logo
RunComfy
  • ComfyUI
  • EntraîneurNouveau
  • Modèles
  • API
  • Tarification
discord logo
MODÈLES
Explorer
Tous les modèles
BIBLIOTHÈQUE
Générations
APIS DE MODÈLES
Documentation API
Clés API
COMPTE
Utilisation

Z Image Turbo ControlNet : génération image-à-image structurée avec LoRAs | RunComfy

tongyi-mai/z-image/turbo/controlnet/lora

Génération de guide avec une image d'entrée, quatre modes de prétraitement, une synchronisation de contrôle 0 à 1, jusqu'à trois LoRAs et 1 à 8 étapes d'inférence.

Table des matières

1. Démarrage2. Authentification3. Référence APISoumettre une requêteStatut de la requêteRécupérer les résultatsAnnuler une requête4. Fichiers en entréeFichier hébergé (URL)5. SchémaSchéma d'entréeSchéma de sortie

1. Démarrage

Utilisez l'API RunComfy pour exécuter tongyi-mai/z-image/turbo/controlnet/lora. Pour les entrées et sorties acceptées, voir le schéma.

curl --request POST \
  --url https://model-api.runcomfy.net/v1/models/tongyi-mai/z-image/turbo/controlnet/lora \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Authorization: Bearer <token>" \
  --data '{
    "prompt": "ultra-realistic interior rendering of a modern minimalist apartment living space with floor-to-ceiling glass windows on the right side, filling the room with soft natural daylight. A sleek light gray sectional sofa and a low rectangular coffee table with a matte finish sit on pale wood flooring. The walls are smooth and painted white, creating a clean and airy aesthetic. In the background, a green indoor plant adds a subtle touch of nature. The composition features high ceilings, long hallway perspective, and a serene, uncluttered atmosphere. Rendered in 8k, photorealistic, global illumination, unreal engine, architectural photography style, shot with a wide-angle lens, soft shadows, natural lighting.",
    "image_url": "https://playgrounds-storage-public.runcomfy.net/tools/7267/media-files/depth.jpg",
    "loras": [
      {
        "path": "alibaba-pai/Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union",
        "scale": 1
      }
    ]
  }'

2. Authentification

Définissez la variable d'environnement YOUR_API_TOKEN avec votre clé API (gestion dans Profil) et incluez à chaque requête un jeton Bearer dans l'en-tête Authorization : Authorization: Bearer $YOUR_API_TOKEN.

3. Référence API

Soumettre une requête

Soumettez une tâche de génération asynchrone et recevez immédiatement un request_id ainsi que des URLs pour le statut, les résultats et l'annulation.

curl --request POST \
  --url https://model-api.runcomfy.net/v1/models/tongyi-mai/z-image/turbo/controlnet/lora \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --header "Authorization: Bearer <token>" \
  --data '{
    "prompt": "ultra-realistic interior rendering of a modern minimalist apartment living space with floor-to-ceiling glass windows on the right side, filling the room with soft natural daylight. A sleek light gray sectional sofa and a low rectangular coffee table with a matte finish sit on pale wood flooring. The walls are smooth and painted white, creating a clean and airy aesthetic. In the background, a green indoor plant adds a subtle touch of nature. The composition features high ceilings, long hallway perspective, and a serene, uncluttered atmosphere. Rendered in 8k, photorealistic, global illumination, unreal engine, architectural photography style, shot with a wide-angle lens, soft shadows, natural lighting.",
    "image_url": "https://playgrounds-storage-public.runcomfy.net/tools/7267/media-files/depth.jpg",
    "loras": [
      {
        "path": "alibaba-pai/Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union",
        "scale": 1
      }
    ]
  }'

Statut de la requête

Récupère l'état actuel pour un request_id (« in_queue », « in_progress », « completed » ou « cancelled »).

curl --request GET \
  --url https://model-api.runcomfy.net/v1/requests/{request_id}/status \
  --header "Authorization: Bearer <token>"

Récupérer les résultats

Récupère les sorties finales et métadonnées pour le request_id ; si le travail n'est pas terminé, la réponse indique l'état actuel pour poursuivre le polling.

curl --request GET \
  --url https://model-api.runcomfy.net/v1/requests/{request_id}/result \
  --header "Authorization: Bearer <token>"

Annuler une requête

Annule un travail en file d'attente via request_id ; les travaux en cours ne peuvent pas être annulés.

curl --request POST \
  --url https://model-api.runcomfy.net/v1/requests/{request_id}/cancel \
  --header "Authorization: Bearer <token>"

4. Fichiers en entrée

Fichier hébergé (URL)

Fournissez une URL HTTPS accessible publiquement. L'hôte doit autoriser les récupérations côté serveur (sans login/cookies), sans limitation de débit ni blocage des bots. Recommandé : images ≤ 50 Mo (~4K), vidéos ≤ 100 Mo (~2–5 min en 720p). Préférez des URL stables ou pré-signées pour les actifs privés.

