flux-pro-1.0-fill-finetuned

flux-pro-1-0-fill-finetuned teknik özellikleri

flux-pro-1-0-fill-finetuned, Black Forest Labs’in FLUX.1 Fill [pro] ince ayarlı görüntü düzenleme uç noktası için CometAPI’nin platform tanımlayıcısıdır. Bu uç nokta, bir giriş görseliyle birlikte ayrı bir maske veya alfa maske sağladığınız ve modelin yalnızca metin istemine göre belirtilen bölgeleri düzenlediği inpainting iş akışları için tasarlanmıştır.

Model özeti

• Model ID: flux-pro-1-0-fill-finetuned
• Sağlayıcı / temel model ailesi: Black Forest Labs FLUX.1 Fill [pro] finetune.
• Birincil modalite: Görselden görsele, görsel düzenleme ve maskeli inpainting.
• Ticari kullanım: CometAPI tarafından ticari kullanımı desteklediği listelenmiştir. (cometapi.com)
• CometAPI fiyatlandırması: Tarama sırasında CometAPI model sayfasında istek başına $0.096. (cometapi.com)

Belgelenmiş istek girdileri

• finetune_id: Uygulanacak ince ayarlı modelin gerekli kimliği.
• image: Gerekli, base64 ile kodlanmış kaynak görsel.
• mask: İsteğe bağlı, base64 ile kodlanmış siyah-beyaz maske; orijinal görsel zaten bir alfa maske içeriyorsa atlanabilir.
• prompt: İstenen düzenlemeleri açıklayan metin talimatı.
• finetune_strength: Varsayılan 1.1, izin verilen aralık 0 ile 2.0.
• steps: Varsayılan 50, izin verilen aralık 15 ile 50.
• guidance: Varsayılan 60, izin verilen aralık 1.5 ile 100.
• prompt_upsampling: Daha yaratıcı istem yeniden yazımı için isteğe bağlı boolean.
• seed: Yeniden üretilebilirlik için isteğe bağlı tamsayı.
• output_format: jpeg veya png, varsayılan jpeg.
• safety_tolerance: 0 ile 6 arasında tamsayı, varsayılan 2.
• Asenkron teslimat desteği: webhook_url ve webhook_secret desteklenir.

Belgelenmiş yanıt alanları

• id: Oluşturma görev kimliği.
• polling_url: Görev durumunu kontrol etmek için URL.
• cost, input_mp, output_mp: Kullanım ve görsel boyutuyla ilgili döndürülen meta veriler.

flux-pro-1-0-fill-finetuned nedir?

flux-pro-1-0-fill-finetuned, kişiselleştirilmiş inpainting için özelleşmiş bir FLUX görsel düzenleme model uç noktasıdır. Pratikte, üst seviye FLUX.1 Fill [pro] düzenleme iş akışını, kullanıcı tarafından eğitilmiş bir ince ayarla birleştirir; böylece mevcut bir görselin seçili kısımlarını sahnenin geri kalanını koruyarak ve konu, ürün, marka veya stil tutarlılığını sürdürerek değiştirebilirsiniz.

Black Forest Labs, FLUX Pro ince ayar sistemini, kendi örnek görsellerinizi kullanarak FLUX.1 [pro]’yu özelleştirmenin bir yolu olarak tanımlar; buna belirli insanlar, evcil hayvanlar, kıyafetler, çıkartmalar, markalar veya görsel stiller dahildir. Şirket ayrıca, ince ayarı FLUX.1 Fill [pro] ile birleştirmenin, verilen bir görsel üzerinde yinelemeli düzenleme için kişiselleştirilmiş inpainting sağladığını belirtir.

