FLUX.2 [klein] 4B הוא המודל הקומפקטי של Black Forest Labs ליצירת תמונה מתיאור טקסטואלי ולעריכת תמונות עם ייחוסים חזותיים. טרנספורמר ה־rectified-flow שלו, בעל ארבעה מיליארד פרמטרים, משלב יצירה ועריכה בארכיטקטורה אחת. מהדורת 4B בעלת השם המוגדר עברה זיקוק צעדים, ודוגמת הייחוס של היצרן משתמשת בארבעה צעדי הסקה.
תפקיד המודל הוא טיוטה חזותית אינטראקטיבית או תיקון: חקר סצנת מוצר, שינוי לבוש של דמות, שילוב נושא עם סביבה או ליטוש מראה של איור. התחילו באירוע או בקומפוזיציה החשובים, ואז תארו את הנושא, החומר, התאורה ונקודת המבט. בריף מוחשי יכול להניח כוס קרמיקה כחולה בגימור מט על שולחן אלון בהיר, בתקריב עם אור צד השומר על נראות הידית והזיגוג. התוצאה היא תמונה שיש לבדוק מול ההחלטות האלה.
פרופיל 4B המתועד מקבל עד ארבע תמונות קלט. הקצו לכל אחת תפקיד ברור: מראה מוצר, דמות, סביבה או סגנון. אם תמונה אחת היא הסצנה לעריכה, זהו אותה וציינו הן את השינוי והן את הפרטים שיש לשמור. למשל, שמרו על קווי המתאר והמשטח של הכוס מהתמונה הראשונה, השתמשו בחדר מהשנייה והחליפו רק את כיסוי השולחן. סדר הייחוסים והוראת שינוי מדויקת מעניקים לתיקון יעד ברור יותר מבקשה לשיפור כללי.
היצרן מבחין בין תקציב הייחוסים הקומפקטי הזה לבין הווריאנטים הגדולים יותר של FLUX.2. הוא גם מציין של־[klein] אין הרחבת הנחיה. ספקו בעצמכם את המידע התיאורי החשוב, לרבות היחס בין עצמים המופיעים בייחוסים, במקום להסתמך על הרחבה אוטומטית של תווית קצרה. לסדרה, שמרו על אותו ייחוס נושא ועל אותן דרישות חזותיות, תוך שינוי החלטת סצנה אחת בכל פעם.
הפרופיל המדויק של 4B אצל היצרן מציין פלט JPEG, PNG ו־WebP, עם JPEG כברירת מחדל. ערכי רוחב וגובה מפורשים מתועדים עם מינימום של 64 פיקסלים לכל אחד; דוגמת הייחוס בכרטיס המודל משתמשת בתמונה בגודל 1024×1024. הדוגמה הזו היא תצורת דגימה, ולא טענה שכל משימה חייבת להיות ריבועית או ש־1024 פיקסלים הם המקסימום של המודל. בחרו את החיתוך ואת מבנה התצוגה הרצויים לפני הכנת הבריף החזותי, ואז השוו כיתוב עדין ומאפיינים קטנים בגודל הזה.
דוגמת ארבעת הצעדים שפורסמה משתמשת ב־guidance_scale 1.0. שמרו על הפרדה בין המהדורה המזוקקת הזו לבין FLUX.2 [klein] Base 4B, שאות האימון הלא מזוקק שלו מיועד להתאמה, לאימון LoRA ולמחקר. Base 4B ומודלי 9B הם אפשרויות נפרדות, עם שיקולי הכנה ודגימה שונים. הבקרות הרגילות של המודל הקומפקטי שונות גם מהצעדים ומההכוונה המתכווננים של [flex]; ל־[max] יש יכולת חיפוש משלו לעיגון במידע.
כרטיס המודל המדויק אומר שהמודל הזה אינו מקור למידע עובדתי. טקסט כתוב בתוך תמונה יכול להיות לא מדויק או מעוות, והסצנה שנוצרה עשויה לסטות מהבקשה. לסגנון ההנחיה יש השפעה ניכרת על ההיצמדות. בדקו איות, כמויות, תוויות, זהות נושא ואת העצמים המסוימים שאמורים להישמר; קומפוזיציה מושכת אינה מעידה שמאפיין מוצר או עובדה מאוירת נכונים. היצרן מציין גם שפלטים סטטיסטיים יכולים לשקף הטיות בנתוני האימון.
