Especificaciones técnicas de flux-pro-1-0-canny-finetuned
| Especificación | Detalles |
|---|---|
| Model ID | flux-pro-1-0-canny-finetuned |
| Model family | FLUX.1 [pro] |
| Modality | Generación de imagen a imagen con guía estructural |
| Control type | Condicionamiento por bordes Canny |
| Custom adaptation | Variante con ajuste fino que requiere un finetune_id entrenado |
| Core inputs | Prompt, imagen de control/origen y configuración de ajuste fino |
| Fine-tune controls | Admite finetune_id; los endpoints relacionados de FLUX.1 [pro] con ajuste fino también exponen finetune_strength para controlar la influencia de la adaptación |
| Primary use cases | Generación controlada por estilo, ediciones que preservan la estructura, adaptación visual de marca y transformaciones creativas guiadas |
| Provider ecosystem | Basado en las API de FLUX.1 [pro] de Black Forest Labs y distribuido a través de plataformas de inferencia de terceros |
| Lifecycle status | Black Forest Labs incluye flux-pro-1.0-canny-finetuned entre los endpoints relacionados con el ajuste fino marcados como obsoletos a partir del 31 de octubre de 2025 |
¿Qué es flux-pro-1-0-canny-finetuned?
flux-pro-1-0-canny-finetuned es el identificador de plataforma de CometAPI para un modelo de generación de imágenes basado en FLUX.1 [pro] que combina el control por bordes Canny con ajuste fino personalizado. En la práctica, esto significa que el modelo puede seguir el contorno estructural extraído de una imagen de entrada y, al mismo tiempo, aplicar un ajuste fino entrenado para que las salidas se alineen mejor con un sujeto, identidad visual o dominio estilístico específicos.
La parte “canny” se refiere al condicionamiento basado en bordes: en lugar de generar una imagen solo a partir de texto, el modelo utiliza información de bordes para preservar la composición, el diseño y los límites de objetos de una imagen de referencia. Esto es útil cuando se desea un control más fuerte sobre la pose, la silueta, la geometría de la escena o la estructura gráfica que el que suele proporcionar la generación solo con prompt.
La parte “finetuned” indica que la inferencia está vinculada a un ajuste fino personalizado, normalmente referenciado mediante un finetune_id. Eso permite a los equipos orientar el modelo base FLUX.1 [pro] hacia una apariencia de marca, estilo de producto, identidad de personaje o dirección artística recurrente concretos, sin dejar de beneficiarse de la guía de imagen de control.
Desde el aviso de deprecación de Black Forest Labs del 31 de octubre de 2025, flux-pro-1.0-canny-finetuned figura entre los endpoints relacionados con ajuste fino que han sido discontinuados. Si lo estás integrando a través de CometAPI, la disponibilidad depende de la capa de enrutamiento y soporte de CometAPI más que del endpoint original upstream por sí solo.
Principales características de flux-pro-1-0-canny-finetuned
- Guía por bordes Canny: Utiliza mapas de bordes o estructura derivada de bordes de una imagen de entrada para mantener la composición y los contornos más consistentes que con la generación solo con prompt.
- Compatibilidad con ajuste fino personalizado: Diseñado para funcionar con un
finetune_identrenado, lo que permite salidas alineadas con un dominio visual personalizado, un estilo de marca o una adaptación específica a un sujeto. - Transformación de imagen que preserva la estructura: Idóneo para flujos de trabajo en los que se desea cambiar textura, estilo, atmósfera o calidad de renderizado sin perder el diseño original.
- Base de calidad de alto nivel FLUX.1 [pro]: Hereda la pila de generación premium de la familia FLUX.1 [pro], posicionada como un conjunto de modelos de imagen de alta calidad en el ecosistema de Black Forest Labs.
- Control creativo para flujos de producción: Útil para arte conceptual, variación de recursos de marketing, visualización de productos y generación visual repetible donde importan tanto la consistencia de estilo como el control espacial. Esto se infiere del diseño basado en imagen de control y ajuste fino del modelo.
- Equilibrio entre intensidad del ajuste fino y estilo: Los endpoints relacionados con ajuste fino de FLUX.1 [pro] exponen control sobre cuán fuerte afecta el ajuste fino a la imagen final, útil para equilibrar la adhesión a la estructura base frente a la influencia del estilo personalizado.
- Consideraciones de integración ante la deprecación: Dado que la API de ajuste fino upstream y
flux-pro-1.0-canny-finetunedfueron deprecados por Black Forest Labs, los equipos deben validar el soporte actual, la latencia y el comportamiento de respaldo antes de depender de ello en producción.
Cómo acceder e integrar flux-pro-1-0-canny-finetuned
Paso 1: Regístrate para obtener una clave de API
Regístrate en CometAPI y crea una clave de API desde tu panel. Guarda la clave de forma segura en una variable de entorno en tu servidor. Evita exponer claves de API de producción en aplicaciones del lado del cliente o repositorios públicos.
Paso 2: Envía solicitudes a la API de flux-pro-1-0-canny-finetuned
Utiliza el formato de API compatible con OpenAI de CometAPI y establece el campo model en flux-pro-1-0-canny-finetuned.
curl https://api.cometapi.com/v1/responses \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
-d '{
"model": "flux-pro-1-0-canny-finetuned",
"input": "Generate a refined image based on the provided canny-guided composition and prompt."
}'
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.COMETAPI_API_KEY,
baseURL: "https://api.cometapi.com/v1"
});
const response = await client.responses.create({
model: "flux-pro-1-0-canny-finetuned",
input: "Generate a refined image based on the provided canny-guided composition and prompt."
});
console.log(response);
Paso 3: Recupera y verifica los resultados
Lee la respuesta de la API y extrae la salida generada, las URL de los recursos o los campos estructurados que necesite tu aplicación. En producción, valida el estado de la respuesta, gestiona reintentos, registra los ID de solicitud y verifica que el resultado devuelto coincida con el formato y los requisitos de calidad esperados antes de exponerlo a los usuarios finales.