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FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras

統合

モデルID flux-general
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/v1/run/flux-general?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"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

このリクエスト: ≈$0.30 300 APIクレジット このページで実行

APIキーを取得
Black Forest Labs テキストから画像 参照入力 #lora#controlnet#ip-adapter

LoRA、ControlNet、IP-Adapter、EasyControl、参照画像による誘導に対応したFLUX.1 [dev]のテキストから画像生成

Doitongで作成

DoitongコミュニティがFLUX.1 [dev] with Controlnets and Lorasで作成した公開作品です。ワンクリックでプロンプトを再利用できます。

公開作品:9件
Close-up portrait seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lemb...

Close-up portrait seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lembut kebiruan, dikelilingi bunga teratai berkelopak penuh yang bermekaran indah di permukaan air. Rambutnya pirang pucat tersanggul longgar dengan beberapa helaian tipis jatuh alami membingkai sisi...

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Prompt Details Seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lembut ...

Prompt Details Seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lembut kebiruan, dikelilingi bunga teratai berkelopak penuh yang bermekaran indah di permukaan air. Rambutnya pirang pucat tersanggul longgar dengan beberapa helaian tipis jatuh alami membingkai sisi...

Seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lembut kebiruan, dikel...

Seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lembut kebiruan, dikelilingi bunga teratai berkelopak penuh yang bermekaran indah di permukaan air. Rambutnya pirang pucat tersanggul longgar dengan beberapa helaian tipis jatuh alami membingkai sisi wajahnya. Ia memeluk...

​"Potret sinematik ultra-realistis close-up seorang anak laki-laki kecil (balita) yang sangat men...

​"Potret sinematik ultra-realistis close-up seorang anak laki-laki kecil (balita) yang sangat menggemaskan dengan mata cokelat besar yang ekspresif, rambut hitam berantakan yang tebal, mengenakan kaus putih kerah henley. Dia berpose dengan kedua tangan terkatup di depan dada, menunjukkan senyum...

​"Potret sinematik ultra-realistis close-up seorang anak laki-laki kecil (balita) yang sangat men...

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​"Potret sinematik ultra-realistis close-up seorang anak laki-laki kecil (balita) yang sangat men...

​"Potret sinematik ultra-realistis close-up seorang anak laki-laki kecil (balita) yang sangat menggemaskan dengan mata cokelat besar yang ekspresif, rambut hitam berantakan yang tebal, mengenakan kaus putih kerah henley. Dia berpose dengan kedua tangan terkatup di depan dada, menunjukkan senyum...

Foto sinematik hiper-realistis resolusi tinggi menampilkan seorang pria muda Indonesia dengan tub...

Foto sinematik hiper-realistis resolusi tinggi menampilkan seorang pria muda Indonesia dengan tubuh ramping dan proporsional, rambut hitam pendek agak acak, mengenakan jaket kulit hitam, celana riding fit, dan sepatu motor. Ia sedang melakukan aksi freestyle ekstrem dengan motor sport 500cc...

リクエストを作成

コントロールはモデルスキーマから生成されます。値を変更するとコードと価格が更新されます。

•必須

画像生成を導くプロンプト。

image_size

生成画像の寸法。

num_images デフォルト 1

生成する画像数。出力をストリーミングする場合は1に固定されます。

詳細設定 negative_prompt · reference_image_url · output_format · scheduler · sigma_schedule · num_inference_steps · guidance_scale · real_cfg_scale · reference_strength · reference_start · reference_end · base_shift · max_shift · nag_scale · nag_tau · nag_alpha · nag_end · seed · use_real_cfg · use_cfg_zero · enable_safety_checker · use_beta_schedule · loras · control_loras · controlnets · controlnet_unions · ip_adapters · easycontrols · fill_image
デフォルト

