Перейти к содержимому

FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras · Differential Diffusion

Интеграция

ID модели flux-general/differential-diffusion
# 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/differential-diffusion?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",
    "change_map_image_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://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

Этот запрос: ≈0,138 $ 138 API-кредитов · ≈ 14,55 ₽ Запустить на этой странице

Получить API-ключ
Black Forest Labs Редактирование изображений Референсные входные данные #lora#controlnet#ip-adapter

FLUX.1 [dev]: редактирование изображения по карте изменений, задающей силу преобразования каждой области

Создано на Doitong

Публичные работы сообщества Doitong, созданные с помощью FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras. Повторно используйте промпт одним нажатием.

Показано публичных работ: 9
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...

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...

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...

​"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...

​"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...

Сформировать запрос

Элементы управления сгенерированы из схемы модели. Код и цена обновляются при изменении параметров.

•обязательно

Промпт, управляющий генерацией изображения.

•обязательно image_url
Перетащите файл или

URL изображения, содержащего исходное изображение.

•обязательно
Перетащите файл или

URL карты изменений.

image_size

Размеры сгенерированного изображения.

num_images по умолчанию 1

Задаёт количество генерируемых изображений; при потоковой передаче это значение всегда равно 1.

Расширенные 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 · strength · seed · use_real_cfg · use_cfg_zero · enable_safety_checker · use_beta_schedule · loras · control_loras · controlnets · controlnet_unions · ip_adapters · easycontrols · fill_image
по умолчанию

Негативный промпт, по умолчанию обрабатываемый с помощью NAG для подавления указанных нежелательных признаков в сгенерированных изображениях.

Перетащите файл или

URL изображения, используемого для guidance Reference-Only.

output_format по умолчанию png

Формат файла итогового изображения.

scheduler по умолчанию euler

Планировщик, используемый во время удаления шума.

Расписание сигм, используемое во время удаления шума.

по умолчанию 28

Количество выполняемых шагов инференса.

по умолчанию 3.5

Сила соответствия промпту при выборе изображения, выраженная через CFG (Classifier Free Guidance).

по умолчанию 3.5

Сила соответствия промпту при выборе изображения, выраженная через CFG (Classifier Free Guidance).

по умолчанию 0.65

Влияние эталонного изображения при генерации reference_only; без переданного эталонного изображения этот параметр силы не действует.

по умолчанию 0

Начальная точка guidance для эталона, выраженная в процентах от всех временных шагов.

по умолчанию 1

Конечная точка guidance для эталона, выраженная в процентах от всех временных шагов.

по умолчанию 0.5

Базовое смещение, применяемое к запланированным временным шагам.

по умолчанию 1.15

Максимальное смещение, применяемое к запланированным временным шагам.

по умолчанию 3

Избегание негативного промпта, управляемое масштабом NAG: его увеличение делает сгенерированное изображение менее похожим на негативное описание.

по умолчанию 2.5

Параметр NAG tau для нормализации скрытого состояния; рекомендуется оставить его без изменений. Увеличение ослабляет нормализацию и может привести к неожиданным отклонениям от исходного изображения.

по умолчанию 0.25

NAG alpha определяет, насколько положительный промпт перенаправляет нормализованный guidance, объединяющий положительный и негативный промпты. При меньших значениях итоговое взвешивание сильнее влияет в пользу положительного промпта, а при больших уменьшает перенаправление.

по умолчанию 0.25

Порог NAG, выраженный как доля шагов генерации. Исходные процессоры внимания FLUX начинают работать после того, как NAG выполняется в течение этой начальной доли.

по умолчанию 0.85

Сила дифференциальной диффузии: от сохранения исходного изображения при 0.0 до полной переделки при 1.0.

Seed для воспроизводимых изображений: одинаковые промпт и seed дают одинаковое изображение при неизменной версии модели.

по умолчанию []

LoRA, совместное воздействие которых создаёт сгенерированное изображение; ограничений на их количество нет.

по умолчанию []

LoRA управляющих изображений, объединённые в единую конфигурацию для генерации итогового изображения; количество не ограничено.

по умолчанию []

Конфигурация ControlNet для генерации изображения; в настоящее время поддерживается только один ControlNet.

по умолчанию []

Конфигурация ControlNet union для генерации изображения с учётом текущего ограничения в виде одного ControlNet.

по умолчанию []

IP-Adapter, применяемый во время генерации изображения.

по умолчанию []

Входные данные EasyControl, применяемые во время генерации изображения.

Входное изображение, направляющее генерацию и способное предоставлять содержимое для областей маски.

