FLUX.1 [dev] Fill with LoRAs

ပေါင်းစည်းရန်

မော်ဒယ် id flux-lora-fill

# 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-lora-fill?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "mask": "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-lora-fill?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "mask": "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 = {
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "mask": "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-lora-fill", 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/my/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-lora-fill",
  "input": {
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "mask": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }
}

Doitong API မှတစ်ဆင့် FLUX.1 [dev] Fill with LoRAs မော်ဒယ် (flux-lora-fill) ကို ခေါ်ယူပါ။ အေးဂျင့်များအတွက် စာရွက်စာတမ်းများ: https://doitong.com/my/developers/models/flux-lora-fill.md

POST https://vit.doitong.com/api/v1/run/flux-lora-fill?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json

{
  "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
  "mask": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}

Response status သည် "queued" သို့မဟုတ် "running" ဖြစ်ပါက "succeeded" ဖြစ်သည်အထိ GET https://vit.doitong.com/api/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 ဖြင့် poll လုပ်ပါ။ ဖိုင်များသည် outputs[].url တွင် ရှိသည်။ လုပ်ဆောင်မီ အတိအကျစျေးနှုန်းရရန် တူညီသော body ဖြင့် POST https://vit.doitong.com/api/v1/quote/flux-lora-fill ကို အသုံးပြုပါ။

ဤတောင်းဆိုချက်: ≈၀.၀၇ $ ၇၀ API ခရက်ဒစ် ဤစာမျက်နှာတွင် လုပ်ဆောင်ရန်

API ကီး ရယူရန်

Black Forest Labs ပုံတည်းဖြတ်ခြင်း #editing#lora

LoRA များဖြင့် Fill စတိုင် အင်ပိန်းတင်း၊ မတ်စ်ပြုလုပ်ထားသော ဧရိယာအတွက် ရွေးချယ်နိုင်သော ရည်ညွှန်းပုံနှင့် ပြန်လည်ထည့်သွင်းမှု ထိန်းချုပ်ချက်

OpenAPI Markdown

Black Forest Labs · ပုံ

သင့်ပထမဆုံးရလဒ် ဤနေရာတွင် ပေါ်လာမည်

အောက်တွင် တောင်းဆိုချက်တစ်ခု တည်ဆောက်ပြီး သင့် API ကီးဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါ။ ထွက်ရလဒ်များကို ကျွန်ုပ်တို့၏ သိုလှောင်မှုသို့ ကူးယူပြီး အမြဲတမ်း သို့မဟုတ် ၇ ရက် အခမဲ့ သိမ်းထားသည်။

တောင်းဆိုမှုတစ်ခု တည်ဆောက်ရန်

တစ်ကြိမ်လုပ်ဆောင်မှုအတွက် ခန့်မှန်းစျေးနှုန်း

ခန့်မှန်း စျေးနှုန်း

၀.၀၇ $တစ်ကြိမ်လုပ်ဆောင်မှုလျှင်

၇၀ API ခရက်ဒစ်

တစ်ကြိမ်လုပ်ဆောင်မှုလျှင် သတ်မှတ်စျေးနှုန်းဖြစ်ပြီး အောင်မြင်မှသာ ကောက်ခံသည်။

လုပ်ဆောင်ရန် · ၀.၀၇ $

အောင်မြင်မှသာ ကောက်ခံပြီး မအောင်မြင်ပါက အလိုအလျောက် ပြန်အမ်းပေးသည်။

num_outputs မူလ 1

တစ်ကြိမ်လုပ်ဆောင်မှု၏ ပုံမှန်ကုန်ကျစရိတ်မှ ခန့်မှန်းထားသည်။ ဖော်ပြထားသောစျေးနှုန်းသည် လုပ်ဆောင်မှုအတွက် အမှန်တကယ်ကောက်ခံမည့်ပမာဏဖြစ်သည်။

