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FLUX 2 Trainer Edit

통합

모델 id flux-2-trainer/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/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"

이 요청: $38.92 38,920 API 크레딧 이 페이지에서 실행

API 키 받기
Black Forest Labs 학습

시작/종료 이미지 쌍에서 FLUX.2 [dev] 편집 LoRA를 학습하며 최대 10,000단계 지원

Black Forest Labs · 파일

첫 번째 결과가 여기에 표시됩니다

아래에서 요청을 작성하고 API 키로 실행하세요. 출력은 스토리지에 복사되며, 영구 보관하거나 7일 동안 무료로 보관할 수 있습니다.

요청 만들기

컨트롤은 모델 스키마에서 생성됩니다. 값을 변경하면 코드와 가격이 업데이트됩니다.

•필수

학습 데이터 zip URL입니다. 선택적 ROOT.txt 파일(예: photo.txt)을 통해 이미지 쌍별 편집 지침을 제공하며, 없으면 default_caption을 사용합니다. 이 값도 없으면 학습에 실패합니다. 이미지 쌍은 photo_start.jpg 및 photo_end.jpg와 같은 ROOT_start.EXT 및 ROOT_end.EXT 형식을 사용해야 합니다. 각 쌍에는 ROOT_start.EXT, ROOT_start2.EXT, ROOT_start3.EXT, ROOT_start4.EXT, ROOT_end.EXT 형식으로 최대 4개의 참조 이미지를 포함할 수도 있습니다. 예시 파일명은 photo_start.jpg, photo_start2.jpg, photo_end.jpg입니다.

기본값 1000

학습 단계의 총 개수입니다.

고급 default_caption · learning_rate

누락된 캡션 파일 대신 사용할 캡션입니다. None으로 설정하면 누락을 오류로 처리합니다.

기본값 5.0e-05

학습 가능한 매개변수에 사용되는 학습률입니다.

POST /run/flux-2-trainer/edit?wait=20 견적 → $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/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"

이 요청 실행

키는 이 브라우저에 유지됩니다. Doitong API로만 전송되며, 기억하기를 선택한 경우에만 localStorage에 저장됩니다. API 키 받기

FLUX 2 Trainer Edit 정보

특정 편집 작업을 위한 LoRA를 파인튜닝합니다. `image_data_url`의 zip에는 ROOT_start 및 ROOT_end로 이름을 지정한 이미지 쌍이 들어 있으며, 추가 참조 이미지를 선택적으로 포함할 수 있습니다. `steps`는 100~10000 범위이고 `learning_rate`를 조정할 수 있습니다. LoRA 가중치와 구성 파일을 출력합니다.

매개변수

이름유형 기본값허용됨 설명
image_data_url필수
유형string
학습 데이터 zip URL입니다. 선택적 ROOT.txt 파일(예: photo.txt)을 통해 이미지 쌍별 편집 지침을 제공하며, 없으면 default_caption을 사용합니다. 이 값도 없으면 학습에 실패합니다. 이미지 쌍은 photo_start.jpg 및 photo_end.jpg와 같은 ROOT_start.EXT 및 ROOT_end.EXT 형식을 사용해야 합니다. 각 쌍에는 ROOT_start.EXT, ROOT_start2.EXT, ROOT_start3.EXT, ROOT_start4.EXT, ROOT_end.EXT 형식으로 최대 4개의 참조 이미지를 포함할 수도 있습니다. 예시 파일명은 photo_start.jpg, photo_start2.jpg, photo_end.jpg입니다.
steps선택 사항
유형integer
기본값1000
100 – 10,000
학습 단계의 총 개수입니다.
learning_rate선택 사항
유형number
기본값5.0e-05
학습 가능한 매개변수에 사용되는 학습률입니다.
default_caption선택 사항
유형string | null
누락된 캡션 파일 대신 사용할 캡션입니다. None으로 설정하면 누락을 오류로 처리합니다.
필수

출력

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "flux-2-trainer/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"
  }
}
파일 보관 방식 선택모든 outputs[].url은 스토리지에 저장된 복사본입니다. 계정 설정 또는 ?storage=에 따라 영구 보관(GB-월 단위 과금)하거나 7일 동안 무료로 보관합니다.
모든 모델에서 동일한 구조이미지, 동영상, 오디오 모두 type, url, content_type, width, height 및 duration을 사용합니다. output은 모델 자체의 결과 객체입니다.
출력 필드
diffusers_lora_file
object {url, content_type, file_name, file_size}diffusers 형식의 학습된 LoRA 가중치를 가리키는 URL입니다.
config_file
object {url, content_type, file_name, file_size}학습된 모델의 구성 파일을 가리키는 URL입니다.

더 많은 모델: 학습

AI 에이전트용: 이 페이지의 Markdown 버전: https://doitong.com/ko/developers/models/flux-2-trainer/edit.md. 모든 모델 및 가이드: https://doitong.com/developers/llms.txt