flux-pro-1.0-fill-finetuned

flux-pro-1-0-fill-finetuned техникалық сипаттамалары

flux-pro-1-0-fill-finetuned — CometAPI платформасындағы Black Forest Labs шығарған FLUX.1 Fill [pro] finetune кескін-өңдеу эндпойнтінің идентификаторы. Ол инпейнтинг жұмыс ағындары үшін жасалған: сіз бастапқы кескінді және бөлек масканы не альфа-масканы бересіз, ал модель мәтіндік нұсқауға сүйене отырып, тек көрсетілген аймақтарды өңдейді.

Модельге шолу

• Модель идентификаторы: flux-pro-1-0-fill-finetuned
• Провайдер / негізіндегі модель отбасы: Black Forest Labs FLUX.1 Fill [pro] finetune.
• Негізгі модалдылық: кескіннен кескінге, кескінді өңдеу және маскалы инпейнтинг.
• Коммерциялық қолдану: CometAPI коммерциялық қолдануды қолдайтыны ретінде тізімдеген. (cometapi.com)
• CometAPI бағасы: скан уақытына қарай CometAPI модель бетінде бір сұранымға $0.096. (cometapi.com)

Құжатталған сұраныс параметрлері

• finetune_id: Қолданылатын fine-tuned модельдің міндетті идентификаторы.
• image: Міндетті base64-пен кодталған бастапқы кескін.
• mask: Қосымша base64-кодталған ақ-қара маска; бастапқы кескінде альфа-маска болса, көрсету міндетті емес.
• prompt: Қажетті түзетулерді сипаттайтын мәтіндік нұсқау.
• finetune_strength: Әдепкі 1.1, рұқсат етілген аралық 0-ден 2.0-ге дейін.
• steps: Әдепкі 50, рұқсат етілген аралық 15-тен 50-ге дейін.
• guidance: Әдепкі 60, рұқсат етілген аралық 1.5-тен 100-ге дейін.
• prompt_upsampling: Промптты креативтірек қайта жазу үшін қосымша логикалық белгі.
• seed: Қайталанушылық үшін қосымша бүтін сан.
• output_format: jpeg немесе png, әдепкі jpeg.
• safety_tolerance: 0-ден 6-ға дейінгі бүтін сан, әдепкі 2.
• Асинхронды жеткізу қолдауы: webhook_url және webhook_secret қолданылады.

Құжатталған жауап өрістері

• id: Генерация тапсырмасының идентификаторы.
• polling_url: Тапсырма күйін тексеруге арналған URL.
• cost, input_mp, output_mp: Пайдалану және кескін өлшеміне қатысты қайтарылатын метадеректер.

flux-pro-1-0-fill-finetuned деген не?

flux-pro-1-0-fill-finetuned — дербестендірілген инпейнтингке арналған FLUX кескін-өңдеу моделі эндпойнті. Тәжірибеде ол жоғары деңгейлі FLUX.1 Fill [pro] өңдеу жұмыс ағынын пайдаланушы оқытқан finetune-мен біріктіреді, сол арқылы бар кескіндегі таңдалған бөліктерді өзгертумен қатар, көріністің қалған бөлігін сақтап, нысан, өнім, бренд немесе стиль бірізділігін қамтамасыз етуге мүмкіндік береді.

Black Forest Labs өздерінің FLUX Pro finetuning жүйесін FLUX.1 [pro]-ды сіздің үлгі кескіндеріңізбен баптаудың жолы ретінде сипаттайды; оған нақты адамдар, үй жануарлары, киім, стикерлер, брендтер немесе визуалдық стильдер кіруі мүмкін. Компания сондай-ақ finetuning-ті FLUX.1 Fill [pro]-мен біріктіру берілген кескінді итеративті түрде өңдеуге арналған дербестендірілген инпейнтингті іске қосатынын атап өтеді.

