Black Forest Labs: FLUX.2 Pro
FLUX.2 [pro] ialah model imej produksi Black Forest Labs untuk penciptaan berpandukan teks dan penyuntingan berpandukan rujukan. Profil yang didokumenkan menggabungkan perincian fotorealistik, kawalan teks dan warna dengan bajet piksel rujukan/output serta imej sehingga 4 megapiksel.
Tentang model
Huraian ini merangkumi keupayaan model. Input, output dan pilihan yang tersedia di Ailoot disenaraikan di bawah untuk kaedah yang dipilih.
FLUX.2 [pro] ialah model penjanaan dan penyuntingan imej Black Forest Labs yang berfokus pada produksi. Pengeluar memperkenalkannya sebagai pilihan lalai untuk kebanyakan tugas visual FLUX.2: cipta imej baharu daripada teks atau ubah adegan menggunakan rujukan visual. Keupayaan keluarganya merangkumi bahan dan pencahayaan fotorealistik, teks yang boleh dibaca, arahan warna tepat serta subjek yang konsisten merentas suntingan berkaitan. Hasil yang dikembalikan ialah imej untuk digunakan dalam adegan produk, komposisi editorial, konsep reka bentuk atau komunikasi visual.
Sediakan arahan produksi
Mulakan dengan subjek, tindakan atau susunannya, gaya serta latar atau cahaya. Panduan prompt pengeluar memberi lebih perhatian kepada perkataan awal dan mengesyorkan agar subjek serta tindakan penting diletakkan sebelum perincian hiasan. Panduan itu mencadangkan 10–30 perkataan untuk konsep pantas dan 30–80 untuk projek biasa, dengan penerangan lebih panjang untuk adegan kompleks. Julat tersebut ialah panduan penulisan prompt, bukan had konteks teks.
Contoh arahan katalog asli boleh menunjukkan lampu keluli berus di atas meja kelabu hangat, dari pandangan tiga suku yang menampakkan suis dan tudung lampu. Nyatakan permukaan, pencahayaan dan sudut pandangan yang menjadikan produk mudah dikenal pasti. Untuk infografik atau imej pemasaran, tetapkan dahulu perkataan yang kelihatan serta hierarkinya; apit tajuk tepat dengan tanda petikan, tentukan kedudukannya serta nyatakan gaya dan saiz huruf. Periksa label, kuantiti dan butiran produk pada saiz paparan akhir.
Panduan keluarga ini mendokumenkan prompt bahasa semula jadi dan prompt berstruktur JSON. Arahan adegan berstruktur boleh memisahkan subjek, latar belakang, cahaya dan komposisi ke dalam medan tersendiri supaya satu keperluan dapat diubah dengan jelas. Ia turut menyokong penerangan warna heks: kaitkan kod dengan objek atau teks tertentu yang hendak diwarnakan. Huraikan rupa yang dikehendaki secara positif kerana aliran prompt FLUX.2 yang didokumenkan tidak menyediakan prompt negatif.
Sunting dengan rujukan dan bajet piksel bersama
Profil permintaan [pro] yang tepat menyediakan lapan kedudukan imej rujukan; antara muka interaktif pengeluar secara berasingan menyokong sepuluh. Berikan peranan kepada setiap gambar, seperti rupa subjek, pakaian, reka bentuk produk, bilik atau gaya. Untuk adegan sedia ada, nyatakan unsur yang hendak diubah serta komposisi, persekitaran dan butiran visual yang perlu dikekalkan. Contoh yang diterbitkan termasuk gabungan perabot, perubahan latar belakang atau cuaca, penggantian objek dan pindaan teks.
