跳至內容

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

整合

模型 id 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"

此請求: ≈$0.025 25 API 點數 在此頁面執行

取得 API 金鑰
Black Forest Labs · 圖像

您的第一個結果會顯示在這裡

在下方建立請求,並使用您的 API 金鑰執行。輸出會複製到我們的儲存空間,可永久保留或免費保留 7 天。

建立請求

控制項是根據模型結構描述生成的。變更設定時,程式碼和價格會同步更新。

•必填

引導圖像編輯的提示詞。

•必填 image_url
拖放檔案,或

識別編輯輸入的圖像 URL。

image_size

生成圖像的尺寸。

num_images 預設 1

設定要生成的圖像數量;串流輸出時,此選項固定為 1。

進階 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
預設

預設以 NAG 處理的負面提示詞,用於抑制生成圖像中的指定不想要特徵。

拖放檔案,或

用於 Reference-Only 引導的圖像 URL。

output_format 預設 png

生成圖像的檔案格式。

scheduler 預設 euler

去噪期間使用的排程器。

reverse_guidance_schedule 預設 constant

控制反向引導套用方式的排程。

去噪期間使用的 Sigma 排程。

預設 28

要執行的推論步數。

預設 3.5

圖像選取的提示詞遵循強度,以 CFG (Classifier Free Guidance) 表示。

預設 0.65

reference_only 生成期間參考圖像的影響;未提供參考圖像時,此強度設定不會生效。

預設 0

參考引導起點,以所有時間步的百分比表示。

預設 1

參考引導終點,以所有時間步的百分比表示。

預設 0.5

套用於排程時間步的基準位移。

預設 1.15

套用於排程時間步的最大位移。

預設 3

由 NAG scale 控制的負面提示詞規避;提高此值會使生成圖像較不像負面描述。

預設 2.5

用於隱藏狀態正規化的 NAG tau 設定;建議維持不變。提高此值會削弱正規化,並可能導致圖像意外偏離原圖。

預設 0.25

NAG alpha 設定正面提示詞重新導向正規化引導的程度,該引導結合正面與負面提示詞。此最終加權在較低設定下讓正面提示詞影響更大,在較高設定下減少重新導向。

預設 0.25

NAG 截止點,以生成步驟的比例表示。NAG 執行該初始比例後,FLUX 的原始注意力處理器會接手。

預設 0.6

用於生成結構化雜訊的控制器引導(gamma)。

預設 0.75

設定 eta,即去噪控制器的引導值;設定接近 1 時會取得更接近輸入的圖像。

預設 0

反向程序中引導的起始時間步。

預設 8

反向程序中引導的結束時間步。

可重現圖像的種子:模型版本不變時,相同的提示詞與種子會產生相同圖像。

預設 []

其組合效果會產生生成圖像的 LoRA,數量不限。

預設 []

合併為組合設定、用於生成最終圖像的控制圖像 LoRA;提供的數量不限。

預設 []

用於圖像生成的 ControlNet 設定,目前限用單一 ControlNet。

預設 []

用於圖像生成的 ControlNet union 設定,受目前單一 ControlNet 限制。

預設 []

圖像生成期間套用的 EasyControl 輸入。

引導生成並可為遮罩區域提供內容的輸入圖像。

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

執行此請求

您的金鑰會保留在此瀏覽器中:只會傳送至 Doitong API,且只有在勾選「記住」時才會儲存至 localStorage。 取得 API 金鑰

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

使用 RF-Inversion 管線,根據 `prompt` 編輯 `image_url` 中的影像;此管線直接從原始影像開始,而非從雜訊開始。可加入 LoRA、控制 LoRA、ControlNet 與參考影像,並透過 NAG 設定(`nag_scale`、`nag_tau`、`nag_alpha`、`nag_end`)調整負面提示引導。