Сондықтан, егер сізде fine-tuned FLUX Pro тұжырымдамалық моделі бар болса, бұл эндпойнт — жаңа кескінді басынан генерациялаудың орнына, үйренілген тұжырымдаманы маскаланған аймақтарда іріктеп қолдануға мүмкіндік беретін өңдеу нұсқасы. Бұл оны әсіресе жарнамалық креативтерді жаңарту, өнімді ретуштеу, кейіпкерге бірізді түзетулер, брендтелген активтерді қайта қарау және локализацияланған кескін жаңартулары үшін пайдалы етеді. Бұл тұжырым эндпойнттің мінез-құлқы мен Black Forest Labs ұсынған finetuning сипаттамасына негізделген.

flux-pro-1-0-fill-finetuned негізгі мүмкіндіктері

• Дербестендірілген инпейнтинг: Қолданыстағы кескіннің тек маскаланған бөліктерін өңдейді және нәтижені сіздің жеке нысан немесе стильге сәйкестендіру үшін finetune тұжырымдамасын пайдаланады.
• Finetune-ға бағдарланған өңдеу: finetune_id талап етіледі, яғни эндпойнт кескінді өзгерту кезінде алдын ала оқытылған FLUX Pro finetune-ді қолдануға арналған.
• Маскаға негізделген басқару: Бөлек маскаларды да, альфа-маска жұмыс ағындарын да қолдайды; бұл нақты объектіні ауыстыру, тазарту, жақсарту немесе аймақтық қайта дизайн үшін қолайлы.
• Промптпен басқарылатын түрлендірулер: Таңдалған аймақ ішіндегі қалаған өзгерістерді сипаттау үшін табиғи тілдегі нұсқауларды қолданады, осылайша қолмен компоновкасыз икемді визуалдық өңдеулерге мүмкіндік береді.
• Стиль ықпалын реттеу: finetune_strength финтюн тұжырымдамасының ықпалын, жеңіл әсерден айқын дербестендіруге дейін, басқаруға мүмкіндік береді.
• Сапа мен креативтілік басқармасы: steps, guidance және prompt_upsampling сияқты параметрлер арқылы дәлдік, промптқа сәйкестік және шығармашылық өзгергіштік бақыланады.
• Қайталанатын нәтижелер: Қалаған жағдайда seed арқылы нәтижелерді қайта өндіру және нұсқалар арасында бақыланатын итерация жасауға болады.
• Өндірістік ортаға қолайлы асинхронды жұмыс ағыны: Эндпойнт тапсырма id мен polling_url қайтарады және автоматтандырылған құбырлар үшін вебхуктарды қолдайды.
• Коммерциялық енгізу жолы: CometAPI бұл модельді өз платформасында коммерциялық қолдануға қолжетімді деп тізімдеген. (cometapi.com)

flux-pro-1-0-fill-finetuned қолжетімділігі мен интеграциясы

1-қадам: API кілтін алу үшін тіркелу

CometAPI қызметінде тіркеліп, тақташа арқылы API кілтіңізді жасаңыз. Кілт қолыңызда болғанда, flux-pro-1-0-fill-finetuned API-іне аутентификацияланып, модельді өз қолданбаңызға интеграциялауды бастай аласыз. CometAPI бұл модельді өз платформасында қолжетімді деп көрсетіп, интеграцияны жеңілдететін үлгі кодтар мен API ресурстарын ұсынады. (cometapi.com)

2-қадам: flux-pro-1-0-fill-finetuned API-іне сұраныстар жіберу

Өзіңізге қолайлы HTTP клиенті немесе SDK арқылы flux-pro-1-0-fill-finetuned API-іне сұраныс жіберіңіз. Сұранысқа API кілтіңізді, модель идентификаторы flux-pro-1-0-fill-finetuned мәнін және пайдаланымға сай міндетті деректерді қосыңыз. Бұл модель үшін әдетте бастапқы кескін, маска не альфа-маска, мәтіндік нұсқау және inpainting кезінде оқытылған тұжырымдаманы қолдану үшін finetune_id беру қажет. Black Forest Labs бұл эндпойнтті POST /v1/flux-pro-1.0-fill-finetuned ретінде құжаттаған және finetune_strength, steps, guidance, output_format сияқты бапталатын параметрлерді, сондай-ақ қосымша webhook параметрлерін қолдайды.

3-қадам: Нәтижелерді алу және тексеру

API қайтарған жауап метадеректерін пайдаланып, генерация нәтижесін алыңыз. flux-pro-1-0-fill-finetuned үшін құжатталған жауапта тапсырма id және polling_url, сондай-ақ cost, input_mp, output_mp сияқты пайдаланым және кескін өлшеміне қатысты өрістер бар. Өңделген нәтиженің маскаланған аймаққа дәл келетінін, қоршаған контексттің сақталатынын және finetune тұжырымдамасына бірізді сәйкестігін тексеріп, содан кейін ғана оны өндірістік жұмыс ағындарына енгізіңіз.