ข้ามไปยังเนื้อหา

FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras · Rf Inversion

ผสานการทำงาน

ID โมเดล 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"

คำขอนี้: ≈$0.025 25 เครดิต API เรียกใช้ในหน้านี้

รับคีย์ API
Black Forest Labs แก้ไขภาพ อินพุตอ้างอิง #rf-inversion#editing#lora

การแก้ไขภาพอ้างอิงตามพรอมต์ผ่าน RF inversion

Black Forest Labs · ภาพ

ผลลัพธ์แรกของคุณจะแสดงที่นี่

สร้างคำขอด้านล่างและเรียกใช้ด้วยคีย์ API ของคุณ เอาต์พุตจะถูกคัดลอกไปยังพื้นที่จัดเก็บของเรา และเก็บไว้ตลอดไปหรือฟรี 7 วัน

สร้างคำขอ

ตัวควบคุมสร้างจากสคีมาของโมเดล โค้ดและราคาจะอัปเดตเมื่อคุณเปลี่ยนค่า

•จำเป็น

พรอมต์ที่นำทางการแก้ไขรูปภาพ

•จำเป็น image_url
วางไฟล์ หรือ

URL ของรูปภาพที่ระบุอินพุตสำหรับการแก้ไข

image_size

ขนาดของรูปภาพที่สร้างขึ้น

num_images ค่าเริ่มต้น 1

กำหนดจำนวนรูปภาพที่จะสร้าง ตัวเลือกนี้จะถูกกำหนดเป็น 1 เมื่อสตรีมเอาต์พุต

ขั้นสูง negative_prompt · reference_image_url · output_format · scheduler · reverse_guidance_schedule · sigma_schedule · num_inference_steps · guidance_scale · reference_strength · reference_start · reference_end · base_shift · max_shift · nag_scale · nag_tau · nag_alpha · nag_end · controller_guidance_forward · controller_guidance_reverse · reverse_guidance_start · reverse_guidance_end · seed · use_cfg_zero · enable_safety_checker · use_beta_schedule · loras · control_loras · controlnets · controlnet_unions · easycontrols · fill_image
ค่าเริ่มต้น

พรอมต์เชิงลบที่ประมวลผลด้วย NAG โดยค่าเริ่มต้น เพื่อยับยั้งคุณลักษณะที่ไม่ต้องการซึ่งระบุไว้ในรูปภาพที่สร้าง

วางไฟล์ หรือ

URL ของรูปภาพที่ใช้สำหรับการนำทางแบบ Reference-Only

output_format ค่าเริ่มต้น png

รูปแบบไฟล์ของรูปภาพผลลัพธ์

scheduler ค่าเริ่มต้น euler

ตัวจัดกำหนดการที่ใช้ระหว่างการลดสัญญาณรบกวน

reverse_guidance_schedule ค่าเริ่มต้น constant

กำหนดการที่ควบคุมการใช้การนำทางย้อนกลับ

กำหนดการ sigma ที่ใช้ระหว่างการลดสัญญาณรบกวน

ค่าเริ่มต้น 28

จำนวนขั้นตอน inference ที่ต้องดำเนินการ

ค่าเริ่มต้น 3.5

ระดับการยึดตามพรอมต์สำหรับการเลือกรูปภาพ ซึ่งแสดงเป็น CFG (Classifier Free Guidance)

ค่าเริ่มต้น 0.65

อิทธิพลของรูปภาพอ้างอิงระหว่างการสร้างแบบ reference_only หากไม่ได้ส่งรูปภาพอ้างอิง การตั้งค่าความแรงนี้จะไม่มีผล

ค่าเริ่มต้น 0

จุดเริ่มต้นของการนำทางด้วยข้อมูลอ้างอิง แสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ของ timestep ทั้งหมด

ค่าเริ่มต้น 1

จุดสิ้นสุดของการนำทางด้วยข้อมูลอ้างอิง แสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ของ timestep ทั้งหมด

ค่าเริ่มต้น 0.5

การเลื่อนพื้นฐานที่ใช้กับ timestep ตามกำหนดการ

ค่าเริ่มต้น 1.15

การเลื่อนสูงสุดที่ใช้กับ timestep ตามกำหนดการ

ค่าเริ่มต้น 3

การหลีกเลี่ยงพรอมต์เชิงลบที่ควบคุมด้วยสเกล NAG การเพิ่มค่านี้ทำให้รูปภาพที่สร้างมีความคล้ายกับคำอธิบายเชิงลบน้อยลง

