FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras · Rf Inversion
ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟ ਕਰੋ
flux-general/rf-inversion
# 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/rf-inversion?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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://vit.doitong.com/api/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/flux-general/rf-inversion?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + 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/rf-inversion", 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/pa/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/rf-inversion",
"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"
}
}
Doitong API ਰਾਹੀਂ FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras · Rf Inversion ਮਾਡਲ (flux-general/rf-inversion) ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰੋ। ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼: https://doitong.com/pa/developers/models/flux-general/rf-inversion.md
POST https://vit.doitong.com/api/v1/run/flux-general/rf-inversion?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"
}
ਜੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਸਥਿਤੀ "queued" ਜਾਂ "running" ਹੈ, ਤਾਂ GET https://vit.doitong.com/api/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਪੋਲ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ "succeeded" ਨਾ ਹੋ ਜਾਵੇ; ਫ਼ਾਈਲਾਂ outputs[].url ਵਿੱਚ ਹਨ। ਉਸੇ ਬਾਡੀ ਨਾਲ POST https://vit.doitong.com/api/v1/quote/flux-general/rf-inversion ਚਲਾਉਣ ’ਤੇ ਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਹੀ ਕੀਮਤ ਮਿਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਬੇਨਤੀ: ≈$0.025 25 API ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਇਸ ਪੰਨੇ ’ਤੇ ਚਲਾਓ
ਤੁਹਾਡੀ ਨਵੀਂ API ਕੁੰਜੀ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਹੁਣ ਦਿਖਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੋਡ ਅਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ API ਕੁੰਜੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖੋ: ਇਸਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਨਾ ਰੱਖੋ।
ਤੁਹਾਡਾ ਪਹਿਲਾ ਨਤੀਜਾ ਇੱਥੇ ਹੋਵੇਗਾ
ਹੇਠਾਂ ਬੇਨਤੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਆਪਣੀ API ਕੁੰਜੀ ਨਾਲ ਚਲਾਓ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਾਡੇ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਕਾਪੀ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਜਾਂ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ 7 ਦਿਨ ਤੱਕ ਰੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਰਿਕਵੈਸਟ ਬਣਾਓ
ਕੰਟਰੋਲ ਮਾਡਲ ਸਕੀਮਾ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਬਦਲਾਅ ਕਰਦੇ ਹੀ ਕੋਡ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਅੱਪਡੇਟ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
/run/flux-general/rf-inversion?wait=20
ਕੋਟ → $0.025
# 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/rf-inversion?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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://vit.doitong.com/api/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/flux-general/rf-inversion?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + 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/rf-inversion", 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/rf-inversion",
"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
}
}
}
ਇਹ ਬੇਨਤੀ ਚਲਾਓ
ਤੁਹਾਡੀ key ਇਸ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ: ਇਹ ਸਿਰਫ਼ Doitong API ਨੂੰ ਭੇਜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਤਾਂ ਹੀ (localStorage) ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ Remember ਚੁਣੋ। API ਕੁੰਜੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ
FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras · Rf Inversion ਬਾਰੇ
RF-Inversion ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ `image_url` 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ `prompt` ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਐਡਿਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨੋਇਜ਼ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਸਲ ਚਿੱਤਰ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। LoRAs, control LoRAs, ControlNets ਅਤੇ ਇੱਕ ਰੈਫਰੈਂਸ ਚਿੱਤਰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ NAG ਸੈਟਿੰਗਾਂ (`nag_scale`, `nag_tau`, `nag_alpha`, `nag_end`) ਨੈਗੇਟਿਵ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਸਟੀਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਪੈਰਾਮੀਟਰ
