Einführung
FLUX 3 Klein Base LoRA Text-zu-Bild erzeugt ein Bild aus einem geschriebenen Prompt auf Black Forest Labs' FLUX 3 Image Klein Base, dem nicht destillierten 5,6-Milliarden-Parameter-Checkpoint, den seine Macher für LoRA-Training empfehlen, mit bis zu drei eigenen LoRA-Dateien, die über direkte Links geladen werden. Wählen Sie eines von fünfzehn Seitenverhältnissen bei 1k oder 2k und JPEG, PNG oder WebP. LoRA-Dateien werden nicht geprüft, doch ohne passendes LoRA mildert das Modell die stärksten Prompts oft ab; für diese verwenden Sie FLUX 3 Klein LoRA.
Den Modus nach dem Ausgangsmaterial wählen
| Was Sie haben | Modus |
|---|---|
| eine geschriebene Beschreibung | FLUX 3 Klein Base LoRA Text-zu-Bild |
| ein bis drei Bilder zum Ändern oder Kombinieren | FLUX 3 Klein Base LoRA Bildbearbeitung |
Wichtige Funktionen und Highlights
Läuft LoRAs auf ihrem eigenen Checkpoint
Black Forest Labs empfiehlt, Klein-LoRAs auf Base zu trainieren, daher läuft ein LoRA, das Sie trainiert haben, hier auf genau dem Modell, von dem es gelernt hat. In unseren Tests veränderte ein auf Base trainiertes Figuren-LoRA Gesicht, Ohren und Oberfläche des Bildes bei 0,5 und stärker bei 1, während ein für FLUX.2 [klein] 9B gemachtes LoRA geladen wurde und gar nichts veränderte.
Exakte A/B-Paare
Derselbe Seed mit denselben Eingaben ergab in unseren Tests identische Pixel. Führen Sie den Prompt einmal ohne LoRA und einmal mit aus; jeder Unterschied zwischen beiden Bildern stammt vom LoRA, was ein frisches Trainingsergebnis viel leichter beurteilbar macht.
Bis zu drei LoRAs
Stapeln Sie bis zu drei Dateien, jede mit eigener Stärke von 0 bis 4, etwa eine Figur mit einem Stil daneben. LoRA-Links werden pro Anfrage geladen; eine Datei über 2 GB oder ein Link auf eine Modellseite lässt die Anfrage ohne Berechnung fehlschlagen.
Request-Parameter
| Parameter | Pflicht | Beschreibung |
|---|---|---|
prompt | Ja | Pflichtfeld, bis zu 5.000 Zeichen. Setzen Sie den Trigger-Satz des LoRAs an den Anfang, dann eine vollständige Beschreibung: Bildausschnitt, Motiv, Kleidung, Umgebung und Licht. mindestens 1 Zeichen · höchstens 5000 Zeichen |
aspect_ratio | Nein | Fünfzehn Formate von 3:1 bis 1:3; standardmäßig 1:1. Das Format ändert den Preis nicht. |
resolution | Nein | 1k (Standard) ist etwa ein Megapixel; 2k ist etwa vier Megapixel, z. B. |
loras | Nein | Bis zu drei {path, scale}-Einträge, die für FLUX 3 Image Klein trainiert wurden; Stärke 0 bis 4, standardmäßig 1. Standardwert: |
output_format | Nein | JPEG (Standard), PNG oder WebP. Ändert den Preis nicht. |
seed | Nein | Optional, 0 bis 2147483647. In unseren Tests ergaben derselbe Seed und dieselben Eingaben identische Pixel, sodass er die Wirkung eines LoRAs isoliert. |
Preis
Abgerechnet je Bild. 2k kostet mehr als 1k; Anzahl der LoRAs, Seitenverhältnis und Ausgabeformat ändern den Preis nicht.
| Spezifikation | Preis |
|---|---|
| $0.042 / Bild |
| $0.15 / Bild |
Anwendungsfälle
Ein frisches LoRA testen
Trainieren Sie auf FLUX 3 Image Klein Base und prüfen Sie die Datei hier in 1k gegen denselben Seed ohne sie und in 2k für Details, ohne eine eigene GPU warmzuhalten.
Figuren und Stile in Serien
Halten Sie eine Figur oder einen Look über fünfzehn Formate hinweg konsistent, von 3:1-Bannern bis zu 1:3-Smartphone-Bildschirmen, zu einem Preis je Größenstufe.
Prompt-Leitfaden und Praxistipps
Trigger zuerst, dann eine vollständige Beschreibung
Beginnen Sie mit dem Trigger-Satz von der Modellkarte des LoRAs und beschreiben Sie dann Bildausschnitt, Motiv, Kleidung, Ort und Licht in ganzen Sätzen. Klein ist auf lange Beschreibungen trainiert, und dieser Endpunkt sendet Ihren Prompt wie geschrieben.
Stärke bei etwa 0,5 bis 1 beginnen
Ein Figuren-LoRA bei 1 fügte in unseren Tests auch eine gemalte Oberfläche und eine zufällige Signatur hinzu; bei 0,5 blieb der Look fotografisch. Bewegen Sie sich in Schritten von 0,2 und prüfen Sie zuerst Gesichter und Hände.
Das Basismodell auf der Karte prüfen
Hier wirken nur LoRAs für FLUX 3 Image Klein. Wenn ein Lauf identisch mit demselben Seed ohne LoRA aussieht, wurde die Datei höchstwahrscheinlich für ein anderes Modell trainiert.
API-Schnellstart
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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: $SPICY_IDEMPOTENCY_KEY" \
-d '{
"model": "black-forest-labs/flux-3-klein-base-lora/text-to-image",
"input": {
"aspect_ratio": "1:1",
"output_format": "jpeg",
"prompt": "A ceramic teapot on a linen cloth, soft window light, muted palette",
"resolution": "1k"
}
}'
# Copy data.taskId from the response into TASK_ID, then poll the status.
TASK_ID="TASK_ID_FROM_RESPONSE"
curl "https://api.spicyapi.ai/api/v1/jobs/recordInfo?taskId=$TASK_ID" \
-H "Authorization: Bearer $SPICY_API_KEY"
Authentifizierung, vollständiges Schema, Polling und Fehlerbehandlung stehen in der API-Referenz.


