POST /run/flux-general/differential-diffusion?wait=20 стоимость → 0,138 $
# 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/differential-diffusion?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",
    "change_map_image_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://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

Запустить этот запрос

Ваш ключ хранится в этом браузере: он отправляется только в Doitong API и сохраняется в localStorage только при включении параметра «Запомнить». Получить API-ключ

О FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras · Differential Diffusion

Преобразует исходное изображение по областям, используя карту изменений для управления степенью модификации каждой области. Требуются `prompt`, `image_url` и `change_map_image_url`. Также поддерживаются LoRA, ControlNet, IP-Adapters и эталонное изображение. `num_inference_steps` принимает значения от 1 до 50, а `num_images` — до 10; доступны форматы png или jpeg.

Параметры

Передавайте либо каноническое имя, либо исходное имя, но не оба. Канонические имена

ИмяТип По умолчаниюДопустимые значения Описание
promptобязательно
Типstring
Промпт, управляющий генерацией изображения.
image_sizeнеобязательно
Типobject
square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9
Размеры сгенерированного изображения.
num_inference_stepsнеобязательно
Типinteger
По умолчанию28
1 – 50
Количество выполняемых шагов инференса.
seedнеобязательно
Типinteger | null
Seed для воспроизводимых изображений: одинаковые промпт и seed дают одинаковое изображение при неизменной версии модели.
lorasнеобязательно
Типobject[]
По умолчанию[]
LoRA, совместное воздействие которых создаёт сгенерированное изображение; ограничений на их количество нет.
loras[].pathобязательно
Типstring
Расположение весов LoRA, указанное как URL или путь.
loras[].scaleнеобязательно
Типobject | number
По умолчанию1
Масштабирование весов LoRA перед их объединением с базовой моделью. Передайте словарь вида {"layer_name":layer_scale}, чтобы задать масштаб отдельных слоёв; для неуказанных слоёв используется 1.0.
control_lorasнеобязательно
Типobject[]
По умолчанию[]
LoRA управляющих изображений, объединённые в единую конфигурацию для генерации итогового изображения; количество не ограничено.
control_loras[].pathобязательно
Типstring
Расположение весов LoRA, указанное как URL или путь.
control_loras[].scaleнеобязательно
Типobject | number
По умолчанию1
Масштабирование весов LoRA перед их объединением с базовой моделью. Передайте словарь вида {"layer_name":layer_scale}, чтобы задать масштаб отдельных слоёв; для неуказанных слоёв используется 1.0.
control_loras[].control_image_urlобязательно
Типurl · image
URL изображения, содержащего управляющее изображение.
control_loras[].preprocessнеобязательно
Типenum
По умолчаниюNone
cannydepthNone
Метод предварительной обработки, применяемый к переданному изображению.
controlnetsнеобязательно
Типobject[]
По умолчанию[]
Конфигурация ControlNet для генерации изображения; в настоящее время поддерживается только один ControlNet.
controlnets[].pathобязательно
Типstring
Расположение весов ControlNet, заданное как URL или путь.
controlnets[].config_urlнеобязательно
Типstring | null
Необязательный URL файла config.json для ControlNet.
controlnets[].variantнеобязательно
Типstring | null
Необязательный вариант для использования с ключом репозитория Hugging Face.
controlnets[].control_image_urlобязательно
Типurl · image
URL изображения, содержащего управляющее изображение.
controlnets[].mask_image_urlнеобязательно
Типurl · image
URL маски, связанной с управляющим изображением.
controlnets[].mask_thresholdнеобязательно
Типnumber
По умолчанию0.5
0,01 – 0,99
Пороговое значение маски.
controlnets[].conditioning_scaleнеобязательно
Типnumber
По умолчанию1
0 – 2
Масштабирование весов ControlNet перед их объединением с базовой моделью.
controlnets[].start_percentageнеобязательно
Типnumber
По умолчанию0
0 – 1
Процент от общего числа временных шагов, на котором ControlNet начинает влиять на генерацию изображения.
controlnets[].end_percentageнеобязательно
Типnumber
По умолчанию1
0 – 1
Процент от общего числа временных шагов, на котором ControlNet перестаёт влиять на генерацию изображения.
controlnet_unionsнеобязательно
Типobject[]
По умолчанию[]
Конфигурация ControlNet union для генерации изображения с учётом текущего ограничения в виде одного ControlNet.
controlnet_unions[].pathобязательно
Типstring
Расположение весов ControlNet, заданное как URL или путь.
controlnet_unions[].config_urlнеобязательно
Типstring | null
Необязательный URL файла config.json для ControlNet.
controlnet_unions[].variantнеобязательно
Типstring | null
Необязательный вариант для использования с ключом репозитория Hugging Face.
controlnet_unions[].controlsобязательно
Типobject[]
Управляющие изображения и связанные с ними режимы, переданные в ControlNet.
controlnet_unions[].controls[].control_image_urlобязательно
Типurl · image
URL изображения, содержащего управляющее изображение.
controlnet_unions[].controls[].mask_image_urlнеобязательно
Типurl · image
URL маски, связанной с управляющим изображением.
controlnet_unions[].controls[].control_modeобязательно
Типenum
cannytiledepthblurposegraylow-quality
Режим управления, используемый Flux Controlnet Union. Варианты: canny направляет генерацию с помощью контуров; tile — с помощью плиток; depth — с помощью карты глубины в оттенках серого; blur размывает изображение; pose направляет генерацию с помощью позы изображения; gray переводит изображение в оттенки серого; low-quality создаёт изображение низкого качества.
controlnet_unions[].controls[].conditioning_scaleнеобязательно
Типnumber
По умолчанию1
0 – 2
Масштабирование весов ControlNet перед их объединением с базовой моделью.
controlnet_unions[].controls[].mask_thresholdнеобязательно
Типnumber
По умолчанию0.5
0,01 – 0,99
Пороговое значение маски.
controlnet_unions[].controls[].start_percentageнеобязательно
Типnumber
По умолчанию0
0 – 1
Процент от общего числа временных шагов, на котором ControlNet начинает влиять на генерацию изображения.
controlnet_unions[].controls[].end_percentageнеобязательно
Типnumber
По умолчанию1
