flux-2/flex/text-to-image
Erzeugen Sie Bilder aus Text und steuern Sie Größe, Prompt-Erweiterung, Guidance, Schritte, Seed und Format.
| Parameter | Typ | Standard/Bereich | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| prompt | string | Erforderlich | Anweisung, die die Generierung oder Bearbeitung beschreibt. |
| image_urls | array (image_uris) | 1–10; Erforderlich | URLs von Quell- oder Referenzbildern. |
| image_size | string | auto, 1024x1024, 1536x1024, 1024x1536; Standard auto | Ausgabegröße; Auto lässt den Endpunkt wählen. |
| background | string | auto, transparent, opaque; Standard auto | Hintergrundverarbeitung für das Ergebnis. |
| quality | string | low, medium, high; Standard high | Von diesem Endpunkt bereitgestellte Qualitätseinstellung. |
| input_fidelity | string | low, high; Standard high | Stärke der Konservierung ab dem ersten Eingabebild. |
| output_format | string | jpeg, png, webp; Standard png | Zurückgegebenes Bilddateiformat. |
– Setzen Sie das wichtigste Quellbild an die erste Stelle, da input_fidelity relativ zur ersten Eingabe definiert ist.
Die RunComfy-API akzeptiert die gleichen Felder, die von der Modellschnittstelle verwendet werden: „prompt“, „image_urls“, „image_size“, „background“, „quality“, „input_fidelity“ und „output_format“.
Hinweis: API-Endpunkt für GPT Image 1.5
– Auf der Quellseite wird auch verwiesen: Flux 2.
Erzeugen Sie Bilder aus Text und steuern Sie Größe, Prompt-Erweiterung, Guidance, Schritte, Seed und Format.
Generieren Sie ein Bild aus einer erforderlichen Prompt mit einer von sechs Voreinstellungen für exakte Größe und einem optionalen Integer-Seed. Der Standard-Seed-Wert -1 wählt einen zufälligen Seed aus.
Generieren Sie Bilder aus Text und kombinieren Sie bis zu drei LoRA-Adapter mit separaten Gewichtungen.
Schnelle, kostengünstige Prompt-basierte Bildbearbeitung mit fester 1K-Auflösung.
Verwandeln Sie Ihre Bilder mit Seedream 4.5 Edit Bildbearbeitung für kohärente, fotorealistische Ergebnisse und präzise Markenkonsistenz.
Bearbeiten Sie 1–10 Quellbilder anhand eines Pflicht-Prompts und wenden Sie optional bis zu drei LoRA-Einträge an. Wählen Sie aus sechs Ausgabegrößen und stellen Sie Inferenzschritte, Guidance-Skala, 1–4 Ergebnisse, Seed sowie die Ausgabeformate Default, JPEG oder PNG ein.
Es folgt eine schriftliche Anweisung, ein bis zehn Referenzbilder zu bearbeiten oder zu kombinieren. Die Seite bietet Steuerelemente für Ausgabegröße, Hintergrund, Qualität, Eingabetreue und JPEG-, PNG- oder WEBP-Lieferung.
Dieser Workflow kombiniert die Bearbeitung in natürlicher Sprache mit bis zu zehn Referenzbildern und einer expliziten input_fidelity-Steuerung. Das Seitenschema veröffentlicht keine vergleichenden Geschwindigkeits- oder Qualitätsbenchmarks. Testen Sie daher repräsentative Änderungen anhand aller Alternativen, die Sie in Betracht ziehen.
Eine Anfrage erfordert prompt und einen bis zehn image_urls-Werte. Die Ausgabegröße kann automatisch, 1024x1024, 1536x1024 oder 1024x1536 sein. Das Seitenschema veröffentlicht kein Prompt-Token-Limit und akzeptiert nicht mehr als zehn Referenzbilder.
image_size unterstützt auto, 1024x1024, 1536x1024 und 1024x1536. Für background stehen auto, transparent und opaque zur Verfügung. output_format akzeptiert jpeg, png und webp.
Validieren Sie eine repräsentative Bearbeitung in der Modellschnittstelle RunComfy und senden Sie dann dieselben Felder prompt, image_urls, image_size, background, quality, input_fidelity und output_format an die API. Fügen Sie Authentifizierung, Abfrage, Wiederholungsversuche und Ausgabevalidierung für die Produktion hinzu.
Es gibt kein einzelnes Modell, das für jede Bearbeitung am besten geeignet ist, und das Schema dieser Seite legt keine Rangfolge mit der Konkurrenz fest. GPT Image 1.5 ist eine praktische Wahl, wenn Sie eine aufforderungsbasierte Bearbeitung, bis zu zehn Referenzen und direkte Kontrollen für Aufbewahrung, Größe, Hintergrund, Qualität und Format benötigen.
Sie können es anweisen, Text beizubehalten oder zu erstellen, wichtige Rechtschreibung, Typografie, Logos und kleine Beschriftungen sollten jedoch sorgfältig überprüft werden. Verwenden Sie eine klare Eingabeaufforderung und einen hohen input_fidelity, wenn die Beibehaltung der ersten Referenz wichtig ist.
Die kommerzielle Nutzung hängt von den aktuellen OpenAI- und RunComfy-Bedingungen sowie von Ihren Rechten an den eingegebenen Bildern ab. Lesen Sie diese Bedingungen und etwaige Datenschutz- oder Markenanforderungen, bevor Sie den Workflow in der Produktion verwenden.
Platzieren Sie zuerst die primäre Referenz, setzen Sie input_fidelity auf „hoch“, wenn eine stärkere Erhaltung erforderlich ist, und geben Sie die Attribute an, die unverändert bleiben müssen. Selbst dann sollten Sie Identität, Layout, Beleuchtung und feine Details nach jedem Ergebnis überprüfen, anstatt von perfekter Konsistenz auszugehen.
Die aktuellen Preise werden nicht im Inhaltsschema dieser Seite gespeichert. Überprüfen Sie die angezeigten Kosten von RunComfy, wählen Sie die für die Aufgabe geeignete Stufe quality aus, testen Sie mit einer gezielten Eingabeaufforderung und nur den erforderlichen Referenzen und reservieren Sie Läufe mit höherer Qualität für ausgewählte Ausgaben.
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