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

> การแก้ไขภาพด้วย FLUX.1 [dev] โดยใช้แผนที่การเปลี่ยนแปลงเพื่อกำหนดระดับการปรับของแต่ละพื้นที่

แปลงภาพต้นฉบับทีละพื้นที่ โดยใช้ภาพแผนที่การเปลี่ยนแปลงเพื่อควบคุมระดับการปรับของแต่ละบริเวณ ต้องระบุ `prompt`, `image_url` และ `change_map_image_url` นอกจากนี้ยังรองรับ LoRAs, ControlNets, IP-Adapters และภาพอ้างอิง `num_inference_steps` ทำงานตั้งแต่ 1 ถึง 50 และ `num_images` สูงสุด 10 ภาพ พร้อมเอาต์พุต png หรือ jpeg

- Model id: `flux-general/differential-diffusion`
- Made by: Black Forest Labs
- Category: Image Editing
- Output: image
- Estimated price per run: $0.138 / image (cheapest run $0.138 (138 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/flux-general/differential-diffusion`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/flux-general/differential-diffusion`
- Docs page: https://doitong.com/th/developers/models/flux-general/differential-diffusion

## Pricing

Price: **$0.138 / image**. Estimated from the typical cost of one run, per output (`num_images`). The quote is exactly what the run charges.

The full example input below costs $0.138 = 138 API credits (1 image × 138 API credits).

Prices are the upstream price in USD, paid from the API balance in API credits (1000 API credits = 1 USD). `POST https://api.doitong.com/v1/quote/flux-general/differential-diffusion` with the same JSON body returns the exact price for that input; the quote is exactly what a run charges. Invalid input is never charged and failed or canceled requests are refunded automatically.

## Input parameters

Send either the canonical name or the native field name (not both). Canonical names are the same across models.