לנכס שנבדק, שמרו עם התמונה את ייחוסי המקור, את הניסוח הסופי ואת זהות המודל שנבחר. תיעוד המהדורה מבחין בין דוגמת סימון מים ברמת הפיקסלים בקוד הייחוס לבין מטא־נתוני מקור C2PA המוחלים בתהליך הפלט המתארח אצל היצרן. שמירת מידע המקור שהוחזר עוזרת להסביר את מקור הנכס; היא נפרדת מבדיקת הצלחת השינוי החזותי שהתבקש.
", "aboutText": "FLUX.2 [klein] 4B הוא המודל הקומפקטי של Black Forest Labs ליצירת תמונה מתיאור טקסטואלי ולעריכת תמונות עם ייחוסים חזותיים. טרנספורמר ה־rectified-flow שלו, בעל ארבעה מיליארד פרמטרים, משלב יצירה ועריכה בארכיטקטורה אחת. מהדורת 4B בעלת השם המוגדר עברה זיקוק צעדים, ודוגמת הייחוס של היצרן משתמשת בארבעה צעדי הסקה.\n\nתפקיד המודל הוא טיוטה חזותית אינטראקטיבית או תיקון: חקר סצנת מוצר, שינוי לבוש של דמות, שילוב נושא עם סביבה או ליטוש מראה של איור. התחילו באירוע או בקומפוזיציה החשובים, ואז תארו את הנושא, החומר, התאורה ונקודת המבט. בריף מוחשי יכול להניח כוס קרמיקה כחולה בגימור מט על שולחן אלון בהיר, בתקריב עם אור צד השומר על נראות הידית והזיגוג. התוצאה היא תמונה שיש לבדוק מול ההחלטות האלה.\n\n### עריכה עם מערך ייחוסים קטן\n\nפרופיל 4B המתועד מקבל עד ארבע תמונות קלט. הקצו לכל אחת תפקיד ברור: מראה מוצר, דמות, סביבה או סגנון. אם תמונה אחת היא הסצנה לעריכה, זהו אותה וציינו הן את השינוי והן את הפרטים שיש לשמור. למשל, שמרו על קווי המתאר והמשטח של הכוס מהתמונה הראשונה, השתמשו בחדר מהשנייה והחליפו רק את כיסוי השולחן. סדר הייחוסים והוראת שינוי מדויקת מעניקים לתיקון יעד ברור יותר מבקשה לשיפור כללי.\n\nהיצרן מבחין בין תקציב הייחוסים הקומפקטי הזה לבין הווריאנטים הגדולים יותר של FLUX.2. הוא גם מציין של־[klein] אין הרחבת הנחיה. ספקו בעצמכם את המידע התיאורי החשוב, לרבות היחס בין עצמים המופיעים בייחוסים, במקום להסתמך על הרחבה אוטומטית של תווית קצרה. לסדרה, שמרו על אותו ייחוס נושא ועל אותן דרישות חזותיות, תוך שינוי החלטת סצנה אחת בכל פעם.\n\n### הגדרות פלט וגבולות המהדורות\n\nהפרופיל המדויק של 4B אצל היצרן מציין פלט JPEG, PNG ו־WebP, עם JPEG כברירת מחדל. ערכי רוחב וגובה מפורשים מתועדים עם מינימום של 64 פיקסלים לכל אחד; דוגמת הייחוס בכרטיס המודל משתמשת בתמונה בגודל 1024×1024. הדוגמה הזו היא תצורת דגימה, ולא טענה שכל משימה חייבת להיות ריבועית או ש־1024 פיקסלים הם המקסימום של המודל. בחרו את החיתוך ואת מבנה התצוגה הרצויים לפני הכנת הבריף החזותי, ואז השוו כיתוב עדין ומאפיינים קטנים בגודל הזה.\n\nדוגמת ארבעת הצעדים שפורסמה משתמשת ב־guidance_scale 1.0. שמרו על הפרדה בין המהדורה המזוקקת הזו לבין FLUX.2 [klein] Base 4B, שאות האימון הלא מזוקק שלו מיועד להתאמה, לאימון LoRA ולמחקר. Base 4B ומודלי 9B הם אפשרויות נפרדות, עם שיקולי הכנה ודגימה שונים. הבקרות הרגילות של המודל הקומפקטי שונות גם מהצעדים ומההכוונה המתכווננים של [flex]; ל־[max] יש יכולת חיפוש משלו לעיגון במידע.