flux-3/image
FLUX 3 Image ist ein multimodales Bildmodell mit Referenzsteuerung und gut lesbarer Textdarstellung
prompt ist die einzige erforderliche Eingabe.loras ist optional und nimmt höchstens drei Einträge auf. path akzeptiert eine URL oder eine HuggingFace-Repository-ID; scale liegt zwischen 0 und 4 und ist standardmäßig 1.width und height reichen jeweils von 256 bis 1536 Pixeln. Die Standardwerte sind 1024 × 1536.seed reicht von -1 bis 2147483647. Der Standardwert -1 wählt einen zufälligen Seed.prompt.scale 1 und verändern Sie den Wert schrittweise.width und height passend zum gewünschten Format ein.seed für neue Varianten auf -1 oder verwenden Sie beim Vergleichen von Einstellungen einen festen Wert.Wenn mehrere Adapter miteinander konkurrieren, testen Sie sie einzeln und senken Sie anschließend ihre jeweiligen scale-Werte.
FLUX 3 Image ist ein multimodales Bildmodell mit Referenzsteuerung und gut lesbarer Textdarstellung
Bearbeiten oder transformieren Sie Bilder aus einer Textanweisung mithilfe von ein bis zehn Referenzbildern und expliziten Steuerelementen für Größe, Hintergrund, Qualität, Eingabetreue und Ausgabeformat.
Erzeuge mit FLUX1.1 Pro detailreiche Bilder mit präziser Komposition und hoher Prompt-Treue.
Erstellen Sie raffinierte visuelle Darstellungen aus Text mit präzisen Details und flexibler Stilkontrolle für Design-Workflows.
Erzeugen Sie Bilder aus einem Kontrollbild – mit bis zu drei LoRAs, vier Vorverarbeitungsmodi, zeitlich steuerbarem ControlNet-Einfluss und 1–8 Inferenzschritten.
Bearbeiten Sie bis zu drei Quellbilder und steuern Sie Guidance-Stärke, Inferenzschritte, Bildanzahl, Prompt-Erweiterung, Größe, Seed und Format.
Breite und Höhe können jeweils zwischen 256 und 1536 Pixeln liegen. Pro Lauf lassen sich bis zu drei LoRA-Adapter verwenden.
Geben Sie in path eine URL oder eine HuggingFace-Repository-ID an. Mit scale steuern Sie die Stärke von 0 bis 4; der Standardwert ist 1. seed steht standardmäßig auf -1 und wird dann zufällig gewählt.
Prüfen Sie jeden Adapter zuerst einzeln, verwenden Sie die vom jeweiligen LoRA erwarteten Triggerwörter und reduzieren Sie beim Mischen die einzelnen scale-Werte.
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