| Parameter | Canonical name | Type | Required | Default | Allowed values / range | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string | yes |  |  | พรอมต์ที่กำกับการสร้างรูปภาพ |
| `image_size` |  | object {width, height} \| enum (string) | no |  | `square_hd`, `square`, `portrait_4_3`, `portrait_16_9`, `landscape_4_3`, `landscape_16_9` | ขนาดของรูปภาพที่สร้างขึ้น |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `28` | 1 – 50 | จำนวนขั้นตอน inference ที่ต้องดำเนินการ |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Seed สำหรับสร้างรูปภาพซ้ำได้: พรอมต์และ seed เดียวกันจะให้รูปภาพเดียวกันเมื่อเวอร์ชันโมเดลไม่เปลี่ยนแปลง |
| `loras` |  | array of object {path, scale} | no | `[]` |  | LoRA ที่รวมเอฟเฟกต์เข้าด้วยกันเพื่อสร้างรูปภาพ โดยไม่จำกัดจำนวนที่ส่ง |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | ตำแหน่งของน้ำหนัก LoRA ระบุเป็น URL หรือพาธ |
| `loras[].scale` |  | object \| number | no | `1` |  | สเกลที่ใช้กับน้ำหนัก LoRA ก่อนผสานเข้ากับโมเดลฐาน ระบุพจนานุกรมในรูปแบบ {"layer_name":layer_scale} เพื่อตั้งค่าสเกลของแต่ละเลเยอร์ ส่วนเลเยอร์ที่ไม่ระบุจะใช้ 1.0 |
| `control_loras` |  | array of object {path, scale, control_image_url, preprocess} | no | `[]` |  | LoRA ของรูปภาพควบคุมที่ผสานเป็นการกำหนดค่ารวมสำหรับการสร้างรูปภาพสุดท้าย โดยไม่จำกัดจำนวนที่ส่ง |
| `control_loras[].path` |  | string | yes |  |  | ตำแหน่งของน้ำหนัก LoRA ระบุเป็น URL หรือพาธ |
| `control_loras[].scale` |  | object \| number | no | `1` |  | สเกลที่ใช้กับน้ำหนัก LoRA ก่อนผสานเข้ากับโมเดลฐาน ระบุพจนานุกรมในรูปแบบ {"layer_name":layer_scale} เพื่อตั้งค่าสเกลของแต่ละเลเยอร์ ส่วนเลเยอร์ที่ไม่ระบุจะใช้ 1.0 |
| `control_loras[].control_image_url` |  | string (image URL) | yes |  |  | URL รูปภาพที่ให้รูปภาพควบคุม |
| `control_loras[].preprocess` |  | enum (string) | no | `None` | `canny`, `depth`, `None` | วิธีการประมวลผลล่วงหน้าที่ใช้กับรูปภาพที่ส่งมา |
| `controlnets` |  | array of object {path, config_url, variant, control_image_url, mask_image_url, mask_threshold, conditioning_scale, start_percentage, end_percentage} | no | `[]` |  | การกำหนดค่า ControlNet สำหรับการสร้างรูปภาพ ซึ่งปัจจุบันจำกัดไว้ที่ ControlNet เดียว |
| `controlnets[].path` |  | string | yes |  |  | ตำแหน่งน้ำหนัก ControlNet ซึ่งระบุเป็น URL หรือเส้นทาง |
| `controlnets[].config_url` |  | string \| null | no |  |  | URL เสริมที่ชี้ไปยังไฟล์ config.json ของ ControlNet |
| `controlnets[].variant` |  | string \| null | no |  |  | ตัวแปรเสริมสำหรับใช้กับคีย์ของที่เก็บ Hugging Face |
| `controlnets[].control_image_url` |  | string (image URL) | yes |  |  | URL รูปภาพที่ให้รูปภาพควบคุม |
| `controlnets[].mask_image_url` |  | string (image URL) | no |  |  | URL ของมาสก์ที่เชื่อมโยงกับรูปภาพควบคุม |
| `controlnets[].mask_threshold` |  | number | no | `0.5` | 0.01 – 0.99 | ค่าเกณฑ์ของมาสก์ |
| `controlnets[].conditioning_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 2 | การปรับสเกลที่ใช้กับน้ำหนัก ControlNet ก่อนรวมเข้ากับโมเดลพื้นฐาน |
| `controlnets[].start_percentage` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | เปอร์เซ็นต์ของจำนวน timestep ทั้งหมดที่ ControlNet เริ่มมีผลต่อการสร้างรูปภาพ |
| `controlnets[].end_percentage` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | เปอร์เซ็นต์ของจำนวน timestep ทั้งหมดที่ ControlNet หยุดมีผลต่อการสร้างรูปภาพ |
| `controlnet_unions` |  | array of object {path, config_url, variant, controls} | no | `[]` |  | การกำหนดค่า ControlNet union สำหรับการสร้างรูปภาพ โดยอยู่ภายใต้ข้อจำกัดปัจจุบันที่รองรับ ControlNet เดียว |
| `controlnet_unions[].path` |  | string | yes |  |  | ตำแหน่งน้ำหนัก ControlNet ซึ่งระบุเป็น URL หรือเส้นทาง |
| `controlnet_unions[].config_url` |  | string \| null | no |  |  | URL เสริมที่ชี้ไปยังไฟล์ config.json ของ ControlNet |