Kapasiti rujukan juga bergantung pada saiz output. Panduan [pro] pengeluar menetapkan jumlah bajet 9 megapiksel untuk input berserta output. Contohnya membenarkan lapan rujukan pada output 1 megapiksel dan tujuh pada output 2 megapiksel, dengan kapasiti rujukan berkurang apabila hasil yang diminta semakin besar. Rancang set sumber dan output bersama-sama, bukannya menganggap jumlah slot maksimum tersedia untuk setiap saiz output. Gunakan rujukan yang membekalkan maklumat penting dan kenal pasti sumbangan yang dimaksudkan bagi setiap satu.
Untuk gabungan produk, imej pertama boleh membekalkan produk dan imej kedua sebuah bilik, sementara imej ketiga menetapkan kemasan bahan. Jelaskan cara semuanya perlu digabungkan menjadi satu adegan yang padu. Jika hasil mengubah bentuk, tanda atau identiti yang sepatutnya kekal, sasarkan isu itu dalam arahan susulan tanpa menggantikan keseluruhan arahan. Hasil praktikalnya ialah gambar yang disunting, dengan kesetiaan kepada rujukan dan perubahan tertentu dibandingkan dengan inputnya.
Pengembangan prompt dan profil tetap berbanding pratonton
Spesifikasi [pro] yang tepat mengaktifkan pengembangan prompt secara lalai. Kawalan disable_pup menghentikan pengembangan itu apabila arahan yang ditulis teliti perlu digunakan seperti yang diberikan. Kekalkan tetapan pilihan ketika membandingkan versi kerana konsep ringkas yang sama dan penerangan yang dikembangkan merupakan input penjanaan yang berbeza. Ini ialah kawalan profil pengeluar, bukannya jaminan bahawa setiap butiran yang diminta akan muncul dengan betul.
Dokumentasi membezakan endpoint [pro] biasa sebagai snapshot tetap daripada [pro] Preview, yang menerima penambahbaikan model seterusnya. Bentuk permintaan dan responsnya sama, tetapi pemberat model asasnya berbeza. Simpan profil tepat yang dipilih bersama imej dan rujukan. Label Preview yang berasingan tidak sepatutnya menggantikan pilihan [pro] biasa secara senyap apabila pindaan bergantung pada pilihan model yang sama seperti didokumenkan.
Dimensi, format dan aset pilihan
Panduan keluarga mendokumenkan output sehingga 4 megapiksel, dengan dimensi eksplisit sekurang-kurangnya 64×64 dan gandaan 16. Ia mengesyorkan sehingga 2 megapiksel untuk kebanyakan kegunaan. Lebar dan tinggi menentukan pembingkaian yang dimaksudkan; imej produk segi empat sama, susun atur potret dan adegan editorial lebar mengagihkan ruang secara berbeza. Permintaan tepat menyenaraikan output JPEG, PNG dan WebP, dengan JPEG sebagai lalai, serta seed pilihan.
Profil [max] mempunyai ciri carian grounding tersendiri, sementara [flex] menyediakan langkah pensampelan dan guidance, manakala [klein] mempunyai profil lebih kecil dengan empat rujukan. Pilih edisi berdasarkan kerja yang diperlukan tanpa membawa masuk kawalan tersebut ke dalam [pro]. Untuk aset pilihan, simpan imej sebenar, prompt akhir, rujukan, dimensi dan label model. Pautan hasil bertandatangan FLUX.2 pengeluar tamat selepas sepuluh minit, jadi ambil imej sebenar tanpa bergantung pada lokasinya yang sementara. Semak identiti subjek, warna, teks, komposisi dan butiran yang disunting sebelum meletakkan hasil dalam bahan yang dilihat pelanggan.
Ailoot Ultra · Imej POST /v1/images/generations black-forest-labs/flux.2-pro
black-forest-labs/flux.2-proPengenalan
FLUX.2 [pro] ialah model imej produksi Black Forest Labs untuk penciptaan berpandukan teks dan penyuntingan berpandukan rujukan. Profil yang didokumenkan menggabungkan perincian fotorealistik, kawalan teks dan warna dengan bajet piksel rujukan/output serta imej sehingga 4 megapiksel.