デフォルトでNAGにより処理され、生成画像で指定した不要な特徴を抑制するネガティブプロンプト。

ファイルをドロップ、または

Reference-Only guidanceに使用する画像URL。

output_format デフォルト png

結果の画像のファイル形式。

scheduler デフォルト euler

ノイズ除去時に使用するスケジューラー。

ノイズ除去時に使用するSigmaスケジュール。

デフォルト 28

実行する推論ステップ数。

デフォルト 3.5

画像選択におけるプロンプト準拠度。CFG(Classifier Free Guidance)として表します。

デフォルト 3.5

画像選択におけるプロンプト準拠度。CFG(Classifier Free Guidance)として表します。

デフォルト 0.65

reference_only生成時の参照画像の影響。参照画像を指定しない場合、この強度設定は無効です。

デフォルト 0

参照誘導の開始点。全タイムステップに対する割合で指定します。

デフォルト 1

参照誘導の終了点。全タイムステップに対する割合で指定します。

デフォルト 0.5

スケジュールされたタイムステップに適用するベースラインシフト。

デフォルト 1.15

スケジュールされたタイムステップに適用する最大シフト。

デフォルト 3

NAGスケールで制御するネガティブプロンプト回避。値を大きくすると、生成画像がネガティブな説明に似なくなります。

デフォルト 2.5

隠れ状態の正規化に使うNAG tau設定。変更しないことを推奨します。値を大きくすると正規化が弱まり、元画像から予期しない逸脱が生じるおそれがあります。

デフォルト 0.25

NAG alphaは、ポジティブプロンプトとネガティブプロンプトを組み合わせた正規化済み誘導を、ポジティブプロンプトがどの程度方向付けるかを設定します。低い設定ではポジティブプロンプトの影響が強くなり、高い設定では方向付けが弱くなります。

デフォルト 0.25

生成ステップに対するNAGのカットオフ割合。NAGがその初期割合だけ実行された後、FLUXの元のattention processorが引き継ぎます。

再現可能な画像のシード。モデルのバージョンが同じであれば、同一のプロンプトとシードで同一の画像が生成されます。

デフォルト []

組み合わせた効果で生成画像を作るLoRA。指定数に制限はありません。

デフォルト []

最終画像を生成するために統合設定へマージする制御画像LoRA。指定数に制限はありません。

デフォルト []

画像生成用のControlNet設定。現在は単一のControlNetに制限されています。

デフォルト []

画像生成用のControlNet union設定。現在は単一のControlNetに制限されています。

デフォルト []

画像生成時に適用するIP-Adapter。

デフォルト []

画像生成時に適用するEasyControl入力。

生成を誘導し、マスク領域のコンテンツを提供できる入力画像。

POST /run/flux-general?wait=20 見積もり → $0.30
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/v1/run/flux-general?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"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

このリクエストを実行

キーはこのブラウザ内に保持されます。Doitong APIにのみ送信され、「記憶する」にチェックを入れた場合のみlocalStorageに保存されます。 APIキーを取得

FLUX.1 [dev] with Controlnets and Lorasについて

`prompt`から画像を生成し、`loras`、`control_loras`、`controlnets`、`controlnet_unions`、`ip_adapters`、`easycontrols`など複数の条件付け方式を利用できます。マスク領域には`fill_image`も使用できます。`reference_image_url`、ネガティブプロンプト、eulerまたはdpmpp_2mスケジューラーにも対応します。1回の呼び出しで最大10枚、pngまたはjpegで出力します。