參數

請傳送標準名稱或原生名稱其中之一,不要同時傳送兩者。 標準名稱

名稱類型 預設值允許值 說明
prompt必填
類型string
引導圖像編輯的提示詞。
image_size選填
類型object
square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9
生成圖像的尺寸。
num_inference_steps選填
類型integer
預設值28
1 – 50
要執行的推論步數。
seed選填
類型integer | null
可重現圖像的種子:模型版本不變時,相同的提示詞與種子會產生相同圖像。
loras選填
類型object[]
預設值[]
其組合效果會產生生成圖像的 LoRA,數量不限。
loras[].path必填
類型string
LoRA 權重的位置,以 URL 或路徑指定。
loras[].scale選填
類型object | number
預設值1
LoRA 權重合併至基礎模型前套用的縮放。提供形式為 {"layer_name":layer_scale} 的字典可設定個別層級縮放;未指定的層級使用 1.0。
control_loras選填
類型object[]
預設值[]
合併為組合設定、用於生成最終圖像的控制圖像 LoRA;提供的數量不限。
control_loras[].path必填
類型string
LoRA 權重的位置,以 URL 或路徑指定。
control_loras[].scale選填
類型object | number
預設值1
LoRA 權重合併至基礎模型前套用的縮放。提供形式為 {"layer_name":layer_scale} 的字典可設定個別層級縮放;未指定的層級使用 1.0。
control_loras[].control_image_url必填
類型url · image
提供控制圖像的圖像 URL。
control_loras[].preprocess選填
類型enum
預設值None
cannydepthNone
套用於提供圖像的預處理方法。
controlnets選填
類型object[]
預設值[]
用於圖像生成的 ControlNet 設定,目前限用單一 ControlNet。
controlnets[].path必填
類型string
ControlNet 權重位置,可指定為 URL 或路徑。
controlnets[].config_url選填
類型string | null
可選的 URL,指向 ControlNet 的 config.json 檔案。
controlnets[].variant選填
類型string | null
搭配 Hugging Face 儲存庫金鑰使用的可選變體。
controlnets[].control_image_url必填
類型url · image
提供控制圖像的圖像 URL。
controlnets[].mask_image_url選填
類型url · image
與控制圖像相關聯的遮罩 URL。
controlnets[].mask_threshold選填
類型number
預設值0.5
0.01 – 0.99
遮罩閾值。
controlnets[].conditioning_scale選填
類型number
預設值1
0 – 2
ControlNet 權重合併至基礎模型前套用的縮放。
controlnets[].start_percentage選填
類型number
預設值0
0 – 1
ControlNet 開始影響圖像生成時所占總時間步的百分比。
controlnets[].end_percentage選填
類型number
預設值1
0 – 1
ControlNet 停止影響圖像生成時所占總時間步的百分比。
controlnet_unions選填
類型object[]
預設值[]
用於圖像生成的 ControlNet union 設定,受目前單一 ControlNet 限制。
controlnet_unions[].path必填
類型string
ControlNet 權重位置,可指定為 URL 或路徑。
controlnet_unions[].config_url選填
類型string | null
可選的 URL,指向 ControlNet 的 config.json 檔案。
controlnet_unions[].variant選填
類型string | null
搭配 Hugging Face 儲存庫金鑰使用的可選變體。
controlnet_unions[].controls必填
類型object[]
提供給 ControlNet 的控制圖像及相關模式。
controlnet_unions[].controls[].control_image_url必填
類型url · image
提供控制圖像的圖像 URL。
controlnet_unions[].controls[].mask_image_url選填
類型url · image
與控制圖像相關聯的遮罩 URL。
controlnet_unions[].controls[].control_mode必填
類型enum
cannytiledepthblurposegraylow-quality
Flux Controlnet Union 使用的控制模式。選項:canny 以邊緣引導生成;tile 以圖格引導;depth 以灰階深度圖引導;blur 模糊圖像;pose 以圖像姿勢引導生成;gray 將圖像轉為灰階;low-quality 產生低畫質版本的圖像。
controlnet_unions[].controls[].conditioning_scale選填
類型number
預設值1
0 – 2
ControlNet 權重合併至基礎模型前套用的縮放。
controlnet_unions[].controls[].mask_threshold選填
類型number
預設值0.5
0.01 – 0.99
遮罩閾值。
controlnet_unions[].controls[].start_percentage選填
類型number
預設值0
0 – 1
ControlNet 開始影響圖像生成時所占總時間步的百分比。
controlnet_unions[].controls[].end_percentage選填
類型number
預設值1
0 – 1
ControlNet 停止影響圖像生成時所占總時間步的百分比。
easycontrols選填
類型object[]
預設值[]
圖像生成期間套用的 EasyControl 輸入。
easycontrols[].control_method_url必填
類型string