\n\n### פרטים שיש לבדוק בתמונה\n\nכרטיס המודל המדויק אומר שהמודל הזה אינו מקור למידע עובדתי. טקסט כתוב בתוך תמונה יכול להיות לא מדויק או מעוות, והסצנה שנוצרה עשויה לסטות מהבקשה. לסגנון ההנחיה יש השפעה ניכרת על ההיצמדות. בדקו איות, כמויות, תוויות, זהות נושא ואת העצמים המסוימים שאמורים להישמר; קומפוזיציה מושכת אינה מעידה שמאפיין מוצר או עובדה מאוירת נכונים. היצרן מציין גם שפלטים סטטיסטיים יכולים לשקף הטיות בנתוני האימון.\n\nלנכס שנבדק, שמרו עם התמונה את ייחוסי המקור, את הניסוח הסופי ואת זהות המודל שנבחר. תיעוד המהדורה מבחין בין דוגמת סימון מים ברמת הפיקסלים בקוד הייחוס לבין מטא־נתוני מקור C2PA המוחלים בתהליך הפלט המתארח אצל היצרן. שמירת מידע המקור שהוחזר עוזרת להסביר את מקור הנכס; היא נפרדת מבדיקת הצלחת השינוי החזותי שהתבקש.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "3da991b22a785280ea086cc508db37860ce3c286029452232c013d0d845d4067", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "he", "methods": [ { "html": "black-forest-labs/flux.2-klein-4bFLUX.2 [klein] 4B הוא מודל התמונות הקומפקטי של Black Forest Labs, שעבר זיקוק צעדים, ליצירה מטקסט ולעריכה עם עד ארבעה ייחוסים. התכנון שלו בארבעה צעדים תומך בעבודה חזותית אינטראקטיבית, תוך שמירה על זהות נפרדת מהמהדורה Base 4B שלא עברה זיקוק.
התיאור הזה מציג את יכולות המודל. הקלט, הפלט והאפשרויות הזמינים ב-Ailoot מפורטים בהמשך לפי השיטה שנבחרה.
FLUX.2 [klein] 4B הוא המודל הקומפקטי של Black Forest Labs ליצירת תמונה מתיאור טקסטואלי ולעריכת תמונות עם ייחוסים חזותיים. טרנספורמר ה־rectified-flow שלו, בעל ארבעה מיליארד פרמטרים, משלב יצירה ועריכה בארכיטקטורה אחת. מהדורת 4B בעלת השם המוגדר עברה זיקוק צעדים, ודוגמת הייחוס של היצרן משתמשת בארבעה צעדי הסקה.
תפקיד המודל הוא טיוטה חזותית אינטראקטיבית או תיקון: חקר סצנת מוצר, שינוי לבוש של דמות, שילוב נושא עם סביבה או ליטוש מראה של איור. התחילו באירוע או בקומפוזיציה החשובים, ואז תארו את הנושא, החומר, התאורה ונקודת המבט. בריף מוחשי יכול להניח כוס קרמיקה כחולה בגימור מט על שולחן אלון בהיר, בתקריב עם אור צד השומר על נראות הידית והזיגוג. התוצאה היא תמונה שיש לבדוק מול ההחלטות האלה.
פרופיל 4B המתועד מקבל עד ארבע תמונות קלט. הקצו לכל אחת תפקיד ברור: מראה מוצר, דמות, סביבה או סגנון. אם תמונה אחת היא הסצנה לעריכה, זהו אותה וציינו הן את השינוי והן את הפרטים שיש לשמור. למשל, שמרו על קווי המתאר והמשטח של הכוס מהתמונה הראשונה, השתמשו בחדר מהשנייה והחליפו רק את כיסוי השולחן. סדר הייחוסים והוראת שינוי מדויקת מעניקים לתיקון יעד ברור יותר מבקשה לשיפור כללי.