0 – 1
Процент от общего числа временных шагов, на котором ControlNet перестаёт влиять на генерацию изображения.
ip_adaptersнеобязательно
Типobject[]
По умолчанию[]
IP-Adapter, применяемый во время генерации изображения.
ip_adapters[].pathобязательно
Типstring
Расположение IP-Adapter на Hugging Face.
ip_adapters[].subfolderнеобязательно
Типstring | null
Подпапка, содержащая веса ip_adapter.
ip_adapters[].weight_nameнеобязательно
Типstring | null
Имя файла Safetensors с весами IP-Adapter.
ip_adapters[].image_encoder_pathобязательно
Типstring
Расположение энкодера изображений IP-Adapter, например 'openai/clip-vit-large-patch14'.
ip_adapters[].image_encoder_subfolderнеобязательно
Типstring | null
Подпапка, содержащая веса энкодера изображений.
ip_adapters[].image_encoder_weight_nameнеобязательно
Типstring | null
Имя энкодера изображений.
ip_adapters[].image_urlобязательно
Типurl · image
URL изображения для кондиционирования, переданного в IP-Adapter.
ip_adapters[].mask_image_urlнеобязательно
Типurl · image
URL маски, связанной с управляющим изображением.
ip_adapters[].mask_thresholdнеобязательно
Типnumber
По умолчанию0.5
0,01 – 0,99
Пороговое значение маски.
ip_adapters[].scaleобязательно
Типnumber
Коэффициент масштабирования IP-Adapter.
easycontrolsнеобязательно
Типobject[]
По умолчанию[]
Входные данные EasyControl, применяемые во время генерации изображения.
easycontrols[].control_method_urlобязательно
Типstring
URL весов safetensor метода управления или поддерживаемый идентификатор: `canny`, `depth`, `hedsketch`, `inpainting`, `pose`, `seg`, `subject`, `ghibli`.
easycontrols[].scaleнеобязательно
Типnumber
По умолчанию1
0 – 2
Коэффициент масштабирования метода управления.
easycontrols[].image_urlобязательно
Типurl · image
URL изображения, содержащего управляющие входные данные.
easycontrols[].image_control_typeобязательно
Типenum
subjectspatial
Режим управления изображением; принимает `spatial` или `subject`.
fill_imageнеобязательно
Типobject
Входное изображение, направляющее генерацию и способное предоставлять содержимое для областей маски.
fill_image.fill_image_urlнеобязательно
Типurl · image
По умолчанию[]
URL изображений для заполнения с помощью redux prompting.
guidance_scaleнеобязательно
Типnumber
По умолчанию3.5
0 – 20
Сила соответствия промпту при выборе изображения, выраженная через CFG (Classifier Free Guidance).
real_cfg_scaleнеобязательно
Типnumber
По умолчанию3.5
0 – 5
Сила соответствия промпту при выборе изображения, выраженная через CFG (Classifier Free Guidance).
use_real_cfgнеобязательно
Типboolean
По умолчаниюfalse
Переключатель классического CFG, автоматически включаемый с XLabs IP-Adapter v1. Поведение guidance соответствует моделям вроде SD1.5 и SDXL.
use_cfg_zeroнеобязательно
Типboolean
По умолчаниюfalse
Включает сэмплирование с инициализацией CFG-zero, описанное на https://arxiv.org/abs/2503.18886.
num_imagesнеобязательно num_outputs
Типinteger
По умолчанию1
1 – 10
Задаёт количество генерируемых изображений; при потоковой передаче это значение всегда равно 1.
enable_safety_checkerнеобязательно
Типboolean
По умолчаниюtrue
Проверка безопасности, возвращающая чёрные изображения вместо изображений, отмеченных как небезопасные. Значение true включает проверку; false отключает её только для авторизованных аккаунтов, а запросы без авторизации проверяются в любом случае.
reference_image_urlнеобязательно
Типurl · image
URL изображения, используемого для guidance Reference-Only.
reference_strengthнеобязательно
Типnumber
По умолчанию0.65
-3 – 3
Влияние эталонного изображения при генерации reference_only; без переданного эталонного изображения этот параметр силы не действует.
reference_startнеобязательно
Типnumber
По умолчанию0
0 – 1
Начальная точка guidance для эталона, выраженная в процентах от всех временных шагов.
reference_endнеобязательно
Типnumber
По умолчанию1
0 – 1
Конечная точка guidance для эталона, выраженная в процентах от всех временных шагов.
base_shiftнеобязательно
Типnumber
По умолчанию0.5
0,01 – 5
Базовое смещение, применяемое к запланированным временным шагам.
max_shiftнеобязательно
Типnumber
По умолчанию1.15
0,01 – 5
Максимальное смещение, применяемое к запланированным временным шагам.
output_formatнеобязательно
Типenum
По умолчаниюpng
jpegpng
Формат файла итогового изображения.
use_beta_scheduleнеобязательно
Типboolean
По умолчаниюfalse
Определяет, использовать ли бета-сигмы.
sigma_scheduleнеобязательно
Типstring | null
Расписание сигм, используемое во время удаления шума.
schedulerнеобязательно
Типenum
По умолчаниюeuler
eulerdpmpp_2m
Планировщик, используемый во время удаления шума.
negative_promptнеобязательно
Типstring
По умолчанию
Негативный промпт, по умолчанию обрабатываемый с помощью NAG для подавления указанных нежелательных признаков в сгенерированных изображениях.
nag_scaleнеобязательно
Типnumber
По умолчанию3
≤ 10> 1
Избегание негативного промпта, управляемое масштабом NAG: его увеличение делает сгенерированное изображение менее похожим на негативное описание.
nag_tauнеобязательно
Типnumber
По умолчанию2.5
> 0
Параметр NAG tau для нормализации скрытого состояния; рекомендуется оставить его без изменений. Увеличение ослабляет нормализацию и может привести к неожиданным отклонениям от исходного изображения.
nag_alphaнеобязательно
Типnumber
По умолчанию0.25
≤ 1> 0
NAG alpha определяет, насколько положительный промпт перенаправляет нормализованный guidance, объединяющий положительный и негативный промпты. При меньших значениях итоговое взвешивание сильнее влияет в пользу положительного промпта, а при больших уменьшает перенаправление.
nag_endнеобязательно
Типnumber
По умолчанию0.25
≤ 1> 0
Порог NAG, выраженный как доля шагов генерации. Исходные процессоры внимания FLUX начинают работать после того, как NAG выполняется в течение этой начальной доли.
image_urlобязательно image
Типurl · image
URL изображения, содержащего исходное изображение.
change_map_image_urlобязательно
Типurl · image
URL карты изменений.
strengthнеобязательно
Типnumber
По умолчанию0.85
0,01 – 1
Сила дифференциальной диффузии: от сохранения исходного изображения при 0.0 до полной переделки при 1.0.
обязательно Каноническое имя, также принимается