ค่าเริ่มต้น 2.5

การตั้งค่า NAG tau สำหรับการทำ normalization ของ hidden state แนะนำให้คงค่าเดิมไว้ การเพิ่มค่าจะทำให้ normalization อ่อนลงและเสี่ยงต่อการเบี่ยงเบนจากรูปภาพต้นฉบับโดยไม่คาดคิด

ค่าเริ่มต้น 0.25

NAG alpha กำหนดระดับที่พรอมต์เชิงบวกเปลี่ยนทิศทางการนำทางที่ทำ normalization ซึ่งรวมพรอมต์เชิงบวกและเชิงลบเข้าด้วยกัน การถ่วงน้ำหนักสุดท้ายนี้ทำให้พรอมต์เชิงบวกมีอิทธิพลมากขึ้นเมื่อใช้ค่าต่ำ และลดการเปลี่ยนทิศทางเมื่อใช้ค่าสูง

ค่าเริ่มต้น 0.25

จุดตัด NAG ที่แสดงเป็นสัดส่วนของขั้นตอนการสร้าง ตัวประมวลผล attention เดิมของ FLUX จะเข้าควบคุมหลังจาก NAG ทำงานครบสัดส่วนเริ่มต้นดังกล่าว

ค่าเริ่มต้น 0.6

การนำทางของตัวควบคุม (gamma) สำหรับการสร้าง noise ที่มีโครงสร้าง

ค่าเริ่มต้น 0.75

กำหนดค่า eta ซึ่งเป็นค่าการนำทางของตัวควบคุมการลดสัญญาณรบกวน การตั้งค่าที่ใกล้ 1 จะได้รูปภาพที่คล้ายกับอินพุตมากขึ้น

ค่าเริ่มต้น 0

timestep เริ่มต้นสำหรับการนำทางในกระบวนการย้อนกลับ

ค่าเริ่มต้น 8

timestep สิ้นสุดสำหรับการนำทางในกระบวนการย้อนกลับ

Seed สำหรับสร้างรูปภาพซ้ำได้: พรอมต์และ seed เดียวกันจะให้รูปภาพเดียวกันเมื่อเวอร์ชันโมเดลไม่เปลี่ยนแปลง

ค่าเริ่มต้น []

LoRA ที่รวมเอฟเฟกต์เข้าด้วยกันเพื่อสร้างรูปภาพ โดยไม่จำกัดจำนวนที่ส่ง

ค่าเริ่มต้น []

LoRA ของรูปภาพควบคุมที่ผสานเป็นการกำหนดค่ารวมสำหรับการสร้างรูปภาพสุดท้าย โดยไม่จำกัดจำนวนที่ส่ง

ค่าเริ่มต้น []

การกำหนดค่า ControlNet สำหรับการสร้างรูปภาพ ซึ่งปัจจุบันจำกัดไว้ที่ ControlNet เดียว

ค่าเริ่มต้น []

การกำหนดค่า ControlNet union สำหรับการสร้างรูปภาพ โดยอยู่ภายใต้ข้อจำกัดปัจจุบันที่รองรับ ControlNet เดียว

ค่าเริ่มต้น []

อินพุต EasyControl ที่ใช้ระหว่างการสร้างรูปภาพ

รูปภาพอินพุตที่นำทางการสร้างและสามารถจัดหาเนื้อหาสำหรับพื้นที่ที่ถูกมาสก์

POST /run/flux-general/rf-inversion?wait=20 ใบเสนอราคา → $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"

เรียกใช้คำขอนี้

คีย์ของคุณจะอยู่ในเบราว์เซอร์นี้ โดยส่งไปยัง Doitong API เท่านั้น และจะบันทึกใน localStorage ก็ต่อเมื่อคุณเลือกจดจำ รับคีย์ API

เกี่ยวกับ FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras · Rf Inversion

แก้ไขรูปภาพที่ `image_url` ตาม `prompt` โดยใช้ไปป์ไลน์ RF-Inversion ซึ่งทำงานจากรูปภาพต้นฉบับแทนการเริ่มจากสัญญาณรบกวน สามารถเพิ่ม LoRA, LoRA ควบคุม, ControlNet และรูปภาพอ้างอิงได้ และการตั้งค่า NAG (`nag_scale`, `nag_tau`, `nag_alpha`, `nag_end`) ใช้ปรับการชี้นำของพรอมต์เชิงลบ