- Input yang diterima
- Teks · Imej
- Hasil
- Imej
Tersedia di Ailoot · input & kaedah
Ailoot Ultra · Imej POST /v1/images/generations
- Input
text,image- Output
image
| Medan | Jenis | Keperluan | Nilai & had | Lalai |
|---|---|---|---|---|
Medanmodel | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had black-forest-labs/flux.2-pro | Lalai— |
Medanprompt | Jenisstring | KeperluanDiperlukan | Nilai & had Panjang minimum: 1 | Lalai— |
Medanaspect_ratio | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3, 16:9, 9:16, 21:9, auto | Lalai— |
Medanoutput_format | Jenisstring | KeperluanPilihan | Nilai & had png, jpeg | Lalai— |
Medann | Jenisinteger | KeperluanPilihan | Nilai & had Minimum: 1 Maksimum: 1 | Lalai— |
Medaninput_references | Jenisarray | KeperluanPilihan | Nilai & had Item minimum: 0 Item maksimum: 8 | Lalai— |
Medanprovider | Jenisobject | KeperluanPilihan | Nilai & had | Lalai— |
Parameter kaedah dan kitar hayat
| Parameter | Kontrak |
|---|---|
Parametercontent_type | Kontrakapplication/json |
Parameterrequired | Kontrakmodel, prompt |
Parametermaterial_types | Kontraktext, image |
Kitar hayat: synchronous_result_then_owned_library
GET /v1/media/tasks/{task_id} · task_id sebenar yang dikembalikan atau rekod pustaka media
GET /v1/media/assets/{asset_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
Pelan harga
Cara caj akhir dikira
Kadar yang dipaparkan menganggarkan kos sebelum penjanaan. Caj akhir dikira berdasarkan kos yang direkodkan untuk penjanaan asal. Tempoh output yang diukur dan kuantiti ramalan bukan kuantiti akhir yang boleh dibilkan.
Rujukan tarif tidak menambah pilihan permintaan. Parameter yang disokong disenaraikan untuk kaedah yang dipilih.
- Mod pantas
- Tidak dinyatakan Apabila mod pantas dipilih
- Mod flex
- Tidak dinyatakan Apabila mod flex dipilih
- Usaha penaakulan maksimum
- Tidak dinyatakan Apabila usaha penaakulan maksimum menggunakan pelarasan default
Anggaran kadar untuk perbandingan
Harga mengikut konfigurasi
Padankan setiap caj dengan syarat yang dipaparkan. Gunakan satu kadar bagi setiap set konfigurasi alternatif.
| Konfigurasi | Jadual kadar | Kuantiti ramalan | Unit pengebilan | Caj |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurasiKadar asas token | Jadual kadarKadar asas | Kuantiti ramalan— | Unit pengebilan— | Caj Input · Token input · Anggaran untuk perbandingan sahaja — / 1K token Output · Token output · Anggaran untuk perbandingan sahaja — / 1K token Input · Bacaan cache · Anggaran untuk perbandingan sahaja — / 1K token Input · Penulisan cache · Anggaran untuk perbandingan sahaja — / 1K token Input · Penulisan cache, 1 jam · Anggaran untuk perbandingan sahaja — / 1K token |
| Konfigurasimegapiksel imej keluaran | Jadual kadar— | Kuantiti ramalan— | Unit pengebilanbagi setiap megapiksel imej keluaran | Caj Output · megapiksel imej keluaran · Anggaran untuk perbandingan sahaja $0.06 bagi setiap megapiksel imej keluaran |
| KonfigurasiAnggaran kos penjanaan | Jadual kadar— | Kuantiti ramalananggaran untuk satu penjanaan | Unit pengebilan— | Caj Output · Anggaran kos penjanaan · Anggaran untuk perbandingan sahaja $0.06 anggaran sebelum penjanaan Anggaran ini bukan caj tambahan atau kadar tetap bagi penjanaan yang telah selesai. |
Ailoot merizabkan anggaran amaun sebelum permintaan. Selepas hasil diterima, caj akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan terukur. Penyelesaian caj penstriman menggunakan rekod penggunaan akhir. Cara rizab dan penyelesaian caj berfungsi →
Contoh permintaan
Ailoot Ultra · Imej
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
export AILOOT_API_KEY