| `controlnet_unions[].variant` |  | string \| null | no |  |  | ตัวแปรเสริมสำหรับใช้กับคีย์ของที่เก็บ Hugging Face |
| `controlnet_unions[].controls` |  | array of object {control_image_url, mask_image_url, control_mode, conditioning_scale, mask_threshold, start_percentage, end_percentage} | yes |  |  | รูปภาพควบคุมและโหมดที่เกี่ยวข้องซึ่งส่งให้ ControlNet |
| `controlnet_unions[].controls[].control_image_url` |  | string (image URL) | yes |  |  | URL รูปภาพที่ให้รูปภาพควบคุม |
| `controlnet_unions[].controls[].mask_image_url` |  | string (image URL) | no |  |  | URL ของมาสก์ที่เชื่อมโยงกับรูปภาพควบคุม |
| `controlnet_unions[].controls[].control_mode` |  | enum (string) | yes |  | `canny`, `tile`, `depth`, `blur`, `pose`, `gray`, `low-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_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 2 | การปรับสเกลที่ใช้กับน้ำหนัก ControlNet ก่อนรวมเข้ากับโมเดลพื้นฐาน |
| `controlnet_unions[].controls[].mask_threshold` |  | number | no | `0.5` | 0.01 – 0.99 | ค่าเกณฑ์ของมาสก์ |
| `controlnet_unions[].controls[].start_percentage` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | เปอร์เซ็นต์ของจำนวน timestep ทั้งหมดที่ ControlNet เริ่มมีผลต่อการสร้างรูปภาพ |
| `controlnet_unions[].controls[].end_percentage` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | เปอร์เซ็นต์ของจำนวน timestep ทั้งหมดที่ ControlNet หยุดมีผลต่อการสร้างรูปภาพ |
| `ip_adapters` |  | array of object {path, subfolder, weight_name, image_encoder_path, image_encoder_subfolder, image_encoder_weight_name, image_url, mask_image_url, mask_threshold, scale} | no | `[]` |  | IP-Adapter ที่ใช้ระหว่างการสร้างรูปภาพ |
| `ip_adapters[].path` |  | string | yes |  |  | ตำแหน่งของ IP-Adapter บน Hugging Face |
| `ip_adapters[].subfolder` |  | string \| null | no |  |  | โฟลเดอร์ย่อยที่มีน้ำหนักของ ip_adapter |
| `ip_adapters[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | ชื่อไฟล์ Safetensors สำหรับน้ำหนักของ IP-Adapter |
| `ip_adapters[].image_encoder_path` |  | string | yes |  |  | ตำแหน่งตัวเข้ารหัสรูปภาพของ IP-Adapter เช่น 'openai/clip-vit-large-patch14' |
| `ip_adapters[].image_encoder_subfolder` |  | string \| null | no |  |  | โฟลเดอร์ย่อยที่มีน้ำหนักสำหรับตัวเข้ารหัสรูปภาพ |
| `ip_adapters[].image_encoder_weight_name` |  | string \| null | no |  |  | ชื่อตัวเข้ารหัสรูปภาพ |
| `ip_adapters[].image_url` |  | string (image URL) | yes |  |  | URL ของรูปภาพ conditioning ที่ส่งให้ IP-Adapter |
| `ip_adapters[].mask_image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | URL ของมาสก์ที่เชื่อมโยงกับรูปภาพควบคุม |
| `ip_adapters[].mask_threshold` |  | number | no | `0.5` | 0.01 – 0.99 | ค่าเกณฑ์ของมาสก์ |
| `ip_adapters[].scale` |  | number | yes |  |  | ปัจจัยการปรับสเกลของ IP-Adapter |
| `easycontrols` |  | array of object {control_method_url, scale, image_url, image_control_type} | no | `[]` |  | อินพุต EasyControl ที่ใช้ระหว่างการสร้างรูปภาพ |
| `easycontrols[].control_method_url` |  | string | yes |  |  | URL น้ำหนัก safetensor ของวิธีควบคุม หรือตัวระบุที่รองรับ: `canny`, `depth`, `hedsketch`, `inpainting`, `pose`, `seg`, `subject`, `ghibli` |
| `easycontrols[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 2 | ปัจจัยการปรับสเกลของวิธีควบคุม |
| `easycontrols[].image_url` |  | string (image URL) | yes |  |  | URL ของรูปภาพที่ใช้เป็นอินพุตควบคุม |
| `easycontrols[].image_control_type` |  | enum (string) | yes |  | `subject`, `spatial` | โหมดควบคุมรูปภาพ รองรับ `spatial` หรือ `subject` อย่างใดอย่างหนึ่ง |
| `fill_image` |  | object {fill_image_url} \| null | no |  |  | รูปภาพอินพุตที่นำทางการสร้างและสามารถจัดหาเนื้อหาสำหรับพื้นที่ที่ถูกมาสก์ |
| `fill_image.fill_image_url` |  | string (image URL) \| array of image URL | no | `[]` |  | URL ของรูปภาพสำหรับเติมผ่าน redux prompting |