היצרן מבחין בין תקציב הייחוסים הקומפקטי הזה לבין הווריאנטים הגדולים יותר של FLUX.2. הוא גם מציין של־[klein] אין הרחבת הנחיה. ספקו בעצמכם את המידע התיאורי החשוב, לרבות היחס בין עצמים המופיעים בייחוסים, במקום להסתמך על הרחבה אוטומטית של תווית קצרה. לסדרה, שמרו על אותו ייחוס נושא ועל אותן דרישות חזותיות, תוך שינוי החלטת סצנה אחת בכל פעם.
הפרופיל המדויק של 4B אצל היצרן מציין פלט JPEG, PNG ו־WebP, עם JPEG כברירת מחדל. ערכי רוחב וגובה מפורשים מתועדים עם מינימום של 64 פיקסלים לכל אחד; דוגמת הייחוס בכרטיס המודל משתמשת בתמונה בגודל 1024×1024. הדוגמה הזו היא תצורת דגימה, ולא טענה שכל משימה חייבת להיות ריבועית או ש־1024 פיקסלים הם המקסימום של המודל. בחרו את החיתוך ואת מבנה התצוגה הרצויים לפני הכנת הבריף החזותי, ואז השוו כיתוב עדין ומאפיינים קטנים בגודל הזה.
דוגמת ארבעת הצעדים שפורסמה משתמשת ב־guidance_scale 1.0. שמרו על הפרדה בין המהדורה המזוקקת הזו לבין FLUX.2 [klein] Base 4B, שאות האימון הלא מזוקק שלו מיועד להתאמה, לאימון LoRA ולמחקר. Base 4B ומודלי 9B הם אפשרויות נפרדות, עם שיקולי הכנה ודגימה שונים. הבקרות הרגילות של המודל הקומפקטי שונות גם מהצעדים ומההכוונה המתכווננים של [flex]; ל־[max] יש יכולת חיפוש משלו לעיגון במידע.
כרטיס המודל המדויק אומר שהמודל הזה אינו מקור למידע עובדתי. טקסט כתוב בתוך תמונה יכול להיות לא מדויק או מעוות, והסצנה שנוצרה עשויה לסטות מהבקשה. לסגנון ההנחיה יש השפעה ניכרת על ההיצמדות. בדקו איות, כמויות, תוויות, זהות נושא ואת העצמים המסוימים שאמורים להישמר; קומפוזיציה מושכת אינה מעידה שמאפיין מוצר או עובדה מאוירת נכונים. היצרן מציין גם שפלטים סטטיסטיים יכולים לשקף הטיות בנתוני האימון.
לנכס שנבדק, שמרו עם התמונה את ייחוסי המקור, את הניסוח הסופי ואת זהות המודל שנבחר. תיעוד המהדורה מבחין בין דוגמת סימון מים ברמת הפיקסלים בקוד הייחוס לבין מטא־נתוני מקור C2PA המוחלים בתהליך הפלט המתארח אצל היצרן. שמירת מידע המקור שהוחזר עוזרת להסביר את מקור הנכס; היא נפרדת מבדיקת הצלחת השינוי החזותי שהתבקש.
POST /v1/images/generationstext, imageimage| שדה | סוג | דרישה | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל |
|---|---|---|---|---|
שדהmodel | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות black-forest-labs/flux.2-klein-4b | ברירת מחדל— |
שדהprompt | סוגstring | דרישהחובה | ערכים ומגבלות אורך מזערי: 1 | ברירת מחדל— |
שדהaspect_ratio | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 21:9, auto | ברירת מחדל— |
שדהoutput_format | סוגstring | דרישהרשות | ערכים ומגבלות png, jpeg | ברירת מחדל— |
שדהn | סוגinteger | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מינימום: 1 מקסימום: 1 | ברירת מחדל— |
שדהinput_references | סוגarray | דרישהרשות | ערכים ומגבלות מספר פריטים מזערי: 0 מספר פריטים מרבי: 4 | ברירת מחדל— |
שדהprovider | סוגobject | דרישהרשות | ערכים ומגבלות | ברירת מחדל— |
| פרמטר | מפרט |
|---|---|
פרמטרcontent_type | מפרטapplication/json |
פרמטרrequired | מפרטmodel, prompt |
פרמטרmaterial_types | מפרטtext, image |
מחזור חיים: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · ערך task_id שהוחזר בפועל או רשומה בספריית המדיה
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
התעריפים המוצגים מספקים אומדן לעלות לפני היצירה. החיוב הסופי מחושב לפי העלות שנרשמה עבור היצירה המקורית. משך הפלט שנמדד והכמויות החזויות אינם הכמות הסופית לחיוב.
