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Flux 2 LoRA Edit : édition avec plusieurs images et LoRA | RunComfy

blackforestlabs/flux-2/lora/edit

Modifiez jusqu’à trois images avec un maximum de trois LoRA et des réglages précis de guidage, d’étapes, de taille, de graine et de format.

Instruction requise décrivant la modification, le sujet ou le style souhaité.
Image 1
Tableau obligatoire d’URL d’images sources. Le tableau peut être vide et accepte au maximum 3 éléments.
LoRA #1
URL ou ID de dépôt HuggingFace (propriétaire/repo) des poids LoRA.
Facteur d'échelle pour l'application LoRA (0,0 à 4,0).
Liste facultative pouvant contenir jusqu'à 3 adaptateurs LoRA, chacun avec un `path` et un `scale`.
Contrôle dans quelle mesure le résultat suit l'invite, de 0 à 20.
Nombre d'étapes d'inférence, de 4 à 50.
Sélectionne l’un des six préréglages de taille exacte. Ce schéma n'a pas de champ `Custom`, largeur ou hauteur.
Format de sortie. Les valeurs exactes sont `jpeg`, `png` et `webp`.
Graine entière nullable utilisée pour des comparaisons répétables.
Idle
The rate is $0.021 per image.

Présentation de Flux 2 LoRA Edit

Flux 2 LoRA Edit associe un `prompt` obligatoire et la liste obligatoire `image_urls` à des adaptateurs LoRA facultatifs. `image_urls` accepte de 0 à 3 images et `loras` de 0 à 3 entrées. Chaque entrée LoRA peut fournir dans `path` une URL ou l’identifiant d’un dépôt Hugging Face, ainsi qu’une valeur `scale` comprise entre 0 et 4. La page propose également `guidance_scale` de 0 à 20, `num_inference_steps` de 4 à 50, un `seed` entier pouvant être null, six valeurs exactes pour `image_size` et les formats `jpeg`, `png` et `webp` pour `output_format`.

Flux 2 LoRA sur X : informations et versions

Flux 2 LoRA Edit aperçu#


Flux 2 LoRA Edit combine un tableau prompt requis et un tableau image_urls requis avec des adaptateurs LoRA en option. Il prend en charge jusqu'à trois images sources et trois LoRA, ainsi que des réglages de fidélité au prompt, les étapes d'inférence, le préréglage de taille de sortie, la graine et le format.


Entrées et contrôles#


ParamètreObligatoireValeur par défaut / limitesCe qu'il contrôle
promptOuiExemple de promptModification, sujet ou style souhaité.
image_urlsOui0–3 élémentsImages sources. Le champ est obligatoire même si son tableau est vide.
lorasNon0–3 élémentsAdaptateurs LoRA ; chaque entrée peut contenir path et scale.
guidance_scaleNonPar défaut 2.5; 0–20Force de suivre l’invite.
num_inference_stepsNonPar défaut 28; 4–50Nombre d'étapes d'inférence.
image_sizeNonPar défaut square_hdValeurs exactes : square_hd, square, portrait_4_3, portrait_16_9, landscape_4_3, landscape_16_9.
seedNonPar défaut nullGraine entière nullable ; aucun minimum ou maximum n’est documenté.
output_formatNonPar défaut pngValeurs exactes : jpeg, png, webp.

LoRA entrées#


Chaque entrée dans loras peut contenir :


  • path : une URL de poids LoRA ou un ID de référentiel Hugging Face au format owner/repo.
  • scale : une valeur de 0 à 4, avec une valeur par défaut de 1.

Il n'y a pas de champ lora_scale distinct ; l'échelle appartient à chaque entrée loras.


Flux de travail recommandé#


  1. Ajoutez jusqu'à trois images sources dans image_urls et décrivez le résultat attendu dans prompt.
  2. Ajoutez jusqu'à trois LoRA compatibles, en vérifiant chacun path et en commençant près de la valeur par défaut scale de 1.
  3. Commencez par les valeurs par défaut guidance_scale et num_inference_steps, puis ajustez un paramètre à la fois.
  4. Choisissez l'un des six préréglages exacts image_size ; le schéma n'expose aucun champ Custom, largeur ou hauteur.
  5. Gardez seed fixe pour les comparaisons et sélectionnez output_format comme jpeg, png ou webp.

Portée et limites#


  • image_urls est un champ obligatoire, même si la liste peut être vide.
  • Le schéma n'indique pas les formats d'image source acceptés et ne garantit pas la préservation de la composition, de l'identité ou du texte.
  • Il ne prétend pas qu'un LoRA est compatible, mis en cache, sûr ou sous licence pour une utilisation particulière.
  • Les droits commerciaux dépendent de la licence du modèle de base actuelle, de la licence de chaque LoRA et du contenu prévu.

API et modèle associé#


  • Flux 2 LoRA Edit API
  • Flux 2 LoRA Text-to-Image

Ressources#


  • Hugging Face LoRA models
  • Flux.2-dev
  • Black Forest Labs Flux 2 GitHub

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Questions Fréquemment Posées

Que fait Flux 2 LoRA Edit ?

Il s'agit d'une page d'édition d'images qui combine les champs obligatoires prompt et image_urls avec des adaptateurs LoRA facultatifs. Il prend en charge les contrôles de guidage, d'étape d'inférence, de taille prédéfinie, de graine et de format de sortie.

Puis-je utiliser Flux 2 LoRA Edit à des fins commerciales ?

Le schéma ne précise pas les conditions commerciales. Vérifiez la licence actuelle du modèle de base de Flux 2, la licence pour chaque LoRA chargé via loras, les conditions de RunComfy et les droits associés à la source et au contenu généré.

Quelles sont les limites de l'image et des LoRA ?

image_urls accepte 0 à 3 éléments et reste un champ obligatoire. loras est facultatif et accepte 0 à 3 entrées. Chaque entrée LoRA peut spécifier path et un scale de 0 à 4.

Quels contrôles de génération sont disponibles ?

guidance_scale va de 0 à 20 avec 2.5 par défaut ; num_inference_steps va de 4 à 50 avec 28 par défaut ; seed est un entier nullable ; et output_format prend en charge jpeg, png et webp.

Comment passer de l'interface du modèle à l'API ?

Après avoir testé les champs documentés, ouvrez l'Flux 2 LoRA Edit API et utilisez les mêmes paramètres de requête. Suivez la documentation actuelle de l'API pour l'authentification, l'état de la demande, les limites de débit, la facturation et la gestion des sorties.

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