พารามิเตอร์

ส่งชื่อมาตรฐานหรือชื่อดั้งเดิมอย่างใดอย่างหนึ่งเท่านั้น ห้ามส่งทั้งสองชื่อ ชื่อมาตรฐาน

ชื่อประเภท ค่าเริ่มต้นค่าที่อนุญาต คำอธิบาย
promptจำเป็น
ประเภทstring
พรอมต์ที่นำทางการแก้ไขรูปภาพ
image_sizeไม่บังคับ
ประเภทobject
square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9
ขนาดของรูปภาพที่สร้างขึ้น
num_inference_stepsไม่บังคับ
ประเภทinteger
ค่าเริ่มต้น28
1 – 50
จำนวนขั้นตอน inference ที่ต้องดำเนินการ
seedไม่บังคับ
ประเภทinteger | null
Seed สำหรับสร้างรูปภาพซ้ำได้: พรอมต์และ seed เดียวกันจะให้รูปภาพเดียวกันเมื่อเวอร์ชันโมเดลไม่เปลี่ยนแปลง
lorasไม่บังคับ
ประเภทobject[]
ค่าเริ่มต้น[]
LoRA ที่รวมเอฟเฟกต์เข้าด้วยกันเพื่อสร้างรูปภาพ โดยไม่จำกัดจำนวนที่ส่ง
loras[].pathจำเป็น
ประเภทstring
ตำแหน่งของน้ำหนัก LoRA ระบุเป็น URL หรือพาธ
loras[].scaleไม่บังคับ
ประเภทobject | number
ค่าเริ่มต้น1
สเกลที่ใช้กับน้ำหนัก LoRA ก่อนผสานเข้ากับโมเดลฐาน ระบุพจนานุกรมในรูปแบบ {"layer_name":layer_scale} เพื่อตั้งค่าสเกลของแต่ละเลเยอร์ ส่วนเลเยอร์ที่ไม่ระบุจะใช้ 1.0
control_lorasไม่บังคับ
ประเภทobject[]
ค่าเริ่มต้น[]
LoRA ของรูปภาพควบคุมที่ผสานเป็นการกำหนดค่ารวมสำหรับการสร้างรูปภาพสุดท้าย โดยไม่จำกัดจำนวนที่ส่ง
control_loras[].pathจำเป็น
ประเภทstring
ตำแหน่งของน้ำหนัก LoRA ระบุเป็น URL หรือพาธ
control_loras[].scaleไม่บังคับ
ประเภทobject | number
ค่าเริ่มต้น1
สเกลที่ใช้กับน้ำหนัก LoRA ก่อนผสานเข้ากับโมเดลฐาน ระบุพจนานุกรมในรูปแบบ {"layer_name":layer_scale} เพื่อตั้งค่าสเกลของแต่ละเลเยอร์ ส่วนเลเยอร์ที่ไม่ระบุจะใช้ 1.0
control_loras[].control_image_urlจำเป็น
ประเภทurl · image
URL รูปภาพที่ให้รูปภาพควบคุม
control_loras[].preprocessไม่บังคับ
ประเภทenum
ค่าเริ่มต้นNone
cannydepthNone
วิธีการประมวลผลล่วงหน้าที่ใช้กับรูปภาพที่ส่งมา
controlnetsไม่บังคับ
ประเภทobject[]
ค่าเริ่มต้น[]
การกำหนดค่า ControlNet สำหรับการสร้างรูปภาพ ซึ่งปัจจุบันจำกัดไว้ที่ ControlNet เดียว
controlnets[].pathจำเป็น
ประเภทstring
ตำแหน่งน้ำหนัก ControlNet ซึ่งระบุเป็น URL หรือเส้นทาง
controlnets[].config_urlไม่บังคับ
ประเภทstring | null
URL เสริมที่ชี้ไปยังไฟล์ config.json ของ ControlNet
controlnets[].variantไม่บังคับ
ประเภทstring | null
ตัวแปรเสริมสำหรับใช้กับคีย์ของที่เก็บ Hugging Face
controlnets[].control_image_urlจำเป็น
ประเภทurl · image
URL รูปภาพที่ให้รูปภาพควบคุม
controlnets[].mask_image_urlไม่บังคับ
ประเภทurl · image
URL ของมาสก์ที่เชื่อมโยงกับรูปภาพควบคุม
controlnets[].mask_thresholdไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น0.5
0.01 – 0.99
ค่าเกณฑ์ของมาสก์
controlnets[].conditioning_scaleไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น1
0 – 2
การปรับสเกลที่ใช้กับน้ำหนัก ControlNet ก่อนรวมเข้ากับโมเดลพื้นฐาน
controlnets[].start_percentageไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น0
0 – 1
เปอร์เซ็นต์ของจำนวน timestep ทั้งหมดที่ ControlNet เริ่มมีผลต่อการสร้างรูปภาพ
controlnets[].end_percentageไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น1
0 – 1
เปอร์เซ็นต์ของจำนวน timestep ทั้งหมดที่ ControlNet หยุดมีผลต่อการสร้างรูปภาพ
controlnet_unionsไม่บังคับ
ประเภทobject[]
ค่าเริ่มต้น[]
การกำหนดค่า ControlNet union สำหรับการสร้างรูปภาพ โดยอยู่ภายใต้ข้อจำกัดปัจจุบันที่รองรับ ControlNet เดียว
controlnet_unions[].pathจำเป็น
ประเภทstring
ตำแหน่งน้ำหนัก ControlNet ซึ่งระบุเป็น URL หรือเส้นทาง
controlnet_unions[].config_urlไม่บังคับ
ประเภทstring | null