ਕੈਨੋਨਿਕਲ ਨਾਮ ਜਾਂ ਨੇਟਿਵ ਨਾਮ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਇੱਕ ਭੇਜੋ, ਦੋਵੇਂ ਨਹੀਂ। ਕੈਨੋਨਿਕਲ ਨਾਮ
promptਲੋੜੀਂਦਾ
image_sizeਵਿਕਲਪਿਕ
num_inference_stepsਵਿਕਲਪਿਕ
seedਵਿਕਲਪਿਕ
lorasਵਿਕਲਪਿਕ
loras[].pathਲੋੜੀਂਦਾ
loras[].scaleਵਿਕਲਪਿਕ
control_lorasਵਿਕਲਪਿਕ
control_loras[].pathਲੋੜੀਂਦਾ
control_loras[].scaleਵਿਕਲਪਿਕ
control_loras[].control_image_urlਲੋੜੀਂਦਾ
control_loras[].preprocessਵਿਕਲਪਿਕ
controlnetsਵਿਕਲਪਿਕ
controlnets[].pathਲੋੜੀਂਦਾ
controlnets[].config_urlਵਿਕਲਪਿਕ
controlnets[].variantਵਿਕਲਪਿਕ
controlnets[].control_image_urlਲੋੜੀਂਦਾ
controlnets[].mask_image_urlਵਿਕਲਪਿਕ
controlnets[].mask_thresholdਵਿਕਲਪਿਕ
controlnets[].conditioning_scaleਵਿਕਲਪਿਕ
controlnets[].start_percentageਵਿਕਲਪਿਕ
controlnets[].end_percentageਵਿਕਲਪਿਕ
controlnet_unionsਵਿਕਲਪਿਕ
controlnet_unions[].pathਲੋੜੀਂਦਾ
controlnet_unions[].config_urlਵਿਕਲਪਿਕ
controlnet_unions[].variantਵਿਕਲਪਿਕ
controlnet_unions[].controlsਲੋੜੀਂਦਾ
controlnet_unions[].controls[].control_image_urlਲੋੜੀਂਦਾ
controlnet_unions[].controls[].mask_image_urlਵਿਕਲਪਿਕ
controlnet_unions[].controls[].control_modeਲੋੜੀਂਦਾ
controlnet_unions[].controls[].conditioning_scaleਵਿਕਲਪਿਕ
controlnet_unions[].controls[].mask_thresholdਵਿਕਲਪਿਕ
controlnet_unions[].controls[].start_percentageਵਿਕਲਪਿਕ
controlnet_unions[].controls[].end_percentageਵਿਕਲਪਿਕ
easycontrolsਵਿਕਲਪਿਕ
easycontrols[].control_method_urlਲੋੜੀਂਦਾ
easycontrols[].scaleਵਿਕਲਪਿਕ
easycontrols[].image_urlਲੋੜੀਂਦਾ
easycontrols[].image_control_typeਲੋੜੀਂਦਾ
fill_imageਵਿਕਲਪਿਕ
fill_image.fill_image_urlਵਿਕਲਪਿਕ
guidance_scaleਵਿਕਲਪਿਕ
use_cfg_zeroਵਿਕਲਪਿਕ
num_imagesਵਿਕਲਪਿਕ
num_outputs
enable_safety_checkerਵਿਕਲਪਿਕ
reference_image_urlਵਿਕਲਪਿਕ
reference_strengthਵਿਕਲਪਿਕ
reference_startਵਿਕਲਪਿਕ
reference_endਵਿਕਲਪਿਕ
base_shiftਵਿਕਲਪਿਕ
max_shiftਵਿਕਲਪਿਕ
output_formatਵਿਕਲਪਿਕ
use_beta_scheduleਵਿਕਲਪਿਕ
sigma_scheduleਵਿਕਲਪਿਕ
schedulerਵਿਕਲਪਿਕ
negative_promptਵਿਕਲਪਿਕ
nag_scaleਵਿਕਲਪਿਕ
nag_tauਵਿਕਲਪਿਕ
nag_alphaਵਿਕਲਪਿਕ
nag_endਵਿਕਲਪਿਕ
image_urlਲੋੜੀਂਦਾ
image
controller_guidance_forwardਵਿਕਲਪਿਕ
controller_guidance_reverseਵਿਕਲਪਿਕ
reverse_guidance_startਵਿਕਲਪਿਕ
reverse_guidance_endਵਿਕਲਪਿਕ
reverse_guidance_scheduleਵਿਕਲਪਿਕ
ਫ਼ਾਈਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਜਨਤਕ https:// URL, 10 MB ਤੱਕ ਦਾ data: URI, ਜਾਂ ਅੱਪਲੋਡ ਦੇ file_url ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰਦੇ ਹਨ। ਫ਼ਾਈਲਾਂ
ਆਉਟਪੁੱਟ
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "flux-general/rf-inversion",
"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": 25,
"usd": "0.025",
"charged": 25,
"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"
}
}
ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਫ਼ੀਲਡ
- images
- array of object {url, width, height, content_type}ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਫ਼ਾਈਲ ਜਾਣਕਾਰੀ।
- timings
- object
- seed
- integerਚਿੱਤਰ-ਸਿਰਜਣਾ ਸੀਡ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਸੀਡ ਨਾ ਦੇਣ 'ਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਚੁਣੀ ਗਈ ਕੀਮਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਦਿੱਤੀ ਕੀਮਤ ਦੁਹਰਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- has_nsfw_concepts
- array of booleanਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਜੇ ਗਏ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ NSFW ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਮੌਜੂਦ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
- prompt
- stringਚਿੱਤਰ ਸਿਰਜਣਾ ਦੌਰਾਨ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਪ੍ਰੌਂਪਟ।
ਹੋਰ FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras ਵੈਰੀਐਂਟ
ਹੋਰ ਮਾਡਲ: ਚਿੱਤਰ ਸੰਪਾਦਨ
AI ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ: ਇਹ ਪੰਨਾ Markdown ਵਜੋਂ ਇੱਥੇ ਹੈ https://doitong.com/pa/developers/models/flux-general/rf-inversion.md. ਸਾਰੇ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਗਾਈਡ: https://doitong.com/developers/llms.txt






