूपता की शक्ति, CFG (Classifier Free Guidance) के रूप में व्यक्त।
use_real_cfgवैकल्पिक
प्रकारboolean
डिफ़ॉल्टfalse
क्लासिकल CFG स्विच, XLabs IP-Adapter v1 के साथ अपने-आप सक्षम। मार्गदर्शन का व्यवहार SD1.5 और SDXL जैसे मॉडल के समान है।
use_cfg_zeroवैकल्पिक
प्रकारboolean
डिफ़ॉल्टfalse
CFG-zero आरंभीकरण सैंपलिंग सक्षम करता है, जिसका वर्णन https://arxiv.org/abs/2503.18886 पर किया गया है।
num_imagesवैकल्पिक num_outputs
प्रकारinteger
डिफ़ॉल्ट1
1 – 10
निर्धारित करें कि कितने इमेज बनाने हैं; आउटपुट स्ट्रीम किए जाने पर यह विकल्प 1 पर स्थिर रहता है।
enable_safety_checkerवैकल्पिक
प्रकारboolean
डिफ़ॉल्टtrue
सुरक्षा जाँच, जो असुरक्षित चिह्नित इमेज के स्थान पर काली इमेज लौटाती है। true मान जाँच सक्षम करता है; false इसे केवल अधिकृत खातों के लिए अक्षम करता है, जबकि बिना प्राधिकरण वाले अनुरोधों की जाँच हमेशा की जाती है।
reference_image_urlवैकल्पिक
प्रकारurl · image
Reference-Only मार्गदर्शन के लिए उपयोग किया जाने वाला इमेज URL।
reference_strengthवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट0.65
-3 – 3
reference_only निर्माण के दौरान रेफ़रेंस-इमेज का प्रभाव; रेफ़रेंस इमेज न दिए जाने पर इस स्ट्रेंथ सेटिंग का कोई प्रभाव नहीं होता।
reference_startवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट0
0 – 1
रेफ़रेंस मार्गदर्शन का आरंभिक बिंदु, सभी टाइमस्टेप्स के प्रतिशत के रूप में।
reference_endवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट1
0 – 1
रेफ़रेंस मार्गदर्शन का अंतिम बिंदु, सभी टाइमस्टेप्स के प्रतिशत के रूप में।
base_shiftवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट0.5
0.01 – 5
शेड्यूल किए गए टाइमस्टेप्स पर लागू किया गया बेसलाइन शिफ़्ट।
max_shiftवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट1.15
0.01 – 5
शेड्यूल किए गए टाइमस्टेप्स पर लागू किया गया अधिकतम शिफ़्ट।
output_formatवैकल्पिक
प्रकारenum
डिफ़ॉल्टpng
jpegpng
परिणामी इमेज का फ़ाइल फ़ॉर्मैट।
use_beta_scheduleवैकल्पिक
प्रकारboolean
डिफ़ॉल्टfalse
निर्धारित करता है कि beta sigmas का उपयोग करना है या नहीं।
sigma_scheduleवैकल्पिक
प्रकारstring | null
डीनॉइज़िंग के दौरान उपयोग किया जाने वाला sigma शेड्यूल।
schedulerवैकल्पिक
प्रकारenum
डिफ़ॉल्टeuler
eulerdpmpp_2m
डीनॉइज़िंग के दौरान उपयोग किया जाने वाला शेड्यूलर।
negative_promptवैकल्पिक
प्रकारstring
डिफ़ॉल्ट
NAG द्वारा डिफ़ॉल्ट रूप से प्रोसेस किया गया नेगेटिव प्रॉम्प्ट, ताकि निर्मित इमेज में निर्दिष्ट अवांछित विशेषताओं को हतोत्साहित किया जा सके।
nag_scaleवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट3
≤ 10> 1
NAG स्केल द्वारा नियंत्रित नेगेटिव-प्रॉम्प्ट परिहार: इसे बढ़ाने पर निर्मित इमेज नेगेटिव विवरण से कम मिलती-जुलती होती है।
nag_tauवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट2.5
> 0
हिडन-स्टेट नॉर्मलाइज़ेशन के लिए NAG tau सेटिंग; इसे अपरिवर्तित रखने की सलाह दी जाती है। इसे बढ़ाने पर नॉर्मलाइज़ेशन कमज़ोर होता है और मूल इमेज से अप्रत्याशित विचलन का जोखिम बढ़ता है।
nag_alphaवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट0.25
≤ 1> 0
NAG alpha यह निर्धारित करता है कि पॉज़िटिव और नेगेटिव प्रॉम्प्ट को मिलाने वाले नॉर्मलाइज़्ड मार्गदर्शन को पॉज़िटिव प्रॉम्प्ट कितना पुनर्निर्देशित करता है। यह अंतिम वेटिंग कम सेटिंग पर पॉज़िटिव प्रॉम्प्ट को अधिक प्रभाव देती है और अधिक सेटिंग पर पुनर्निर्देशन घटाती है।
nag_endवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट0.25
≤ 1> 0
NAG कटऑफ़, निर्माण चरणों के अनुपात के रूप में। NAG के उस प्रारंभिक अनुपात तक चलने के बाद FLUX के मूल attention processors नियंत्रण संभाल लेते हैं।
image_urlआवश्यक image
प्रकारurl · image
प्रारंभिक इमेज देने वाला इमेज URL।
change_map_image_urlआवश्यक
प्रकारurl · image
change map की ओर संकेत करने वाला URL।
strengthवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट0.85
0.01 – 1
डिफ़रेंशियल डिफ्यूज़न स्ट्रेंथ, 0.0 पर मूल को बनाए रखने से लेकर 1.0 पर पूरी तरह नया बनाने तक।
आवश्यक कैनोनिकल नाम, यह भी स्वीकार्य है

फ़ाइल पैरामीटर में सार्वजनिक https:// URL, 10 MB तक का data: URI, या अपलोड का file_url लिया जाता है। फ़ाइलें

आउटपुट

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "flux-general/differential-diffusion",
  "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": 138,
    "usd": "0.138",
    "charged": 138,
    "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",
    "change_map_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"
  }
}
आपकी फ़ाइलें, आपकी पसंदहर outputs[].url हमारे स्टोरेज में एक कॉपी है: हमेशा के लिए (प्रति GB-माह भुगतान) या 7 दिन तक मुफ़्त में, आपके अकाउंट की सेटिंग या ?storage= के अनुसार।
हर मॉडल पर एक जैसा आकारइमेज, वीडियो और ऑडियो सभी के लिए type, url, content_type, width, height और duration। output मॉडल का अपना परिणाम ऑब्जेक्ट है।
आउटपुट के फ़ील्ड
images
array of object {url, width, height, content_type}निर्मित इमेज की फ़ाइल जानकारी।
timings
object
seed
integerइमेज-निर्माण seed, जिसमें इनपुट में seed न दिए जाने पर यादृच्छिक रूप से चुना गया मान शामिल है; अन्यथा, यह दिए गए मान को दोहराता है।
has_nsfw_concepts
array of booleanबताता है कि बनाई गई इमेज में NSFW अवधारणाएँ दिखाई देती हैं या नहीं।
prompt
stringइमेज निर्माण के दौरान उपयोग किया गया प्रॉम्प्ट।

और मॉडल: इमेज एडिटिंग

AI एजेंट के लिए: इस पेज का Markdown यहाँ है https://doitong.com/hi/developers/models/flux-general/differential-diffusion.md. सभी मॉडल और गाइड: https://doitong.com/developers/llms.txt