Einführung
FLUX.1 Dev ControlNet LoRA Text-zu-Bild erzeugt Bilder mit FLUX.1 [dev], dem Modell mit 12 Milliarden Parametern von Black Forest Labs, geführt von ControlNet Union Pro 2.0 von Shakker Labs, und lädt dabei bis zu drei Ihrer eigenen LoRA-Dateien. Ein Kontrollbild legt Pose, Tiefe oder Umrisse fest; der Prompt entscheidet, wer und was im Bild zu sehen ist. Die Plattform legt keinen Content-Filter über Prompt, Gewichte oder Bild.
Wichtige Funktionen und Highlights
Ein Netz, fünf Kartentypen
Canny-Linien, Soft Edges, Tiefe, Pose-Skelette und Graustufenfotos funktionieren alle über denselben Endpunkt. Es gibt keinen Moduswechsel: Das Modell liest die Karte, die Sie senden.
Regler für Stärke und Timing
Die Kontrollstärke (0 bis 1) legt fest, wie strikt der Karte gefolgt wird, und Start und Ende des Kontrollfensters, wann sie während der Entrauschung wirkt.
Ihre eigenen LoRAs
Pro Anfrage lassen sich bis zu drei FLUX.1-dev-LoRAs laden. Eine LoRA ohne Inhaltsfilter mit Pose-Skelett lieferte in unseren Tests die Stufe Stark.
Bis zu vier Bilder pro Durchlauf
Fordern Sie ein bis vier Bilder aus derselben Karte an, abgerechnet pro Bild.
Request-Parameter
| Parameter | Pflicht | Beschreibung |
|---|---|---|
prompt | Ja | Beschreiben Sie das gewünschte Bild: Personen, Kleidung, Umgebung und Licht. Das Kontrollbild legt nur das Layout fest. mindestens 1 Zeichen · höchstens 5000 Zeichen |
control_image_url | Ja | Die Kontrollkarte: ein Pose-Skelett, eine Tiefenkarte, Canny- oder Soft-Edge-Linien oder ein Graustufenfoto bzw. normales Foto. |
control_strength | Nein | Wie stark das Ergebnis der Kontrollkarte folgt, 0 bis 1; standardmäßig 0,7. Pose-Karten funktionieren gut bei etwa 0,9; bei 0,3 wurde unsere Pose ignoriert. |
control_guidance_start | Nein | Der Punkt der Entrauschung, 0 bis 1, an dem die Karte zu wirken beginnt; standardmäßig 0. Darf nicht nach dem Ende liegen. |
control_guidance_end | Nein | Der Punkt der Entrauschung, 0 bis 1, an dem die Karte aufhört zu wirken; standardmäßig 0,8. Ein früheres Ende, bei Pose-Karten um 0,65, lässt den Details mehr Freiheit. |
resolution | Nein | 1k liefert 1.024 Pixel an der langen Seite und ist der Standard; 1.5k liefert 1.536, jeweils im Seitenverhältnis des Kontrollbilds. Beide kosten gleich viel. |
num_outputs | Nein | Wie viele Bilder aus derselben Karte erzeugt werden, 1 bis 4; standardmäßig 1. Jedes Bild wird berechnet, vier Bilder kosten also das Vierfache eines einzelnen. |
loras | Nein | Bis zu drei Einträge {path, scale}, trainiert für FLUX.1 dev; scale 0 bis 4, 1 ist neutral. Eine LoRA für eine andere Modellfamilie lässt die Anfrage scheitern. Standardwert: |
guidance_scale | Nein | Wie genau das Bild dem Prompt folgt, 0 bis 20; standardmäßig 3,5. Ändert den Preis nicht. |
steps | Nein | Entrauschungsschritte, 1 bis 50; standardmäßig 28. Weniger Schritte liefern schneller und etwas weicher. |
output_format | Nein | Standardmäßig JPEG, bei Bedarf PNG oder WebP. Das Format ändert den Preis nicht. |
seed | Nein | Hält Ergebnisse vergleichbar, während Sie Stärke oder LoRA ändern. Er garantiert nicht bei jedem Durchlauf dieselben Pixel. |
Preis
$0.036 / Bild
Abgerechnet pro Bild: Ein Durchlauf mit vier Bildern kostet das Vierfache eines einzelnen. Auflösungsstufe, Ausgabeformat und das Laden von LoRAs ändern den Preis nicht.
Anwendungsfälle
Eine Pose übernehmen
Extrahieren oder zeichnen Sie ein Skelett einmal und rendern Sie dieselbe Pose mit jeder Person und jedem Outfit.
Ein Foto neu inszenieren
Behalten Sie die Komposition eines Fotos über seine Canny-, Soft-Edge- oder Graustufenkarte und ändern Sie Besetzung, Garderobe und Licht.
Serien mit einem Layout
Verwenden Sie eine Kontrollkarte wieder, damit alle Bilder eines Sets denselben Bildausschnitt haben.
Prompt-Leitfaden und Praxistipps
Die Karte danach wählen, was sich ändern soll
Ein Pose-Skelett überlässt die Kleidung dem Prompt. Tiefen- und Linienkarten behalten die Falten der Kleidung aus dem Foto bei, von dem sie abgepaust wurden; in unseren Tests folgte das Modell diesen Falten statt dem Prompt.
Mit den empfohlenen Einstellungen beginnen
Shakker Labs empfiehlt für Canny und Soft Edge eine Stärke von 0,7 mit einem Fenster, das bei 0,8 endet, für Tiefe 0,8 und für Pose-Karten etwa 0,9 mit einem Fenster, das bei 0,65 endet.
Das Seitenverhältnis anpassen
Die Ausgabe übernimmt die Form des Kontrollbilds. Schneiden Sie die Karte auf den gewünschten Bildausschnitt zu, bevor Sie sie senden.
Das Basismodell der LoRA prüfen
Nur FLUX.1-dev-LoRAs funktionieren. Eine LoRA für eine andere Modellfamilie lässt die Anfrage scheitern, statt ignoriert zu werden.
API-Schnellstart
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${SPICY_IDEMPOTENCY_KEY:-$(uuidgen)}"
curl -X POST https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/createTask \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "black-forest-labs/flux-1-dev-controlnet-lora/text-to-image",
"input": {
"control_image_url": "https://example.com/reference.png",
"num_outputs": 1,
"output_format": "jpeg",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
Authentifizierung, vollständiges Schema, Polling und Fehlerbehandlung stehen in der API-Referenz.