מידע תעריפים אינו מוסיף אפשרויות לבקשה. הפרמטרים הנתמכים מפורטים בשיטה שנבחרה.
התאימו כל חיוב לתנאים המוצגים. השתמשו בתעריף אחד לכל קבוצה של תצורות חלופיות.
| תצורה | טבלת תעריפים | כמות חזויה | יחידת חיוב | חיוב |
|---|---|---|---|---|
| תצורהתעריפי בסיס לטוקנים | טבלת תעריפיםתעריף בסיס | כמות חזויה— | יחידת חיוב— | חיוב קלט · טוקני קלט · אומדן להשוואה בלבד — / 1K טוקנים פלט · טוקני פלט · אומדן להשוואה בלבד — / 1K טוקנים קלט · קריאה מהמטמון · אומדן להשוואה בלבד — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון · אומדן להשוואה בלבד — / 1K טוקנים קלט · כתיבה למטמון, 1 שעה · אומדן להשוואה בלבד — / 1K טוקנים |
| תצורהמגה-פיקסל של תמונת פלט | טבלת תעריפים— | כמות חזויה— | יחידת חיובלכל מגה-פיקסל של תמונת פלט | חיוב פלט · מגה-פיקסל של תמונת פלט · אומדן להשוואה בלבד $0.028 לכל מגה-פיקסל של תמונת פלט |
| תצורהעלות יצירה משוערת | טבלת תעריפים— | כמות חזויהאומדן ליצירה אחת | יחידת חיוב— | חיוב פלט · עלות יצירה משוערת · אומדן להשוואה בלבד $0.028 אומדן לפני היצירה אומדן זה אינו חיוב נוסף או תעריף קבוע עבור היצירה שהושלמה. |
לפני הבקשה Ailoot משריינת סכום משוער. לאחר קבלת התוצאה היא מסדירה את החיוב הסופי לפי השימוש המדוד. הסדרת חיוב בהזרמה משתמשת ברשומת השימוש הסופית. איך פועלים שריון הסכום והסדרת החיוב →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np={'model': 'black-forest-labs/flux.2-klein-4b', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport base64, json, os, subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urlsplit, urljoin\n\ndef save_images(items):\n if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")\n for index, item in enumerate(items):\n encoded=item.get("b64_json")\n uri=item.get("url", "")\n if not encoded and uri.startswith("data:image/"):\n header, separator, encoded=uri.partition(",")\n if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")\n if encoded:\n raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)\n elif uri:\n uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)\n parsed=urlsplit(uri)\n if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:\n raise SystemExit("Invalid returned image URL")\n owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")\n args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]\n if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]\n temporary=Path(f"image-{index}.bin")\n subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)\n raw=temporary.read_bytes()\n temporary.unlink()\n else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")\n if not raw: raise SystemExit("Empty image result")\n ext="png" if raw.startswith(b"\\x89PNG") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "svg" if raw.lstrip().startswith((b"<svg",b"<?xml")) else "bin"\n Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)\n print("Every returned image saved; complete response metadata retained")\nsave_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])\nPY_RESULT\nהורידו כל תמונה שהוחזרה או שמרו את תוכן ה-Base64 שלה
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json\n# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.\nשמרו כל תמונה שהושלמה; אחזרו אותה מכל URL שהוחזר או פענחו את תוכן ה-Base64 שלה.
שמרו את התשובה המלאה ואת הכותרות, כל פלט שהתקבל בפועל, את המזהים המקוריים שהוחזרו ואת כל שדות השימוש. שחזרו את הפעולה המקורית בלי לשלוח שוב בקשת יצירה.
שמרו את X-Client-Request-ID שהוחזר לצורך התאמת רישומים. קראו רק ערכי task_id/asset_id שהוחזרו בפועל או את ספריית המדיה שבבעלותכם; לעולם אל תבנו URL של משימה ממזהה הפעולה ואל תשלחו שוב בקשת יצירה.
| שדה | סוג |
|---|---|
שדהcreated | סוג |
שדהdata[].url | סוג |
שדהdata[].b64_json | סוג |
שדהusage | סוג |
Ailoot Ultra black-forest-labs/flux.2-klein-4b
/v1/images