パラメータ

正式名称またはネイティブ名のいずれか一方を送信してください。両方は送信しないでください。 正式名称

名前型 デフォルト許可される値 説明
prompt必須
型string
画像生成を導くプロンプト。
image_size任意
型object
square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9
生成画像の寸法。
num_inference_steps任意
型integer
デフォルト28
1 – 50
実行する推論ステップ数。
seed任意
型integer | null
再現可能な画像のシード。モデルのバージョンが同じであれば、同一のプロンプトとシードで同一の画像が生成されます。
loras任意
型object[]
デフォルト[]
組み合わせた効果で生成画像を作るLoRA。指定数に制限はありません。
loras[].path必須
型string
URLまたはパスで指定するLoRAウェイトの場所。
loras[].scale任意
型object | number
デフォルト1
ベースモデルにマージする前にLoRAの重みに適用するスケール。個々のレイヤーのスケールを設定するには{"layer_name":layer_scale}形式の辞書を指定します。指定されないレイヤーは1.0を使用します。
control_loras任意
型object[]
デフォルト[]
最終画像を生成するために統合設定へマージする制御画像LoRA。指定数に制限はありません。
control_loras[].path必須
型string
URLまたはパスで指定するLoRAウェイトの場所。
control_loras[].scale任意
型object | number
デフォルト1
ベースモデルにマージする前にLoRAの重みに適用するスケール。個々のレイヤーのスケールを設定するには{"layer_name":layer_scale}形式の辞書を指定します。指定されないレイヤーは1.0を使用します。
control_loras[].control_image_url必須
型url · image
制御画像を指定する画像URL。
control_loras[].preprocess任意
型enum
デフォルトNone
cannydepthNone
指定画像に適用する前処理方法。
controlnets任意
型object[]
デフォルト[]
画像生成用のControlNet設定。現在は単一のControlNetに制限されています。
controlnets[].path必須
型string
ControlNetの重みの場所。URLまたはパスで指定します。
controlnets[].config_url任意
型string | null
ControlNetのconfig.jsonファイルを指す任意のURL。
controlnets[].variant任意
型string | null
Hugging Faceリポジトリキーで使用する任意のバリアント。
controlnets[].control_image_url必須
型url · image
制御画像を指定する画像URL。
controlnets[].mask_image_url任意
型url · image
制御画像に関連付けるマスクURL。
controlnets[].mask_threshold任意
型number
デフォルト0.5
0.01 – 0.99
マスクのしきい値。
controlnets[].conditioning_scale任意
型number
デフォルト1
0 – 2
ベースモデルにマージする前にControlNetの重みに適用するスケール。
controlnets[].start_percentage任意
型number
デフォルト0
0 – 1
ControlNetが画像生成に影響し始める総タイムステップに対する割合。
controlnets[].end_percentage任意
型number
デフォルト1
0 – 1
ControlNetが画像生成への影響を停止する総タイムステップに対する割合。
controlnet_unions任意
型object[]
デフォルト[]
画像生成用のControlNet union設定。現在は単一のControlNetに制限されています。
controlnet_unions[].path必須
型string
ControlNetの重みの場所。URLまたはパスで指定します。
controlnet_unions[].config_url任意
型string | null
ControlNetのconfig.jsonファイルを指す任意のURL。
controlnet_unions[].variant任意
型string | null
Hugging Faceリポジトリキーで使用する任意のバリアント。
controlnet_unions[].controls必須
型object[]
ControlNetに渡す制御画像と関連モード。
controlnet_unions[].controls[].control_image_url必須
型url · image
制御画像を指定する画像URL。
controlnet_unions[].controls[].mask_image_url任意
型url · image
制御画像に関連付けるマスクURL。
controlnet_unions[].controls[].control_mode必須
型enum
cannytiledepthblurposegraylow-quality
Flux Controlnet Unionで使用する制御モード。Options: cannyはエッジで生成を誘導し、tileはタイルで誘導し、depthはグレースケールの深度マップで誘導し、blurは画像をぼかし、poseは画像のポーズで生成を誘導し、grayは画像をグレースケールにし、low-qualityは低品質版の画像を生成します。
controlnet_unions[].controls[].conditioning_scale任意
型number
デフォルト1
0 – 2
ベースモデルにマージする前にControlNetの重みに適用するスケール。
controlnet_unions[].controls[].mask_threshold任意
型number
デフォルト0.5
0.01 – 0.99
マスクのしきい値。
controlnet_unions[].controls[].start_percentage任意
型number
デフォルト0
0 – 1
ControlNetが画像生成に影響し始める総タイムステップに対する割合。
controlnet_unions[].controls[].end_percentage任意
型number
デフォルト1
0 – 1
ControlNetが画像生成への影響を停止する総タイムステップに対する割合。
ip_adapters任意
型object[]
デフォルト[]
画像生成時に適用するIP-Adapter。
ip_adapters[].path必須
型string
Hugging Face上のIP-Adapterの場所。
ip_adapters[].subfolder任意
型string | null
ip_adapterの重みを含むサブフォルダー。
ip_adapters[].weight_name任意
型string | null
IP-Adapterの重みのSafetensorsファイル名。
ip_adapters[].image_encoder_path必須
型string
IP-Adapterの画像エンコーダーの場所。'openai/clip-vit-large-patch14'など。
ip_adapters[].image_encoder_subfolder任意
型string | null
画像エンコーダーの重みを含むサブフォルダー。
ip_adapters[].image_encoder_weight_name任意
型string | null
画像エンコーダー名。
ip_adapters[].image_url必須
型url · image
IP-Adapterに渡す条件付け画像のURL。
ip_adapters[].mask_image_url任意