URL เสริมที่ชี้ไปยังไฟล์ config.json ของ ControlNet
controlnet_unions[].variantไม่บังคับ
ประเภทstring | null
ตัวแปรเสริมสำหรับใช้กับคีย์ของที่เก็บ Hugging Face
controlnet_unions[].controlsจำเป็น
ประเภทobject[]
รูปภาพควบคุมและโหมดที่เกี่ยวข้องซึ่งส่งให้ ControlNet
controlnet_unions[].controls[].control_image_urlจำเป็น
ประเภทurl · image
URL รูปภาพที่ให้รูปภาพควบคุม
controlnet_unions[].controls[].mask_image_urlไม่บังคับ
ประเภทurl · image
URL ของมาสก์ที่เชื่อมโยงกับรูปภาพควบคุม
controlnet_unions[].controls[].control_modeจำเป็น
ประเภทenum
cannytiledepthblurposegraylow-quality
โหมดควบคุมที่ใช้โดย Flux Controlnet Union ตัวเลือก: canny นำทางการสร้างด้วยขอบภาพ; tile นำทางด้วยไทล์; depth นำทางด้วยแผนที่ความลึกแบบระดับสีเทา; blur ทำให้รูปภาพเบลอ; pose นำทางการสร้างด้วยท่าทางของรูปภาพ; gray ทำให้รูปภาพเป็นระดับสีเทา; low-quality สร้างรูปภาพเวอร์ชันคุณภาพต่ำ
controlnet_unions[].controls[].conditioning_scaleไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น1
0 – 2
การปรับสเกลที่ใช้กับน้ำหนัก ControlNet ก่อนรวมเข้ากับโมเดลพื้นฐาน
controlnet_unions[].controls[].mask_thresholdไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น0.5
0.01 – 0.99
ค่าเกณฑ์ของมาสก์
controlnet_unions[].controls[].start_percentageไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น0
0 – 1
เปอร์เซ็นต์ของจำนวน timestep ทั้งหมดที่ ControlNet เริ่มมีผลต่อการสร้างรูปภาพ
controlnet_unions[].controls[].end_percentageไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น1
0 – 1
เปอร์เซ็นต์ของจำนวน timestep ทั้งหมดที่ ControlNet หยุดมีผลต่อการสร้างรูปภาพ
easycontrolsไม่บังคับ
ประเภทobject[]
ค่าเริ่มต้น[]
อินพุต EasyControl ที่ใช้ระหว่างการสร้างรูปภาพ
easycontrols[].control_method_urlจำเป็น
ประเภทstring
URL น้ำหนัก safetensor ของวิธีควบคุม หรือตัวระบุที่รองรับ: `canny`, `depth`, `hedsketch`, `inpainting`, `pose`, `seg`, `subject`, `ghibli`
easycontrols[].scaleไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น1
0 – 2
ปัจจัยการปรับสเกลของวิธีควบคุม
easycontrols[].image_urlจำเป็น
ประเภทurl · image
URL ของรูปภาพที่ใช้เป็นอินพุตควบคุม
easycontrols[].image_control_typeจำเป็น
ประเภทenum
subjectspatial
โหมดควบคุมรูปภาพ รองรับ `spatial` หรือ `subject` อย่างใดอย่างหนึ่ง
fill_imageไม่บังคับ
ประเภทobject
รูปภาพอินพุตที่นำทางการสร้างและสามารถจัดหาเนื้อหาสำหรับพื้นที่ที่ถูกมาสก์
fill_image.fill_image_urlไม่บังคับ
ประเภทurl · image
ค่าเริ่มต้น[]
URL ของรูปภาพสำหรับเติมผ่าน redux prompting
guidance_scaleไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น3.5
0 – 20
ระดับการยึดตามพรอมต์สำหรับการเลือกรูปภาพ ซึ่งแสดงเป็น CFG (Classifier Free Guidance)
use_cfg_zeroไม่บังคับ
ประเภทboolean
ค่าเริ่มต้นfalse
เปิดใช้การสุ่มตัวอย่างการเริ่มต้น CFG-zero ตามที่อธิบายไว้ที่ https://arxiv.org/abs/2503.18886
num_imagesไม่บังคับ num_outputs
ประเภทinteger
ค่าเริ่มต้น1
1 – 10
กำหนดจำนวนรูปภาพที่จะสร้าง ตัวเลือกนี้จะถูกกำหนดเป็น 1 เมื่อสตรีมเอาต์พุต
enable_safety_checkerไม่บังคับ
ประเภทboolean
ค่าเริ่มต้นtrue
การตรวจสอบความปลอดภัย ซึ่งจะแทนที่รูปภาพที่ถูกทำเครื่องหมายว่าไม่ปลอดภัยด้วยรูปภาพสีดำ ค่า true จะเปิดใช้การตรวจสอบ ส่วน false จะปิดใช้เฉพาะสำหรับบัญชีที่ได้รับอนุญาต ขณะที่คำขอที่ไม่มีการอนุญาตจะได้รับการตรวจสอบเสมอ
reference_image_urlไม่บังคับ
ประเภทurl · image
