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flux-pro-1.0-depth-finetuned

每次請求:$0.096
發布時間:Oct 1, 2025
商業用途

flux-pro-1-0-depth-finetuned 的技術規格

SpecificationDetails
Model IDflux-pro-1-0-depth-finetuned
Model familyFLUX.1 [pro] 深度微調
Provider ecosystemFLUX / Black Forest Labs 模型家族,透過 CometAPI 提供
Modality影像到影像
Primary control signal深度圖引導
Fine-tuning type建立於 FLUX Pro 深度工作流程之上的 LoRA 微調變體
Core use case在保留場景結構與空間構圖的同時轉換或生成影像
Commercial use在 CometAPI 清單上標示支援
Pricing on CometAPI$0.096 每次請求
Typical integration pattern透過 CometAPI 使用模型 ID flux-pro-1-0-depth-finetuned 發送 API 請求,提供所需的影像/深度引導輸入,並擷取生成的影像輸出

什麼是 flux-pro-1-0-depth-finetuned

flux-pro-1-0-depth-finetuned 是 CometAPI 上以深度為引導的 FLUX Pro 微調影像模型的平臺識別符。根據 FLUX 生態系統公開的模型描述,此類模型旨在利用深度資訊來生成或轉換影像,使輸出比不受約束的影像生成更可靠地保留原始場景佈局、視角與物件關係。

其底層能力來自 FLUX.1 Pro 系列及其微調變體;微調在專業級影像模型之上加入自訂化行為。與之相關的公開端點文件顯示,這些變體使用微調控制與 LoRA 式調適,在保留 FLUX Pro 高品質生成能力的同時,使輸出更具專業化。

實務上,flux-pro-1-0-depth-finetuned 最適合作為可用於生產的深度感知影像生成端點,適用於受控換風格、保留場景的編修、產品視覺化、建築概念等工作流程,或任何希望在不丟失原始空間結構的前提下實現創意變化的任務。此解讀與公開的 FLUX Depth Pro 說明以及更廣泛 FLUX 服務生態系統中提供的深度微調端點文件相一致。

flux-pro-1-0-depth-finetuned 的主要特性

  • 深度感知生成:使用深度資訊作為結構引導,協助模型在影像轉換或合成時保留透視、物件位置與場景幾何。
  • FLUX Pro 微調品質:建立於 FLUX Pro 家族之上,定位於專業級影像生成;微調變體進一步提供對輸出的專項控制。
  • 強大的構圖保留:在變更風格、材質、光照或外觀時,特別有助於不破壞原始場景構圖。
  • 適用於結構化視覺流程:非常適合建築、室內概念、產品擺放、場景再設計等重視空間一致性的工作流程。
  • 商業專案支援:CometAPI 的模型頁面顯示支援商業用途,適用於生產環境與商務工作流程。 cometapi.com
  • 簡單的託管 API 存取:開發者可透過 CometAPI 使用模型 ID flux-pro-1-0-depth-finetuned 呼叫託管端點,無需自行維運基礎設施。 cometapi.com

如何存取與整合 flux-pro-1-0-depth-finetuned

步驟 1:註冊並取得 API 金鑰

在 CometAPI 註冊,並從儀表板建立 API 金鑰。取得金鑰後請妥善安全保存,並用於驗證對 CometAPI 端點的所有請求。

步驟 2:向 flux-pro-1-0-depth-finetuned API 發送請求

使用 CometAPI 的 Flux 相容端點 POST /flux/v1/{model}

curl https://api.cometapi.com/flux/v1/flux-pro-1-0-depth-finetuned \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $COMETAPI_API_KEY" \
  -d '{
    "prompt": "A breathtaking landscape painting with golden hour lighting",
    "width": 1024,
    "height": 768,
    "steps": 20,
    "prompt_upsampling": true
  }'

步驟 3:擷取並驗證結果

API 會回傳一個任務 ID。輪詢 GET /flux/v1/get_result?id={task_id} 以檢查生成狀態,完成後擷取輸出影像。

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