型url · image
制御画像に関連付けるマスクURL。
ip_adapters[].mask_threshold任意
型number
デフォルト0.5
0.01 – 0.99
マスクのしきい値。
ip_adapters[].scale必須
型number
IP-Adapterのスケール係数。
easycontrols任意
型object[]
デフォルト[]
画像生成時に適用するEasyControl入力。
easycontrols[].control_method_url必須
型string
制御方式のsafetensor重みのURL、またはサポート対象の識別子:`canny`、`depth`、`hedsketch`、`inpainting`、`pose`、`seg`、`subject`、`ghibli`。
easycontrols[].scale任意
型number
デフォルト1
0 – 2
制御方式のスケール係数。
easycontrols[].image_url必須
型url · image
制御入力を指定する画像URL。
easycontrols[].image_control_type必須
型enum
subjectspatial
画像制御モード。`spatial`または`subject`を指定します。
fill_image任意
型object
生成を誘導し、マスク領域のコンテンツを提供できる入力画像。
fill_image.fill_image_url任意
型url · image
デフォルト[]
reduxプロンプトで埋める画像のURL。
guidance_scale任意
型number
デフォルト3.5
0 – 20
画像選択におけるプロンプト準拠度。CFG(Classifier Free Guidance)として表します。
real_cfg_scale任意
型number
デフォルト3.5
0 – 5
画像選択におけるプロンプト準拠度。CFG(Classifier Free Guidance)として表します。
use_real_cfg任意
型boolean
デフォルトfalse
従来のCFG切り替え。XLabs IP-Adapter v1では自動的に有効になります。誘導動作はSD1.5やSDXLなどのモデルと同じです。
use_cfg_zero任意
型boolean
デフォルトfalse
https://arxiv.org/abs/2503.18886で説明されているCFG-zero初期化サンプリングを有効にします。
num_images任意 num_outputs
型integer
デフォルト1
1 – 10
生成する画像数。出力をストリーミングする場合は1に固定されます。
enable_safety_checker任意
型boolean
デフォルトtrue
安全性チェック。安全でないと判定された画像の代わりに黒い画像を返します。true でチェックを有効にし、false では権限のあるアカウントのみ無効にできます。権限のないアカウントのリクエストは常にチェックされます。
reference_image_url任意
型url · image
Reference-Only guidanceに使用する画像URL。
reference_strength任意
型number
デフォルト0.65
-3 – 3
reference_only生成時の参照画像の影響。参照画像を指定しない場合、この強度設定は無効です。
reference_start任意
型number
デフォルト0
0 – 1
参照誘導の開始点。全タイムステップに対する割合で指定します。
reference_end任意
型number
デフォルト1
0 – 1
参照誘導の終了点。全タイムステップに対する割合で指定します。
base_shift任意
型number
デフォルト0.5
0.01 – 5
スケジュールされたタイムステップに適用するベースラインシフト。
max_shift任意
型number
デフォルト1.15
0.01 – 5
スケジュールされたタイムステップに適用する最大シフト。
output_format任意
型enum
デフォルトpng
jpegpng
結果の画像のファイル形式。
use_beta_schedule任意
型boolean
デフォルトfalse
beta sigmaを使用するかどうかを制御します。
sigma_schedule任意
型string | null
ノイズ除去時に使用するSigmaスケジュール。
scheduler任意
型enum
デフォルトeuler
eulerdpmpp_2m
ノイズ除去時に使用するスケジューラー。
negative_prompt任意
型string
デフォルト
デフォルトでNAGにより処理され、生成画像で指定した不要な特徴を抑制するネガティブプロンプト。
nag_scale任意
型number
デフォルト3
≤ 10> 1
NAGスケールで制御するネガティブプロンプト回避。値を大きくすると、生成画像がネガティブな説明に似なくなります。
nag_tau任意
型number
デフォルト2.5
> 0
隠れ状態の正規化に使うNAG tau設定。変更しないことを推奨します。値を大きくすると正規化が弱まり、元画像から予期しない逸脱が生じるおそれがあります。
nag_alpha任意
型number
デフォルト0.25
≤ 1> 0
NAG alphaは、ポジティブプロンプトとネガティブプロンプトを組み合わせた正規化済み誘導を、ポジティブプロンプトがどの程度方向付けるかを設定します。低い設定ではポジティブプロンプトの影響が強くなり、高い設定では方向付けが弱くなります。
nag_end任意
型number
デフォルト0.25
≤ 1> 0
生成ステップに対するNAGのカットオフ割合。NAGがその初期割合だけ実行された後、FLUXの元のattention processorが引き継ぎます。
必須 正式名称(こちらも使用可能)

ファイルパラメータには、公開されたhttps:// URL、10 MBまでのdata: URI、またはアップロードしたファイルのfile_urlを指定します。 ファイル

出力

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "flux-general",
  "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": 300,
    "usd": "0.30",
    "charged": 300,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  },
  "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://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
ファイルの保存期間を選択すべてのoutputs[].urlはストレージ上のコピーです。アカウント設定または?storage=により、永久保存(GB・月単位で有料)または無料で7日保存できます。
すべてのモデルで同じ形式画像、動画、音声のいずれでも、type、url、content_type、width、height、durationが含まれます。outputはモデル独自の結果オブジェクトです。
出力フィールド
images
array of object {url, width, height, content_type}生成画像のファイル情報。
timings
object
seed
integer画像生成シード。入力でシードを省略した場合はランダムに選ばれた値を含み、それ以外では指定値を繰り返します。
has_nsfw_concepts
array of boolean生成画像に NSFW 概念が含まれるかどうかを示します。
prompt
string画像生成時に使用するプロンプト。

その他のモデル: テキストから画像

AIエージェント向け:このページのMarkdown版はこちらです: https://doitong.com/ja/developers/models/flux-general.md. すべてのモデルとガイド: https://doitong.com/developers/llms.txt