Параметры файлов принимают общедоступный https:// URL, data: URI размером до 10 MB или file_url загруженного файла. Файлы

Результат

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "flux-general/differential-diffusion",
  "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": 138,
    "usd": "0.138",
    "charged": 138,
    "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",
    "change_map_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://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
Ваши файлы — ваш выборКаждый URL из outputs[].url — это копия в нашем хранилище: она хранится навсегда (оплата за ГБ в месяц) или 7 дней бесплатно — в зависимости от настройки вашего аккаунта или параметра ?storage=.
Одинаковая структура у каждой моделиtype, url, content_type, width, height и duration — одинаково для изображений, видео и аудио. output — собственный объект результата модели.
Поля результата
images
array of object {url, width, height, content_type}Информация о файлах сгенерированных изображений.
timings
object
seed
integerСид генерации изображения, включая случайно выбранное значение, если во входных данных сид не указан; в противном случае повторяет переданное значение.
has_nsfw_concepts
array of booleanПоказывает, присутствуют ли в сгенерированных изображениях концепции NSFW.
prompt
stringПромпт, используемый при генерации изображения.

Другие модели: Редактирование изображений

Для AI-агентов: эта страница в формате Markdown доступна по адресу https://doitong.com/ru/developers/models/flux-general/differential-diffusion.md. Все модели и руководства: https://doitong.com/developers/llms.txt