控制方法的 safetensor 權重 URL,或支援的識別碼:`canny`、`depth`、`hedsketch`、`inpainting`、`pose`、`seg`、`subject`、`ghibli`。
easycontrols[].scale選填
類型number
預設值1
0 – 2
控制方法縮放係數。
easycontrols[].image_url必填
類型url · image
提供控制輸入的圖像 URL。
easycontrols[].image_control_type必填
類型enum
subjectspatial
圖像控制模式;接受 `spatial` 或 `subject`。
fill_image選填
類型object
引導生成並可為遮罩區域提供內容的輸入圖像。
fill_image.fill_image_url選填
類型url · image
預設值[]
透過 redux prompting 填入內容的圖像 URL。
guidance_scale選填
類型number
預設值3.5
0 – 20
圖像選取的提示詞遵循強度,以 CFG (Classifier Free Guidance) 表示。
use_cfg_zero選填
類型boolean
預設值false
啟用 CFG-zero 初始化取樣,說明見 https://arxiv.org/abs/2503.18886。
num_images選填 num_outputs
類型integer
預設值1
1 – 10
設定要生成的圖像數量;串流輸出時,此選項固定為 1。
enable_safety_checker選填
類型boolean
預設值true
安全檢查,會以黑色圖像取代任何被標記為不安全的圖像。true 會啟用檢查;false 僅對獲得授權的帳戶停用檢查,未獲授權的請求無論如何都會接受檢查。
reference_image_url選填
類型url · image
用於 Reference-Only 引導的圖像 URL。
reference_strength選填
類型number
預設值0.65
-3 – 3
reference_only 生成期間參考圖像的影響;未提供參考圖像時,此強度設定不會生效。
reference_start選填
類型number
預設值0
0 – 1
參考引導起點,以所有時間步的百分比表示。
reference_end選填
類型number
預設值1
0 – 1
參考引導終點,以所有時間步的百分比表示。
base_shift選填
類型number
預設值0.5
0.01 – 5
套用於排程時間步的基準位移。
max_shift選填
類型number
預設值1.15
0.01 – 5
套用於排程時間步的最大位移。
output_format選填
類型enum
預設值png
jpegpng
生成圖像的檔案格式。
use_beta_schedule選填
類型boolean
預設值false
控制是否使用 beta sigmas。
sigma_schedule選填
類型string | null
去噪期間使用的 Sigma 排程。
scheduler選填
類型enum
預設值euler
eulerdpmpp_2m
去噪期間使用的排程器。
negative_prompt選填
類型string
預設值
預設以 NAG 處理的負面提示詞,用於抑制生成圖像中的指定不想要特徵。
nag_scale選填
類型number
預設值3
≤ 10> 1
由 NAG scale 控制的負面提示詞規避;提高此值會使生成圖像較不像負面描述。
nag_tau選填
類型number
預設值2.5
> 0
用於隱藏狀態正規化的 NAG tau 設定;建議維持不變。提高此值會削弱正規化,並可能導致圖像意外偏離原圖。
nag_alpha選填
類型number
預設值0.25
≤ 1> 0
NAG alpha 設定正面提示詞重新導向正規化引導的程度,該引導結合正面與負面提示詞。此最終加權在較低設定下讓正面提示詞影響更大,在較高設定下減少重新導向。
nag_end選填
類型number
預設值0.25
≤ 1> 0
NAG 截止點,以生成步驟的比例表示。NAG 執行該初始比例後,FLUX 的原始注意力處理器會接手。
image_url必填 image
類型url · image
識別編輯輸入的圖像 URL。
controller_guidance_forward選填
類型number
預設值0.6
0.01 – 3
用於生成結構化雜訊的控制器引導(gamma)。
controller_guidance_reverse選填
類型number
預設值0.75
0.01 – 3
設定 eta,即去噪控制器的引導值;設定接近 1 時會取得更接近輸入的圖像。
reverse_guidance_start選填
類型integer
預設值0
反向程序中引導的起始時間步。
reverse_guidance_end選填
類型integer
預設值8
反向程序中引導的結束時間步。
reverse_guidance_schedule選填
類型enum
預設值constant
constantlinear_increaselinear_decrease
控制反向引導套用方式的排程。
必填 標準名稱,也可使用

檔案參數接受公開的 https:// URL、最大 10 MB 的 data: URI,或上傳檔案的 file_url。 檔案

輸出

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"
  }
}
您的檔案,由您選擇每個 outputs[].url 都是儲存空間中的副本:可永久保留(按 GB-月計費),或免費保留 7 天;可透過帳戶設定或 ?storage= 設定。
所有模型使用相同結構圖片、影片和音訊皆包含 type、url、content_type、width、height 和 duration。output 是模型自己的結果物件。
輸出欄位
images
array of object {url, width, height, content_type}生成圖像的檔案資訊。
timings
object
seed
integer圖像生成種子;若輸入未提供種子,則包含隨機選取的值,否則會重複提供的值。
has_nsfw_concepts
array of boolean指出生成的圖像中是否出現 NSFW 概念。
prompt
string圖像生成期間使用的提示詞。

更多模型:圖像編輯

給 AI 代理程式:此頁面的 Markdown 位於 https://doitong.com/zh-TW/developers/models/flux-general/rf-inversion.md. 所有模型與指南: https://doitong.com/developers/llms.txt