Dolayısıyla, hâlihazırda ince ayarlı bir FLUX Pro kavram modeliniz varsa, bu uç nokta sıfırdan yeni bir görsel üretmek yerine, maskelenmiş bölgeler içinde öğrenilen kavramı seçici olarak uygulamanıza olanak tanıyan düzenleme sürümüdür. Bu da özellikle reklam yaratıcılarını tazeleme, ürün rötuşu, karakter tutarlı düzenlemeler, markalı varlık revizyonları ve yerelleştirilmiş görsel güncellemeleri için faydalıdır. Bu, uç noktanın davranışına ve Black Forest Labs’in ince ayar açıklamasına dayanan bir çıkarımdır.

flux-pro-1-0-fill-finetuned'in başlıca özellikleri

• Kişiselleştirilmiş inpainting: İnce ayarlı kavram modelini kullanarak yalnızca mevcut görselin maskelenmiş bölümlerini düzenler; sonuçlar özel konu veya stile hizalı kalır.
• İnce ayar destekli düzenleme: Bir finetune_id gerektirir; bu da uç noktanın, görsel değişikliği sırasında daha önce eğitilmiş FLUX Pro ince ayarını uygulamak üzere tasarlandığını gösterir.
• Maskeye dayalı kontrol: Hem ayrı maskeleri hem de alfa maske iş akışlarını destekler; nesne değiştirme, temizlik, iyileştirme veya bölgeye özel yeniden tasarım için pratiktir.
• İstemle yönlendirilen dönüşümler: Seçili alan içindeki istenen değişikliği tanımlamak için doğal dil istemlerini kullanır; manuel kompozitlemeye gerek kalmadan esnek görsel düzenlemeler sağlar.
• Ayarlanabilir stil etkisi: finetune_strength, ince ayarlı kavramın nihai görüntü üzerindeki etkisini kontrol etmenizi sağlar; hafif etkiden belirgin kişiselleştirmeye kadar.
• Kalite ve yaratıcılık kontrolleri: steps, guidance ve prompt_upsampling gibi parametreler, sadakati, isteğe uyumu ve yaratıcı varyasyonu yönetmenize yardımcı olur.
• Yeniden üretilebilir çıktılar: İsteğe bağlı seed desteği, yinelemeli testler ve yaratıcı varlık sürümleri arasında kontrollü yineleme sağlar.
• Üretime uygun asenkron iş akışı: Uç nokta bir görev id’si ve polling_url döndürür; ayrıca otomatik hatlar için webhook’ları destekler.
• Ticari dağıtım yolu: CometAPI, bu modeli platformunda ticari kullanım için mevcut olarak listeler. (cometapi.com)

flux-pro-1-0-fill-finetuned’e erişim ve entegrasyon nasıl yapılır

Adım 1: API anahtarı için kaydolun

CometAPI’ye kaydolun ve panodan API anahtarınızı oluşturun. Anahtarınızı aldıktan sonra flux-pro-1-0-fill-finetuned API’sine yönelik istekleri kimlik doğrulayabilir ve modeli uygulamanıza entegre etmeye başlayabilirsiniz. CometAPI, entegrasyonu kolaylaştırmak için bu modeli platformunda örnek kod ve API kaynaklarıyla birlikte listeler. (cometapi.com)

Adım 2: flux-pro-1-0-fill-finetuned API’sine istek gönderin

Tercih ettiğiniz HTTP istemcisi veya SDK’yı kullanarak flux-pro-1-0-fill-finetuned API’sine bir istek gönderin. API anahtarınızı, model kimliği flux-pro-1-0-fill-finetuned’i ve kullanım senaryonuza uygun istek yükünü ekleyin. Bu model için tipik olarak bir kaynak görsel, bir maske veya alfa maske, bir istem ve uç noktanın inpainting sırasında eğitilmiş kavramınızı uygulayabilmesi için bir finetune_id sağlamanız gerekir. Black Forest Labs, bu uç noktayı yapılandırılabilir finetune_strength, steps, guidance, output_format ve isteğe bağlı webhook ayarlarıyla POST /v1/flux-pro-1.0-fill-finetuned olarak belgelendirir.

Adım 3: Sonuçları alın ve doğrulayın

API tarafından döndürülen yanıt meta verilerini kullanarak oluşturma sonucunu alın. flux-pro-1-0-fill-finetuned için belgelenen yanıt; bir görev id’si ve polling_url’ün yanı sıra cost, input_mp ve output_mp gibi kullanım alanlarını içerir. Düzenlenen çıktının hedeflenen maskeli bölgeyle eşleştiğini, çevre bağlamı koruduğunu ve ince ayarlı kavramı tutarlı biçimde yansıttığını doğrulayın; ardından üretim iş akışlarına geçirin.