စျေးနှုန်းတွက်ချက်ရန် Endpoint: POST /quote/{id}

တောင်းဆိုမှုတစ်ခု တည်ဆောက်ရန်

ထိန်းချုပ်မှုများကို မော်ဒယ် schema မှ အလိုအလျောက်ဖန်တီးသည်။ ၎င်းတို့ကို ပြောင်းလဲသည်နှင့် code နှင့် စျေးနှုန်းတို့လည်း ပြောင်းလဲမည်။

prompt မူလ

ပုံဖန်တီးမှုကို လမ်းညွှန်ပေးသည့် ပရောမ့်။

image •လိုအပ်သည် image_url

ဖိုင်ကို ဆွဲချပါ၊ သို့မဟုတ်

fill လုပ်ဆောင်ချက်အတွက် ပုံ URL။

mask •လိုအပ်သည် mask_url

ဖိုင်ကို ဆွဲချပါ၊ သို့မဟုတ်

inpainting ပြုလုပ်မည့် ဧရိယာကို သတ်မှတ်သည့် Mask။

image_size

ဖန်တီးထားသောပုံ၏ အရွယ်အစား။

num_outputs num_images မူလ 1

ဖန်တီးမည့် ပုံအရေအတွက်ကို သတ်မှတ်ပါ။ ထွက်ရလဒ်ကို stream လုပ်သောအခါ ဤရွေးချယ်မှုကို 1 အဖြစ် သတ်မှတ်ထားသည်။

အဆင့်မြင့် output_format · acceleration · num_inference_steps · guidance_scale · seed · enable_safety_checker · paste_back · resize_to_original · loras · fill_image

output_format မူလ jpeg

ရလဒ်ပုံအတွက် ဖိုင်ဖော်မတ်။

acceleration မူလ none

ပုံဖန်တီးမှု အရှိန်မြှင့်ဆက်တင်။ အမြန်နှုန်းနှင့် အရည်အသွေး ဟန်ချက်ညီရန် 'regular' ကို ရွေးပါ။

num_inference_steps မူလ 28

လုပ်ဆောင်ရန် inference အဆင့်အရေအတွက်။

guidance_scale မူလ 30

ပုံရွေးချယ်မှုအတွက် ပရောမ့်လိုက်နာမှုအားကို CFG (Classifier Free Guidance) အဖြစ် ဖော်ပြထားသည်။

seed

ထပ်တူပြန်လည်ဖန်တီးနိုင်သော ပုံများအတွက် seed: မော်ဒယ်ဗားရှင်း မပြောင်းလဲပါက တူညီသော ပရောမ့်နှင့် seed သည် တူညီသောပုံကို ဖန်တီးပေးသည်။

loras မူလ []

ပေါင်းစပ်အကျိုးသက်ရောက်မှုဖြင့် ဖန်တီးထားသော ပုံကို ထုတ်ပေးသည့် LoRA များ။ ပေးနိုင်သည့်အရေအတွက် ကန့်သတ်မထားပါ။

fill_image

ရွေးချယ်ထားသော ပုံအကြောင်းအရာကို mask အတွင်း ထည့်ရန် ပုံ fill ထည့်သွင်းချက်ကို ပေးပါ။

POST /run/flux-lora-fill?wait=20 ကုန်ကျစရိတ် → ၀.၀၇ $

# 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-lora-fill?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "mask": "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-lora-fill?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "mask": "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 = {
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "mask": "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-lora-fill", 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-lora-fill",
      "input": {
        "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
        "mask": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}

ဤတောင်းဆိုချက်ကို လုပ်ဆောင်ရန်

API ကီး

သင့် key သည် ဤဘရောက်ဇာထဲတွင်သာ ရှိမည်ဖြစ်ပြီး Doitong API သို့သာ ပို့မည်။ Remember ကို အမှန်ခြစ်ထားမှသာ (localStorage) တွင် သိမ်းမည်။ ဤဘရောက်ဇာတွင် မှတ်ထားရန် API ကီး ရယူရန်

FLUX.1 [dev] Fill with LoRAs အကြောင်း

`mask_url` ကို အသုံးပြု၍ `image_url` ၏ မျက်နှာဖုံးထားသောဧရိယာကို ဖြည့်ပေးပြီး ရွေးချယ်နိုင်သော `prompt` နှင့် မည်သည့်အရေအတွက်မဆို `loras` ကို လက်ခံသည်။ `fill_image` သည် မျက်နှာဖုံးထားသောဧရိယာအတွက် အကြောင်းအရာကို ပေးနိုင်သည်။ `paste_back` သည် မူရင်း၏ မျက်နှာဖုံးမထားသောဧရိယာများကို ထိန်းသိမ်းပြီး `resize_to_original` သည် မူရင်းအရွယ်အစားကို ပြန်ထားပေးသည်။ `guidance_scale` သည် 28 မှ 35 အထိဖြစ်ပြီး ပုံ 1 မှ 4 ပုံ ပြန်ပေးသည်။