| `guidance_scale` |  | number | no | `3.5` | 0 – 20 | ระดับการยึดตามพรอมต์สำหรับการเลือกรูปภาพ ซึ่งแสดงเป็น CFG (Classifier Free Guidance) |
| `real_cfg_scale` |  | number | no | `3.5` | 0 – 5 | ระดับการยึดตามพรอมต์สำหรับการเลือกรูปภาพ ซึ่งแสดงเป็น CFG (Classifier Free Guidance) |
| `use_real_cfg` |  | boolean | no | `false` |  | สวิตช์ CFG แบบคลาสสิก ซึ่งเปิดใช้งานโดยอัตโนมัติเมื่อใช้ XLabs IP-Adapter v1 พฤติกรรมการนำทางเหมือนกับโมเดลอย่าง SD1.5 และ SDXL |
| `use_cfg_zero` |  | boolean | no | `false` |  | เปิดใช้การสุ่มตัวอย่างการเริ่มต้น CFG-zero ตามที่อธิบายไว้ที่ https://arxiv.org/abs/2503.18886 |
| `num_images` | `num_outputs` | integer | no | `1` | 1 – 10 | กำหนดจำนวนรูปภาพที่จะสร้าง ตัวเลือกนี้จะถูกกำหนดเป็น 1 เมื่อสตรีมเอาต์พุต |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | การตรวจสอบความปลอดภัย ซึ่งจะแทนที่รูปภาพที่ถูกทำเครื่องหมายว่าไม่ปลอดภัยด้วยรูปภาพสีดำ ค่า true จะเปิดใช้การตรวจสอบ ส่วน false จะปิดใช้เฉพาะสำหรับบัญชีที่ได้รับอนุญาต ขณะที่คำขอที่ไม่มีการอนุญาตจะได้รับการตรวจสอบเสมอ |
| `reference_image_url` |  | string (image URL) | no |  |  | URL ของรูปภาพที่ใช้สำหรับการนำทางแบบ Reference-Only |
| `reference_strength` |  | number | no | `0.65` | -3 – 3 | อิทธิพลของรูปภาพอ้างอิงระหว่างการสร้างแบบ reference_only หากไม่ได้ส่งรูปภาพอ้างอิง การตั้งค่าความแรงนี้จะไม่มีผล |
| `reference_start` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | จุดเริ่มต้นของการนำทางด้วยข้อมูลอ้างอิง แสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ของ timestep ทั้งหมด |
| `reference_end` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | จุดสิ้นสุดของการนำทางด้วยข้อมูลอ้างอิง แสดงเป็นเปอร์เซ็นต์ของ timestep ทั้งหมด |
| `base_shift` |  | number | no | `0.5` | 0.01 – 5 | การเลื่อนพื้นฐานที่ใช้กับ timestep ตามกำหนดการ |
| `max_shift` |  | number | no | `1.15` | 0.01 – 5 | การเลื่อนสูงสุดที่ใช้กับ timestep ตามกำหนดการ |
| `output_format` |  | enum (string) | no | `png` | `jpeg`, `png` | รูปแบบไฟล์ของรูปภาพผลลัพธ์ |
| `use_beta_schedule` |  | boolean | no | `false` |  | ควบคุมว่าจะใช้ beta sigmas หรือไม่ |
| `sigma_schedule` |  | string \| null | no |  |  | กำหนดการ sigma ที่ใช้ระหว่างการลดสัญญาณรบกวน |
| `scheduler` |  | enum (string) | no | `euler` | `euler`, `dpmpp_2m` | ตัวจัดกำหนดการที่ใช้ระหว่างการลดสัญญาณรบกวน |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | พรอมต์เชิงลบที่ประมวลผลด้วย NAG โดยค่าเริ่มต้น เพื่อยับยั้งคุณลักษณะที่ไม่ต้องการซึ่งระบุไว้ในรูปภาพที่สร้าง |
| `nag_scale` |  | number | no | `3` | ≤ 10, > 1 | การหลีกเลี่ยงพรอมต์เชิงลบที่ควบคุมด้วยสเกล NAG การเพิ่มค่านี้ทำให้รูปภาพที่สร้างมีความคล้ายกับคำอธิบายเชิงลบน้อยลง |
| `nag_tau` |  | number | no | `2.5` | > 0 | การตั้งค่า NAG tau สำหรับการทำ normalization ของ hidden state แนะนำให้คงค่าเดิมไว้ การเพิ่มค่าจะทำให้ normalization อ่อนลงและเสี่ยงต่อการเบี่ยงเบนจากรูปภาพต้นฉบับโดยไม่คาดคิด |
| `nag_alpha` |  | number | no | `0.25` | ≤ 1, > 0 | NAG alpha กำหนดระดับที่พรอมต์เชิงบวกเปลี่ยนทิศทางการนำทางที่ทำ normalization ซึ่งรวมพรอมต์เชิงบวกและเชิงลบเข้าด้วยกัน การถ่วงน้ำหนักสุดท้ายนี้ทำให้พรอมต์เชิงบวกมีอิทธิพลมากขึ้นเมื่อใช้ค่าต่ำ และลดการเปลี่ยนทิศทางเมื่อใช้ค่าสูง |
| `nag_end` |  | number | no | `0.25` | ≤ 1, > 0 | จุดตัด NAG ที่แสดงเป็นสัดส่วนของขั้นตอนการสร้าง ตัวประมวลผล attention เดิมของ FLUX จะเข้าควบคุมหลังจาก NAG ทำงานครบสัดส่วนเริ่มต้นดังกล่าว |
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | URL ของรูปภาพที่ใช้เป็นรูปภาพเริ่มต้น |
| `change_map_image_url` |  | string (image URL) | yes |  |  | URL ที่ชี้ไปยังแผนที่การเปลี่ยนแปลง |
| `strength` |  | number | no | `0.85` | 0.01 – 1 | ความแรงของ differential diffusion ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่การคงรูปภาพต้นฉบับไว้ที่ 0.0 ไปจนถึงการสร้างใหม่ทั้งหมดที่ 1.0 |