5. Schéma

Schéma d'entrée

{
  "type": "object",
  "title": "Schéma d'entrée",
  "required": [
    "prompt",
    "image_url",
    "loras"
  ],
  "properties": {
    "prompt": {
      "title": "Prompt",
      "description": "",
      "type": "string",
      "default": "ultra-realistic interior rendering of a modern minimalist apartment living space with floor-to-ceiling glass windows on the right side, filling the room with soft natural daylight. A sleek light gray sectional sofa and a low rectangular coffee table with a matte finish sit on pale wood flooring. The walls are smooth and painted white, creating a clean and airy aesthetic. In the background, a green indoor plant adds a subtle touch of nature. The composition features high ceilings, long hallway perspective, and a serene, uncluttered atmosphere. Rendered in 8k, photorealistic, global illumination, unreal engine, architectural photography style, shot with a wide-angle lens, soft shadows, natural lighting."
    },
    "image_url": {
      "title": "Image",
      "description": "URL de l’image d’entrée utilisée pour la génération basée sur ControlNet.",
      "type": "string",
      "default": "https://playgrounds-storage-public.runcomfy.net/tools/7267/media-files/depth.jpg"
    },
    "loras": {
      "title": "LoRA",
      "description": "Liste des LoRA à appliquer (maximum 3).",
      "type": "array",
      "default": [
        {
          "path": "alibaba-pai/Z-Image-Turbo-Fun-Controlnet-Union",
          "scale": 1
        }
      ],
      "items": {
        "path": {
          "title": "Chemin LoRA",
          "description": "URL, ID du référentiel HuggingFace (propriétaire/dépôt) vers lora Weights.",
          "type": "string",
          "format": "str",
          "default": ""
        },
        "scale": {
          "title": "Échelle LoRA",
          "description": "Echelle du modèle LoRA.",
          "type": "float",
          "format": "float_slider_with_range",
          "minimum": 0,
          "maximum": 4,
          "default": 1
        }
      },
      "maxItems": 3,
      "minItems": 0
    },
    "image_size": {
      "title": "Format d’image (L:H)",
      "description": "",
      "type": "string",
      "enum": [
        "square_hd",
        "square",
        "portrait_4_3",
        "portrait_16_9",
        "landscape_4_3",
        "landscape_16_9",
        "auto"
      ],
      "default": "auto"
    },
    "control_scale": {
      "title": "Échelle de contrôle",
      "description": "Contrôle l'importance avec laquelle les conditions ControlNet affectent la sortie.",
      "type": "float",
      "default": 0.9,
      "minimum": 0,
      "maximum": 1
    },
    "control_start": {
      "title": "Démarrage de contrôle",
      "description": "Spécifie le point de départ du conditionnement ControlNet pendant la génération.",
      "type": "float",
      "default": 0,
      "minimum": 0,
      "maximum": 1
    },
    "control_end": {
      "title": "Fin du contrôle",
      "description": "Spécifie le point final du conditionnement ControlNet pendant la génération.",
      "type": "float",
      "default": 0.4,
      "minimum": 0,
      "maximum": 1
    },
    "preprocess": {
      "title": "Prétraitement",
      "description": "Définit quel prétraitement (le cas échéant) sera appliqué à l’image d’entrée ControlNet.",
      "type": "string",
      "enum": [
        "none",
        "canny",
        "depth",
        "pose"
      ],
      "default": "none"
    },
    "num_inference_steps": {
      "title": "Nombre d’étapes d’inférence",
      "description": "Spécifie le nombre d'étapes d'inférence pendant la génération.",
      "type": "integer",
      "default": 8,
      "minimum": 1,
      "maximum": 8
    },
    "seed": {
      "title": "Graine",
      "description": "",
      "type": "integer",
      "default": 0
    },
    "enable_prompt_expansion": {
      "title": "Invite magique",
      "description": "Permet une expansion rapide et automatique pour améliorer les résultats ; augmente le coût de 0,0025 crédits par demande.",
      "type": "boolean",
      "default": false
    },
    "output_format": {
      "title": "Format de sortie",
      "description": "Spécifie le format de l'image de sortie.",
      "type": "string",
      "enum": [
        "jpeg",
        "png",
        "webp"
      ],
      "default": "png"
    }
  }
}

Schéma de sortie

{
  "output": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "image": {
        "type": "string",
        "format": "uri",
        "description": "URL d'une seule image"
      },
      "video": {
        "type": "string",
        "format": "uri",
        "description": "URL d'une seule vidéo"
      },
      "images": {
        "type": "array",
        "description": "plusieurs URLs d'images",
        "items": {
          "type": "string",
          "format": "uri"
        }
      },
      "videos": {
        "type": "array",
        "description": "plusieurs URLs de vidéos",
        "items": {
          "type": "string",
          "format": "uri"
        }
      }
    }
  }
}
Suivez-nous
  • LinkedIn
  • Facebook
  • Instagram
  • Twitter
Support
  • Discord
  • Email
  • État du système
  • affilié
Modèles vidéo
  • MiniMax H3 Open
  • FLUX 3 Image to Video
  • MiniMax H3 Open Image to Video
  • Wan 2.6 Flash
  • Happy Horse 1.1 reference to video
  • Seedance 1.5 Pro Text to Video
  • Voir tous les modèles →
Modèles d'images
  • Seedream 5.0 Pro Image Edit
  • Flux 2 Flash Edit
  • Nano Banana Pro
  • seedream 4.0
  • GPT Image 2
  • Qwen Image Edit 2511 LoRA
  • Voir tous les modèles →
Légal
  • Conditions d'utilisation
  • Politique de confidentialité
  • Politique relative aux cookies
RunComfy
Droits d'auteur 2026 RunComfy. Tous droits réservés.

RunComfy est la première ComfyUI plateforme, offrant des ComfyUI en ligne environnement et services, ainsi que des workflows ComfyUI proposant des visuels époustouflants. RunComfy propose également AI Models, permettant aux artistes d'utiliser les derniers outils d'IA pour créer des œuvres d'art incroyables.