Introduction
FLUX.1 Dev ControlNet LoRA Texte vers image génère des images avec FLUX.1 [dev], le modèle de 12 milliards de paramètres de Black Forest Labs, guidé par ControlNet Union Pro 2.0 de Shakker Labs, avec jusqu’à trois de vos propres fichiers LoRA chargés. Une image de contrôle fixe la pose, la profondeur ou les contours ; le prompt décide de qui et de quoi figure dans l’image. La plateforme n’ajoute aucun filtre de contenu au prompt, aux poids ni à l’image.
Fonctionnalités et points forts
Un seul réseau, cinq types de cartes
Contours canny, soft edge, profondeur, squelettes de pose et photos en niveaux de gris passent tous par le même point de terminaison. Il n’y a pas de sélecteur de mode : le modèle lit la carte que vous envoyez.
Réglages d’intensité et de timing
La force du contrôle (de 0 à 1) fixe la fermeté avec laquelle la carte est suivie, et le début et la fin de la fenêtre de contrôle déterminent quand elle s’applique pendant le débruitage.
Vos propres LoRA
Jusqu'à trois LoRA FLUX.1 dev se chargent par requête. Une LoRA sans filtre avec un squelette de pose a atteint le niveau Fort dans nos tests.
Jusqu’à quatre images par exécution
Demandez de une à quatre images à partir de la même carte, facturées à l’image.
Paramètres de requête
| Paramètre | Obligatoire | Description |
|---|---|---|
prompt | Oui | Décrivez l’image voulue : personnes, vêtements, décor et lumière. L’image de contrôle ne fixe que la composition. 1 caractères minimum · 5000 caractères maximum |
control_image_url | Oui | La carte de contrôle : squelette de pose, carte de profondeur, contours canny ou soft edge, ou photo en niveaux de gris ou ordinaire. Elle n’est pas extraite pour vous. |
control_strength | Non | À quel point le résultat suit la carte de contrôle, de 0 à 1 ; 0,7 par défaut. Les cartes de pose fonctionnent bien autour de 0,9 ; à 0,3, notre pose a été ignorée. |
control_guidance_start | Non | Le moment du débruitage, de 0 à 1, où la carte commence à s’appliquer ; 0 par défaut. Ne doit pas dépasser la fin. |
control_guidance_end | Non | Le moment du débruitage, de 0 à 1, où la carte cesse de s’appliquer ; 0,8 par défaut. Arrêter plus tôt, vers 0,65 pour les cartes de pose, laisse les détails plus libres. |
resolution | Non | 1k renvoie un grand côté de 1 024 pixels et c’est la valeur par défaut ; 1.5k renvoie 1 536, au ratio de l’image de contrôle. Les deux coûtent le même prix. |
num_outputs | Non | Combien d’images générer à partir de la même carte, de 1 à 4 ; 1 par défaut. Chaque image est facturée : quatre images coûtent quatre fois le prix d’une seule. |
loras | Non | Jusqu’à trois entrées {path, scale} entraînées pour FLUX.1 dev ; scale de 0 à 4, 1 est neutre. Un LoRA destiné à une autre famille de modèles fait échouer la requête. Valeur par défaut: |
guidance_scale | Non | À quel point l’image suit le prompt, de 0 à 20 ; 3,5 par défaut. Ne change pas le prix. |
steps | Non | Étapes de débruitage, de 1 à 50 ; 28 par défaut. Moins d’étapes reviennent plus vite et un peu plus doux. |
output_format | Non | JPEG par défaut, ou PNG ou WebP. Le format ne change pas le prix. |
seed | Non | Garde les résultats comparables pendant que vous ajustez l’intensité ou un LoRA. Elle ne garantit pas les mêmes pixels à chaque exécution. |
Tarification
$0.036 / image
Facturé à l’image : une exécution de quatre images coûte quatre fois le prix d’une seule. Le palier de résolution, le format de sortie et le chargement de LoRA ne changent pas le prix.
Cas d’utilisation
Reproduire une pose
Extrayez ou dessinez un squelette une fois, puis rendez la même pose avec n’importe quelle personne et n’importe quelle tenue.
Remettre en scène une photographie
Gardez la composition d’une photo grâce à sa carte canny, soft edge ou en niveaux de gris, et changez la distribution, la garde-robe et la lumière.
Des séries à composition unique
Réutilisez une carte de contrôle pour que chaque image d’un ensemble partage le même cadrage.
Guide de prompt et conseils pratiques
Choisir la carte selon ce qui doit changer
Un squelette de pose laisse les vêtements au prompt. Les cartes de profondeur et de traits conservent les plis des vêtements de la photo dont elles sont tirées, et dans nos tests le modèle a suivi ces plis plutôt que le prompt.
Partir des réglages conseillés
Shakker Labs suggère une force de 0,7 avec une fenêtre qui se termine à 0,8 pour canny et soft edge, 0,8 pour la profondeur, et environ 0,9 avec une fenêtre qui se termine à 0,65 pour les cartes de pose.
Respecter le ratio
La sortie prend la forme de l’image de contrôle. Recadrez la carte au format voulu avant de l’envoyer.
Vérifier le modèle de base du LoRA
Seuls les LoRA FLUX.1 dev fonctionnent. Un LoRA destiné à une autre famille de modèles fait échouer la requête au lieu d’être ignoré.
Démarrage rapide de l’API
# Generate the idempotency key once; reuse it when retrying after a lost response.
export SPICY_IDEMPOTENCY_KEY="${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"
La référence API détaille l’authentification, le schéma complet, le polling et la gestion des erreurs.