URL ของรูปภาพที่ใช้สำหรับการนำทางแบบ Reference-Only
reference_strengthไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น0.65
-3 – 3
อิทธิพลของรูปภาพอ้างอิงระหว่างการสร้างแบบ reference_only หากไม่ได้ส่งรูปภาพอ้างอิง การตั้งค่าความแรงนี้จะไม่มีผล
reference_startไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น0
0 – 1
จุดเริ่มต้นของการนำทางด้วยข้อมูลอ้างอิง แสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ของ timestep ทั้งหมด
reference_endไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น1
0 – 1
จุดสิ้นสุดของการนำทางด้วยข้อมูลอ้างอิง แสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ของ timestep ทั้งหมด
base_shiftไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น0.5
0.01 – 5
การเลื่อนพื้นฐานที่ใช้กับ timestep ตามกำหนดการ
max_shiftไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น1.15
0.01 – 5
การเลื่อนสูงสุดที่ใช้กับ timestep ตามกำหนดการ
output_formatไม่บังคับ
ประเภทenum
ค่าเริ่มต้นpng
jpegpng
รูปแบบไฟล์ของรูปภาพผลลัพธ์
use_beta_scheduleไม่บังคับ
ประเภทboolean
ค่าเริ่มต้นfalse
ควบคุมว่าจะใช้ beta sigmas หรือไม่
sigma_scheduleไม่บังคับ
ประเภทstring | null
กำหนดการ sigma ที่ใช้ระหว่างการลดสัญญาณรบกวน
schedulerไม่บังคับ
ประเภทenum
ค่าเริ่มต้นeuler
eulerdpmpp_2m
ตัวจัดกำหนดการที่ใช้ระหว่างการลดสัญญาณรบกวน
negative_promptไม่บังคับ
ประเภทstring
ค่าเริ่มต้น
พรอมต์เชิงลบที่ประมวลผลด้วย NAG โดยค่าเริ่มต้น เพื่อยับยั้งคุณลักษณะที่ไม่ต้องการซึ่งระบุไว้ในรูปภาพที่สร้าง
nag_scaleไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น3
≤ 10> 1
การหลีกเลี่ยงพรอมต์เชิงลบที่ควบคุมด้วยสเกล NAG การเพิ่มค่านี้ทำให้รูปภาพที่สร้างมีความคล้ายกับคำอธิบายเชิงลบน้อยลง
nag_tauไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น2.5
> 0
การตั้งค่า NAG tau สำหรับการทำ normalization ของ hidden state แนะนำให้คงค่าเดิมไว้ การเพิ่มค่าจะทำให้ normalization อ่อนลงและเสี่ยงต่อการเบี่ยงเบนจากรูปภาพต้นฉบับโดยไม่คาดคิด
nag_alphaไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น0.25
≤ 1> 0
NAG alpha กำหนดระดับที่พรอมต์เชิงบวกเปลี่ยนทิศทางการนำทางที่ทำ normalization ซึ่งรวมพรอมต์เชิงบวกและเชิงลบเข้าด้วยกัน การถ่วงน้ำหนักสุดท้ายนี้ทำให้พรอมต์เชิงบวกมีอิทธิพลมากขึ้นเมื่อใช้ค่าต่ำ และลดการเปลี่ยนทิศทางเมื่อใช้ค่าสูง
nag_endไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น0.25
≤ 1> 0
จุดตัด NAG ที่แสดงเป็นสัดส่วนของขั้นตอนการสร้าง ตัวประมวลผล attention เดิมของ FLUX จะเข้าควบคุมหลังจาก NAG ทำงานครบสัดส่วนเริ่มต้นดังกล่าว
image_urlจำเป็น image
ประเภทurl · image
URL ของรูปภาพที่ระบุอินพุตสำหรับการแก้ไข
controller_guidance_forwardไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น0.6
0.01 – 3
การนำทางของตัวควบคุม (gamma) สำหรับการสร้าง noise ที่มีโครงสร้าง
controller_guidance_reverseไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น0.75
0.01 – 3
กำหนดค่า eta ซึ่งเป็นค่าการนำทางของตัวควบคุมการลดสัญญาณรบกวน การตั้งค่าที่ใกล้ 1 จะได้รูปภาพที่คล้ายกับอินพุตมากขึ้น
reverse_guidance_startไม่บังคับ
ประเภทinteger
ค่าเริ่มต้น0
timestep เริ่มต้นสำหรับการนำทางในกระบวนการย้อนกลับ
reverse_guidance_endไม่บังคับ
ประเภทinteger
ค่าเริ่มต้น8
timestep สิ้นสุดสำหรับการนำทางในกระบวนการย้อนกลับ
reverse_guidance_scheduleไม่บังคับ
ประเภทenum
ค่าเริ่มต้นconstant
constantlinear_increaselinear_decrease
กำหนดการที่ควบคุมการใช้การนำทางย้อนกลับ
จำเป็น ชื่อมาตรฐาน ซึ่งรองรับเช่นกัน