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p={'model': 'black-forest-labs/flux.2-pro', 'prompt': 'a red panda astronaut floating in space, studio lighting'}
Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
--data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import base64, json, os, subprocess
from pathlib import Path
from urllib.parse import urlsplit, urljoin
def save_images(items):
if not items: raise SystemExit("No completed images; retain the full response")
for index, item in enumerate(items):
encoded=item.get("b64_json")
uri=item.get("url", "")
if not encoded and uri.startswith("data:image/"):
header, separator, encoded=uri.partition(",")
if not separator or ";base64" not in header: raise SystemExit("Unsupported image data URI")
if encoded:
raw=base64.b64decode(encoded,validate=True)
elif uri:
uri=urljoin("https://api.ailoot.ai",uri)
parsed=urlsplit(uri)
if parsed.scheme!="https" or not parsed.netloc or parsed.username or parsed.password:
raise SystemExit("Invalid returned image URL")
owned=parsed.netloc=="api.ailoot.ai" and parsed.path.startswith("/v1/media/assets/") and parsed.path.endswith("/content")
args=["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",uri]
if owned: args += ["-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"]]
temporary=Path(f"image-{index}.bin")
subprocess.run(args+["-o",str(temporary)],check=True)
raw=temporary.read_bytes()
temporary.unlink()
else: raise SystemExit("Image has neither bytes nor URL")
if not raw: raise SystemExit("Empty image result")
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"
Path(f"image-{index}.{ext}").write_bytes(raw)
print("Every returned image saved; complete response metadata retained")
save_images(json.loads(Path("result.json").read_text())["data"])
PY_RESULT
Terima dan simpan hasil
Ailoot Ultra · Imej
Muat turun setiap imej yang dikembalikan atau simpan kandungan Base64-nya
GET /v1/media/tasks/{task_id}GET /v1/media/assets/{asset_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}
Pembacaan kandungan lain
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/media/assets \
-H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o owned-assets.json
# Preserve every returned asset and follow its exact signed content URL. Do not construct a signed token.
Simpan semua hasil yang selesai
Simpan setiap imej yang selesai; dapatkan setiap URL yang dikembalikan atau nyahkod kandungan Base64-nya.
Simpan respons dan pengepala yang lengkap, setiap output sebenar, pengecam asal yang dikembalikan serta semua medan penggunaan. Pulihkan operasi asal tanpa menghantar permintaan penciptaan sekali lagi.
Jika respons asal perlu disemak
Simpan X-Client-Request-ID yang dikembalikan untuk penyelarasan rekod. Baca hanya nilai task_id/asset_id sebenar yang dikembalikan atau pustaka media milik anda; jangan sekali-kali bina URL tugas daripada ID operasi atau hantar semula permintaan penciptaan.
Medan respons
| Medan | Jenis |
|---|---|
Medancreated | Jenis |
Medandata[].url | Jenis |
Medandata[].b64_json | Jenis |
Medanusage | Jenis |
Alias
Alias model
Ailoot Ultra black-forest-labs/flux.2-pro
Alias laluan kaedah
/v1/images
ID pemanggil berkaitan
FAQ · Black Forest Labs: FLUX.2 Pro
- Apakah input dan hasil yang tersedia?
POST /v1/images/generations·black-forest-labs/flux.2-pro:text,image→image- Apakah medan yang digunakan oleh permintaan?
POST /v1/images/generations·black-forest-labs/flux.2-pro:model,prompt,aspect_ratio,output_format,n,input_references,provider- Apakah had yang terpakai?
POST /v1/images/generations·black-forest-labs/flux.2-pro:n.minimum:1;n.maximum:1