File parameters (`reference_image_url`, `image`, `change_map_image_url`) take a public `https://` URL, a `data:` URI up to 10 MB, or the `file_url` of an upload from `POST /files`.

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "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"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "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"
}
```

## Run it

Set `DOITONG_API_KEY` to a key from https://doitong.com/developers/dashboard#keys. `?wait=20` returns the finished request in the same call when it is ready within 20 seconds; otherwise poll `GET /requests/{id}` (it also accepts `?wait=`), or pass `webhook_url`.

### curl

```bash
# 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_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"
  }'

# 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"
```

### JavaScript

```javascript
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
  "Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
  "Content-Type": "application/json",
};

// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/flux-general/differential-diffusion?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "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"
  }),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);

// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
  res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
  request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
```

### Python

```python
import os
import requests

API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "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",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/flux-general/differential-diffusion", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
    raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])

# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
    request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
    raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
```

### MCP

The MCP server at `https://api.doitong.com/v1/mcp` exposes the tools `search_models`, `get_model`, `quote`, `run`, `get_request`, `cancel_request`, `list_requests`, `create_upload` and `get_account`. A `run` call for this model:

```json
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "run",
    "arguments": {
      "model_id": "flux-general/differential-diffusion",
      "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"
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}
```

## Response

Every call returns a request object. `status` is one of `queued`, `running`, `succeeded`, `failed`, `canceled`. `outputs` lists the generated files with URLs on our storage (kept forever, or 7 days with `?storage=temporary`; `storage` says which); `output` is the model's own result object with the same URLs.

```json
{
  "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"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `images` | array of object {url, width, height, content_type} | ข้อมูลไฟล์สำหรับรูปภาพที่สร้าง |
| `timings` | object |  |
| `seed` | integer | seed สำหรับการสร้างรูปภาพ รวมถึงค่าที่สุ่มเลือกหากอินพุตไม่ได้ระบุ seed มิฉะนั้นจะใช้ค่าที่ระบุซ้ำ |
| `has_nsfw_concepts` | array of boolean | ระบุว่ามีแนวคิด NSFW ปรากฏในรูปภาพที่สร้างหรือไม่ |
| `prompt` | string | พรอมต์ที่ใช้ระหว่างการสร้างรูปภาพ |

## Related models

- [FLUX.1 \[dev\] with Controlnets and Loras](https://doitong.com/developers/models/flux-general.md) (`flux-general`): $0.30 / image
- [FLUX.1 \[dev\] with Controlnets and Loras · Image to Image](https://doitong.com/developers/models/flux-general/image-to-image.md) (`flux-general/image-to-image`): $0.15 / image
- [FLUX.1 \[dev\] with Controlnets and Loras · Inpainting](https://doitong.com/developers/models/flux-general/inpainting.md) (`flux-general/inpainting`): $0.192 / image
- [FLUX.1 \[dev\] with Controlnets and Loras · Rf Inversion](https://doitong.com/developers/models/flux-general/rf-inversion.md) (`flux-general/rf-inversion`): $0.025 / image
- [FLUX.1 Kontext \[pro\]](https://doitong.com/developers/models/flux-pro/kontext.md) (`flux-pro/kontext`): $0.04 / image
- [GPT Image 2.5 Edit](https://doitong.com/developers/models/openai/gpt-image-2.5/flare/edit.md) (`openai/gpt-image-2.5/flare/edit`): from $0.12 / image
- [Nano Banana 2 Edit](https://doitong.com/developers/models/nano-banana-2/edit.md) (`nano-banana-2/edit`): from $0.06 / image
- [Nano Banana Pro Edit](https://doitong.com/developers/models/nano-banana-pro/edit.md) (`nano-banana-pro/edit`): from $0.15 / image

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/flux-general/differential-diffusion
- All models and guides for AI agents: https://doitong.com/developers/llms.txt
- OpenAPI 3.1 with this model's typed request body: https://doitong.com/developers/openapi.json?model=flux-general/differential-diffusion
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/flux-general/differential-diffusion