ပါရာမီတာများ

စံအမည် သို့မဟုတ် မူရင်းအမည် တစ်ခုခုကိုသာ ပို့ပါ၊ နှစ်ခုလုံး မပို့ပါနှင့်။ စံအမည်များ

အမည်အမျိုးအစား မူလတန်ဖိုးခွင့်ပြုထားသည် ဖော်ပြချက်

promptရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားstring

မူလတန်ဖိုး

ပုံဖန်တီးမှုကို လမ်းညွှန်ပေးသည့် ပရောမ့်။

image_sizeရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားobject

square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9

ဖန်တီးထားသောပုံ၏ အရွယ်အစား။

num_inference_stepsရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားinteger

မူလတန်ဖိုး28

၁ – ၅၀

လုပ်ဆောင်ရန် inference အဆင့်အရေအတွက်။

seedရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားinteger | null

lorasရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားobject[]

မူလတန်ဖိုး[]

loras[].pathလိုအပ်သည်

အမျိုးအစားstring

URL သို့မဟုတ် path အဖြစ် သတ်မှတ်ထားသော LoRA weights တည်နေရာ။

loras[].scaleရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားnumber

မူလတန်ဖိုး1

၀ – ၄

အခြေခံမော်ဒယ်သို့ မပေါင်းစပ်မီ LoRA weight တွင် အသုံးပြုသော multiplier။

guidance_scaleရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားnumber

မူလတန်ဖိုး30

၂၈ – ၃၅

num_imagesရွေးချယ်နိုင်သည် num_outputs

အမျိုးအစားinteger

မူလတန်ဖိုး1

၁ – ၄

enable_safety_checkerရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားboolean

မူလတန်ဖိုးtrue

လုံခြုံရေးစစ်ဆေးမှုသည် မလုံခြုံဟု သတ်မှတ်ခံရသော ပုံများအစား အနက်ရောင်ပုံများကို ပြန်ပေးသည်။ true သည် စစ်ဆေးမှုကို ဖွင့်ပေးပြီး false သည် ခွင့်ပြုထားသောအကောင့်များအတွက်သာ ပိတ်ပေးသည်။ ခွင့်ပြုချက်မရှိသော တောင်းဆိုချက်များကို မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ စစ်ဆေးသည်။

output_formatရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားenum

မူလတန်ဖိုးjpeg

jpegpng

ရလဒ်ပုံအတွက် ဖိုင်ဖော်မတ်။

accelerationရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားenum

မူလတန်ဖိုးnone

noneregular

image_urlလိုအပ်သည် image

အမျိုးအစားurl · image

fill လုပ်ဆောင်ချက်အတွက် ပုံ URL။

mask_urlလိုအပ်သည် mask

အမျိုးအစားurl · image

inpainting ပြုလုပ်မည့် ဧရိယာကို သတ်မှတ်သည့် Mask။

paste_backရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားboolean

မူလတန်ဖိုးtrue

ဖွင့်ထားပါက inpaint ပြုလုပ်ထားသော ဧရိယာအပြင်ဘက် ထွက်ရလဒ်ဧရိယာများတွင် မူရင်းပုံမှ pixel များကို ပြန်ယူသည်။

fill_imageရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားobject

fill_image.fill_image_urlရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားurl[] · image

mask လုပ်ထားသော ဧရိယာအတွင်း ထည့်သွင်းမည့် အကြောင်းအရာကို သတ်မှတ်သည့် ပုံ URL များ။

fill_image.in_context_fillရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားboolean

မူလတန်ဖိုးfalse

ပေးထားသော fill ပုံကို အသုံးပြုသည့်အခါ အခြေခံပုံကို context အဖြစ် ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် fill ၏ တိကျမှုကို မြှင့်တင်သည်။

fill_image.use_promptရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားboolean

မူလတန်ဖိုးfalse

ဖွင့်ထားပါက redux ပုံနှင့်အတူ ပရောမ့်ကို ထပ်ဆင့် ဖန်တီးမှုထည့်သွင်းချက်အဖြစ် ထည့်သွင်းသည်။

resize_to_originalရွေးချယ်နိုင်သည်

အမျိုးအစားboolean

မူလတန်ဖိုးfalse

လုပ်ဆောင်ပြီးနောက် ပြန်လည်သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ပေးထားသောပုံ၏ အတိအကျအရွယ်အစားကို ထိန်းသိမ်းပေးသည့် အရွယ်အစားပြောင်းလဲမှုရွေးချယ်စရာ။

လိုအပ်သည် စံအမည်၊ ထို့အပြင် လက်ခံသည်

ဖိုင်ပါရာမီတာများသည် အများပြည်သူသုံး https:// URL၊ 10 MB အထိ data: URI သို့မဟုတ် အပ်လုဒ်လုပ်ထားသောဖိုင်၏ file_url ကို လက်ခံသည်။ ဖိုင်များ

ထွက်ရလဒ်

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t

{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "flux-lora-fill",
  "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": 70,
    "usd": "0.07",
    "charged": 70,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "mask_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"
  }
}

သင့်ဖိုင်များ၊ သင့်ရွေးချယ်မှုoutputs[].url တိုင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ သိုလှောင်မှုရှိ မိတ္တူဖြစ်သည်- အမြဲတမ်း (GB-month အလိုက် ငွေပေးရသည်) သို့မဟုတ် ၇ ရက် အခမဲ့၊ သင့်အကောင့်ဆက်တင် သို့မဟုတ် ?storage= ဖြင့် သိမ်းထားသည်။

မော်ဒယ်တိုင်းတွင် ပုံစံတူပုံ၊ ဗီဒီယိုနှင့် အသံတို့အတွက် type၊ url၊ content_type၊ width၊ height နှင့် duration။ output သည် မော်ဒယ်ကိုယ်တိုင်၏ ရလဒ် object ဖြစ်သည်။

ထွက်ရလဒ်၏ Fields များ

images: array of object {url, width, height, content_type}ဖန်တီးထားသော ပုံများ၏ ဖိုင်အချက်အလက်။
timings: object
seed: integerပုံဖန်တီးမှုအတွက် seed၊ ထည့်သွင်းချက်တွင် seed မပါပါက ကျပန်းရွေးချယ်ထားသောတန်ဖိုးကို ပါဝင်စေပြီး၊ ပါရှိပါက ပေးထားသောတန်ဖိုးကို ထပ်မံအသုံးပြုသည်။
has_nsfw_concepts: array of booleanဖန်တီးထားသောပုံများတွင် NSFW အယူအဆများ ပါဝင်ခြင်း ရှိ၊ မရှိ ဖော်ပြသည်။
prompt: stringပုံဖန်တီးစဉ် အသုံးပြုမည့် ပရောမ့်။

AI အေးဂျင့်များအတွက်- ဤစာမျက်နှာ၏ Markdown ကို ဤနေရာတွင် ရရှိနိုင်သည် https://doitong.com/my/developers/models/flux-lora-fill.md. မော်ဒယ်များနှင့် လမ်းညွှန်များအားလုံး: https://doitong.com/developers/llms.txt

သင့်ပထမဆုံးရလဒ် ဤနေရာတွင် ပေါ်လာမည်

တောင်းဆိုမှုတစ်ခု တည်ဆောက်ရန်

ဤတောင်းဆိုချက်ကို လုပ်ဆောင်ရန်

FLUX.1 [dev] Fill with LoRAs အကြောင်း

ပါရာမီတာများ

ထွက်ရလဒ်

နောက်ထပ် မော်ဒယ်များ: ပုံတည်းဖြတ်ခြင်း

FLUX.1 Kontext [pro] မူကွဲများ: 7

GPT Image 2.5 Edit မူကွဲများ: 4

Nano Banana 2 Edit မူကွဲများ: 2

Nano Banana Pro Edit မူကွဲများ: 2