พารามิเตอร์ไฟล์รับ URL https:// สาธารณะ, data: URI ขนาดไม่เกิน 10 MB หรือ file_url ของไฟล์ที่อัปโหลด ไฟล์

เอาต์พุต

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "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"
  }
}
ไฟล์ของคุณ คุณเลือกเองทุก outputs[].url คือสำเนาบนพื้นที่จัดเก็บของเรา: เก็บไว้ตลอดไป (คิดค่าบริการต่อ GB-เดือน) หรือฟรี 7 วัน โดยกำหนดได้ในการตั้งค่าบัญชีหรือ ?storage=
รูปแบบเดียวกันในทุกโมเดลtype, url, content_type, width, height และ duration สำหรับภาพ วิดีโอ และเสียงเหมือนกันทั้งหมด ส่วน output คือออบเจ็กต์ผลลัพธ์ของโมเดลเอง
ฟิลด์ของเอาต์พุต
images
array of object {url, width, height, content_type}ข้อมูลไฟล์สำหรับรูปภาพที่สร้าง
timings
object
seed
integerseed สำหรับการสร้างรูปภาพ รวมถึงค่าที่สุ่มเลือกหากอินพุตไม่ได้ระบุ seed มิฉะนั้นจะใช้ค่าที่ระบุซ้ำ
has_nsfw_concepts
array of booleanระบุว่ามีแนวคิด NSFW ปรากฏในรูปภาพที่สร้างหรือไม่
prompt
stringพรอมต์ที่ใช้ระหว่างการสร้างรูปภาพ

โมเดลเพิ่มเติม: แก้ไขภาพ

สำหรับเอเจนต์ AI: หน้า Markdown นี้อยู่ที่ https://doitong.com/th/developers/models/flux-general/rf-inversion.md. โมเดลและคู่มือทั้งหมด: https://doitong.com/developers/llms.txt