Przejdź do treści

FLUX 2 Trainer V2 Edit

Integracja

Identyfikator modelu 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"

To żądanie: 38,92 $ 38 920 kredytów API Uruchom na tej stronie

Uzyskaj klucz API
Black Forest Labs Trenowanie

Trener LoRA edycji FLUX.2 drugiej generacji, używający par obrazów początkowych/końcowych i maksymalnie 20,000 kroków

Black Forest Labs · Plik

Tutaj pojawi się pierwszy wynik

Zbuduj poniżej żądanie i uruchom je za pomocą klucza API. Wyniki są kopiowane do naszej przestrzeni dyskowej i przechowywane bezterminowo lub 7 dni bezpłatnie.

Zbuduj żądanie

Elementy sterujące są generowane ze schematu modelu. Kod i cena aktualizują się podczas ich zmiany.

•wymagane

Adres URL archiwum zip z danymi treningowymi; instrukcje edycji są podawane dla każdej pary obrazu w opcjonalnym pliku ROOT.txt (np. photo.txt), w przeciwnym razie używany jest default_caption, a trening kończy się niepowodzeniem, jeśli ten również jest niedostępny. Pary obrazów muszą używać nazw ROOT_start.EXT i ROOT_end.EXT, np. photo_start.jpg i photo_end.jpg. Każda para może zawierać także do czterech obrazów referencyjnych przy użyciu ROOT_start.EXT, ROOT_start2.EXT, ROOT_start3.EXT, ROOT_start4.EXT, ROOT_end.EXT; przykładowe nazwy plików to photo_start.jpg, photo_start2.jpg, photo_end.jpg.

domyślnie 1000

Łączna liczba kroków treningu.

Zaawansowane default_caption · learning_rate

Podpis używany zamiast brakujących plików podpisów; None powoduje błąd w przypadku ich braku.

domyślnie 5.0e-05

Współczynnik uczenia używany dla parametrów, które można trenować.

POST /run/flux-2-trainer-v2/edit?wait=20 wycena → 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"

Uruchom to żądanie

Klucz pozostaje w tej przeglądarce: jest wysyłany tylko do Doitong API i zapisywany (localStorage) tylko po zaznaczeniu opcji Zapamiętaj. Uzyskaj klucz API

Informacje o FLUX 2 Trainer V2 Edit

Dostraja LoRA do zadania edycji z archiwum zip par obrazów nazwanych ROOT_start i ROOT_end, które może również zawierać kilka obrazów referencyjnych. `steps` przyjmuje wartości od 100 do 20000; dostępne są także `learning_rate` i `default_caption`. Tworzy wagi LoRA i plik konfiguracyjny do późniejszego użycia.

Parametry

NazwaTyp DomyślneDozwolone Opis
image_data_urlwymagane
Typstring
Adres URL archiwum zip z danymi treningowymi; instrukcje edycji są podawane dla każdej pary obrazu w opcjonalnym pliku ROOT.txt (np. photo.txt), w przeciwnym razie używany jest default_caption, a trening kończy się niepowodzeniem, jeśli ten również jest niedostępny. Pary obrazów muszą używać nazw ROOT_start.EXT i ROOT_end.EXT, np. photo_start.jpg i photo_end.jpg. Każda para może zawierać także do czterech obrazów referencyjnych przy użyciu ROOT_start.EXT, ROOT_start2.EXT, ROOT_start3.EXT, ROOT_start4.EXT, ROOT_end.EXT; przykładowe nazwy plików to photo_start.jpg, photo_start2.jpg, photo_end.jpg.
stepsopcjonalne
Typinteger
Domyślne1000
100 – 20 000
Łączna liczba kroków treningu.
learning_rateopcjonalne
Typnumber
Domyślne5.0e-05
Współczynnik uczenia używany dla parametrów, które można trenować.
default_captionopcjonalne
Typstring | null
Podpis używany zamiast brakujących plików podpisów; None powoduje błąd w przypadku ich braku.
wymagane

Wynik

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"
  }
}
Twoje pliki, Twój wybórKażdy outputs[].url to kopia w naszej przestrzeni dyskowej: przechowywana bezterminowo (opłata za GB-miesiąc) lub 7 dni bezpłatnie, zgodnie z ustawieniem konta lub ?storage=.
Taki sam format w każdym modelutype, url, content_type, width, height i duration — tak samo dla obrazów, filmów i dźwięku. output to własny obiekt wyniku modelu.
Pola wyniku
diffusers_lora_file
object {url, content_type, file_name, file_size}URL wskazujący wytrenowane wagi LoRA w formacie diffusers.
config_file
object {url, content_type, file_name, file_size}URL wskazujący plik konfiguracji wytrenowanego modelu.

Więcej modeli: Trenowanie

Dla agentów AI: ta strona w formacie Markdown jest dostępna pod adresem https://doitong.com/pl/developers/models/flux-2-trainer-v2/edit.md. Wszystkie modele i przewodniki: https://doitong.com/developers/llms.txt