FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras
انٹیگریٹ کریں
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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/flux-general?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
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",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/flux-general", 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"])
# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/ur/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.com/v1/mcp \
--header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
"model_id": "flux-general",
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
}
Doitong API کے ذریعے FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras ماڈل (flux-general) کو کال کریں۔ ایجنٹس کے لیے دستاویزات: https://doitong.com/ur/developers/models/flux-general.md
POST https://api.doitong.com/v1/run/flux-general?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
اگر جواب کی اسٹیٹس "queued" یا "running" ہو تو GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 کو اس وقت تک پول کریں جب تک یہ "succeeded" نہ ہو جائے؛ فائلیں outputs[].url میں ہیں۔ رن سے پہلے درست قیمت حاصل کرنے کے لیے اسی باڈی کے ساتھ POST https://api.doitong.com/v1/quote/flux-general کریں۔
یہ درخواست: ≈$0.30 300 API کریڈٹس اس صفحے پر چلائیں
آپ کی نئی API کلید۔ یہ صرف ابھی دکھائی جاتی ہے اور پہلے ہی نیچے موجود کوڈ اور API کلید کے فیلڈ میں شامل ہے۔ اسے خفیہ رکھیں: اسے کبھی بھی ایسے کوڈ میں شامل نہ کریں جو براؤزر میں چلتا ہو۔
Doitong پر بنایا گیا
Doitong کمیونٹی کے FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras سے بنائے گئے عوامی کام۔ ایک کلک میں پرامپٹ دوبارہ استعمال کریں۔
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 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 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, 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 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 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 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 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...
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 dan celana riding fit. Ia sedang bersiap melakukan freestyle menggunakan motor sport 500cc berwarna merah,...
درخواست بنائیں
کنٹرولز ماڈل اسکیما سے تیار ہوتے ہیں۔ آپ کے بدلنے کے ساتھ کوڈ اور قیمت اپ ڈیٹ ہوتے ہیں۔
/run/flux-general?wait=20
قیمت → $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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/flux-general?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
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",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/flux-general", 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"])
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "run",
"arguments": {
"model_id": "flux-general",
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
یہ درخواست چلائیں
آپ کی key اسی براؤزر میں رہتی ہے: یہ صرف Doitong API کو بھیجی جاتی ہے اور صرف اس صورت میں localStorage میں محفوظ ہوتی ہے جب آپ Remember منتخب کریں۔ API کلید حاصل کریں
FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras کے بارے میں
`prompt` سے تصاویر تخلیق کرتا ہے اور کئی کنڈیشننگ طریقے فراہم کرتا ہے: `loras`، `control_loras`، `controlnets`، `controlnet_unions`، `ip_adapters` اور `easycontrols`، جبکہ ماسک والے حصوں کے لیے `fill_image` بھی دستیاب ہے۔ یہ `reference_image_url`، منفی پرامپٹس، اور euler یا dpmpp_2m شیڈیولر کا انتخاب بھی قبول کرتا ہے۔ ہر کال میں زیادہ سے زیادہ 10 تصاویر، png یا jpeg میں۔
پیرامیٹرز
معیاری نام یا مقامی نام میں سے صرف ایک بھیجیں، دونوں نہیں۔ معیاری نام
promptلازمی
image_sizeاختیاری
num_inference_stepsاختیاری
seedاختیاری
lorasاختیاری
loras[].pathلازمی
loras[].scaleاختیاری
control_lorasاختیاری
control_loras[].pathلازمی
control_loras[].scaleاختیاری
control_loras[].control_image_urlلازمی
control_loras[].preprocessاختیاری
controlnetsاختیاری
controlnets[].pathلازمی
controlnets[].config_urlاختیاری
controlnets[].variantاختیاری
controlnets[].control_image_urlلازمی
controlnets[].mask_image_urlاختیاری
controlnets[].mask_thresholdاختیاری
controlnets[].conditioning_scaleاختیاری
controlnets[].start_percentageاختیاری
controlnets[].end_percentageاختیاری
controlnet_unionsاختیاری
controlnet_unions[].pathلازمی
controlnet_unions[].config_urlاختیاری
controlnet_unions[].variantاختیاری
controlnet_unions[].controlsلازمی
controlnet_unions[].controls[].control_image_urlلازمی
controlnet_unions[].controls[].mask_image_urlاختیاری
controlnet_unions[].controls[].control_modeلازمی
controlnet_unions[].controls[].conditioning_scaleاختیاری
controlnet_unions[].controls[].mask_thresholdاختیاری
controlnet_unions[].controls[].start_percentageاختیاری
controlnet_unions[].controls[].end_percentageاختیاری
ip_adaptersاختیاری
ip_adapters[].pathلازمی
ip_adapters[].subfolderاختیاری
ip_adapters[].weight_nameاختیاری
ip_adapters[].image_encoder_pathلازمی
ip_adapters[].image_encoder_subfolderاختیاری
ip_adapters[].image_encoder_weight_nameاختیاری
ip_adapters[].image_urlلازمی
ip_adapters[].mask_image_urlاختیاری
ip_adapters[].mask_thresholdاختیاری
ip_adapters[].scaleلازمی
easycontrolsاختیاری
easycontrols[].control_method_urlلازمی
easycontrols[].scaleاختیاری
easycontrols[].image_urlلازمی
easycontrols[].image_control_typeلازمی
fill_imageاختیاری
fill_image.fill_image_urlاختیاری
guidance_scaleاختیاری
real_cfg_scaleاختیاری
use_real_cfgاختیاری
use_cfg_zeroاختیاری
num_imagesاختیاری
num_outputs
enable_safety_checkerاختیاری
reference_image_urlاختیاری
reference_strengthاختیاری
reference_startاختیاری
reference_endاختیاری
base_shiftاختیاری
max_shiftاختیاری
output_formatاختیاری
use_beta_scheduleاختیاری
sigma_scheduleاختیاری
schedulerاختیاری
negative_promptاختیاری
nag_scaleاختیاری
nag_tauاختیاری
nag_alphaاختیاری
nag_endاختیاری
فائل پیرامیٹرز عوامی https:// URL، 10 MB تک کی data: URI، یا اپ لوڈ کے file_url کو قبول کرتے ہیں۔ فائلیں
آؤٹ پٹ
{
"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"
}
}
آؤٹ پٹ کے فیلڈز
- images
- array of object {url, width, height, content_type}تیار کردہ تصاویر کی فائل کی معلومات۔
- timings
- object
- seed
- integerتصویر کی تخلیق کا سیڈ، جس میں ان پٹ میں سیڈ نہ دینے پر تصادفی طور پر منتخب قدر شامل ہوتی ہے؛ بصورتِ دیگر فراہم کردہ قدر دہرائی جاتی ہے۔
- has_nsfw_concepts
- array of booleanبتاتا ہے کہ تخلیق کردہ تصاویر میں NSFW تصورات موجود ہیں یا نہیں۔
- prompt
- stringتصویر کی تخلیق کے دوران استعمال ہونے والا پرامپٹ۔
دیگر FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras ورژنز
مزید ماڈلز: متن سے تصویر
AI ایجنٹس کے لیے: یہ صفحہ Markdown میں یہاں موجود ہے https://doitong.com/ur/developers/models/flux-general.md. تمام ماڈلز اور گائیڈز: https://doitong.com/developers/llms.txt







