flux-2/lora/edit
最大 3 枚の画像を最大 3 個の LoRA で編集し、ガイダンス、推論ステップ、サイズ、シード、出力形式を細かく調整できます。
OpenAI の GPT Image 2.6 Flare Edit は、最大 16 個の参照とオプションのマスクまたはマークアップ レイヤーを使用して、最大 4K で既存の画像を単純な命令から数秒で書き直します。
GPT Image 2.6 Flare Image Edit を使用すると、変更を記述して適用するための手動レタッチを利用して、e コマース、ソーシャル、ブランド チームがバリエーションを迅速に作成できるようになります。
開発者の場合、RunComfy 上の GPT Image 2.6 Flare Image Edit はブラウザーと HTTP API 経由の両方で使用できるため、モデルを自分でホストしたりスケールしたりする必要はありません。
以下に最適: 製品写真のバリエーション | 背景とシーンの交換 | ソーシャル投稿の更新
GPT Image 2.6 Flare Image Edit は、GPT Image 2.6 ファミリの速度重視の編集モードです。 ソース写真と書面による指示を与えると、GPT Image 2.6 Flare Image Edit は要求した内容のみを変更します。
編集を正確な位置に配置する必要がある場合、GPT Image 2.6 Flare Image Edit は最初の画像の上に描画されたマスクまたはマークアップ レイヤーを受け入れるため、文言のみに依存する必要はありません。
| パラメータ | 必須 | タイプ | デフォルト | 範囲 / オプション | 説明 |
|---|---|---|---|---|---|
| images* | はい (*) | URLの配列 | — | 1 – 16 の画像 | 編集や結合するための元の画像。最初の画像がメインのキャンバスです。 |
| prompt* | はい (*) | 文字列 | — | — | 何を変更し、何を保持するかを説明する指示。 |
| mask_image | いいえ | 画像URL | — | — | 白い部分は編集され、黒い部分はそのまま残ります（最初の画像のみ）。 |
| markup_image | いいえ | 画像URL | — | — | 最初の画像の上に円、矢印、またはメモがある透明なPNG。 |
| aspect_ratio | いいえ | 文字列 | auto | auto, 1:1, 3:2, 2:3, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9, 2:1, 1:2, 3:1, 1:3, 9:21 | autoは最初の画像の形状を保持します。 |
| resolution | いいえ | 文字列 | 1k | 1k, 2k, 4k | 出力サイズの階層。 |
| quality | いいえ | 文字列 | medium | low, medium, high, xhigh, max | レンダリングの労力；上位のレベルほどコストが高い。 |
| complexity | いいえ | 文字列 | high | low, medium, high | 作図前のレイアウト計画；すべてのレベルで同じ価格。 |
| output_format | いいえ | 文字列 | png | png, jpeg, webp | 編集された画像のファイル形式。 |
| 画質 | 1K | 2K | 4K |
|---|---|---|---|
| low | $0.064 | $0.095 | $0.159 |
| medium | $0.095 | $0.154 | $0.254 |
| high | $0.111 | $0.175 | $0.301 |
| xhigh | $0.185 | $0.301 | $0.523 |
| max | $0.396 | $0.650 | $1.072 |
価格は出力画像ごとに表示され、入力画像 1 つが含まれます。
最大 3 枚の画像を最大 3 個の LoRA で編集し、ガイダンス、推論ステップ、サイズ、シード、出力形式を細かく調整できます。
必須の画像とテキスト指示を使って編集し、プロンプト拡張、2 種類の出力解像度、シード、出力形式を設定できます。
LoRA を使って構造と人物の一貫性を保ちながら、画像を精密に編集できるモデルです。
テキストから画像を生成し、ネガティブプロンプト、6種類の構図、サンプリング設定を調整できます。
Qwen Image 2.1 T2I: 1K/2K のネイティブ透明性を持つ静止画
テキスト指示と最大10枚の元画像を使って編集し、7種類の出力サイズとJPEGまたはPNGを選択できます。
GPT Image 2.6 Flare Image Edit は、平易な言語の指示に従って既存の画像を変更し、数秒以内に結果を返します。 チームは、製品写真のバリエーション、背景の交換、季節ごとの更新、ソーシャル投稿の迅速な更新に GPT Image 2.6 Flare Image Edit を使用します。
GPT Image 2.6 Flare Image Edit は 1 回のリクエストで最大 16 個の入力画像を受け入れるため、製品、人物、シーンを組み合わせることができます。 最初の画像はメイン キャンバスとして機能します。GPT Image 2.6 Flare Image Edit はそれにマスク、マークアップ、自動アスペクト比を適用します。
マスクは、GPT Image 2.6 Flare Image Edit に最初の画像のどこを変更するかを正確に伝えます。白い部分は編集され、黒い部分は保持されます。 マークアップ イメージは、GPT Image 2.6 Flare Image Edit の編集場所と方法を示す、円、矢印、またはメモが付いた透明な PNG です。 両方ではなく、どちらか一方を使用してください。
プロンプトでは、変更しないといけないものを明確に述べます。たとえば、顔、ポーズ、ロゴを変更しないで、必要な変更のみを説明します。 対象を絞った小さな変更の場合、タイトなマスクによって GPT Image 2.6 Flare Image Edit に強固な境界が与えられ、その外側のすべてが保護されます。
GPT Image 2.6 Flare Image Edit はターンアラウンドタイムを優先し、探索や大量のバリエーションに適しています。 Sunburst 編集モデルは、編集を繰り返しても細かいディテールをより安定させるために画像ごとに時間がかかるため、多くのチームが最初に GPT Image 2.6 Flare Image Edit でアイデアを試し、最後に Sunburst で仕上げます。
GPT Image 2.6 Flare Image Edit は、品質が低から最高、複雑さが低から高の 1k、2k、または 4k で png、jpeg、または webp を返します。 最初の画像の形状を維持するには、aspect_ratio を自動のままにするか、15 の固定比率から 1 つを選択します。 電流制限については、GPT Image 2.6 Flare Image Edit の RunComfy パラメータ パネルを確認してください。
はい。 RunComfy モデル UI で GPT Image 2.6 Flare Image Edit の命令をテストし、実稼働パイプライン用に同じパラメーターを RunComfy API に送信します。 インフラストラクチャを管理せずに、ホスト型エンドポイントとして GPT Image 2.6 Flare Image Edit を取得します。
GPT Image 2.6 Flare Image Edit は、1 つの入力画像を含む出力画像ごとに品質と解像度ごとに請求されます。低品質の $0.064 (1K) から最高品質の $1.072 (4K) までです。 中サイズの 1K の価格は $0.095 です。 追加の参照イメージごとに $0.016 が追加され、GPT Image 2.6 Flare Image Edit を使用する場合、マスクまたはマークアップ イメージによって $0.016 が追加されます。
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