flux-1-kontext/dev/image-to-image
テキストだけで直感的に画像編集、複数レイヤー制御とスタイル記憶対応
| Parameter | Type | Default/Range | 説明 |
|---|---|---|---|
| image_url | string | Required | 入力画像のURL。 |
| prompt | string | Optional | レイヤー構造と画像コンテンツに関するガイダンス。 |
| negative_prompt | string | Optional | 除外する要素。 |
| num_layers | integer | Default: 4; Range: 1-10 | 生成するRGBAレイヤーの数。 |
| num_inference_steps | integer | Default: 28; Range: 1-50 | 推論ステップの数。 |
| guidance_scale | float | Default: 5; Range: 1-20 | 結果が prompt にどれだけ近いか。 |
| seed | integer | Default: 0 | 再現可能な結果を得るための固定 seed。 |
| output_format | string | Options: png, webp; Default: png | 出力画像フォーマット。透明性を維持する必要がある場合は、png をお勧めします。 |
RunComfy API はブラウザ インターフェースと同じフィールドを使用します。 image_urlは必須です。 prompt と negative_prompt はオプションのコントロールです。応答には、エディターまたは自動化されたパイプラインで使用するために生成されたレイヤー アセットが含まれています。
Qwen Image Layered の API エンドポイント
フラット画像の特定領域を編集するには、Qwen-Image-Edit-2509 を試してください。
テキストだけで直感的に画像編集、複数レイヤー制御とスタイル記憶対応
Flux 2 Turbo Edit は最大 4 枚の参照画像をテキスト指示に沿って編集し、サイズや出力形式も細かく設定できます。
プロンプトから1〜4枚の画像を生成し、アスペクト比、解像度、形式、返却方法を設定できます。
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。
FLUX1.1 Pro Ultraで最大2Kの写実的な画像を生成します。
テキストから画像を生成し、最大3つのLoRAアダプター、画像サイズ、適用強度、シードを調整できます。
1 つの入力画像を、意味的に分離された複数の RGBA レイヤーに分解します。各レイヤーは透明度を保持し、個別に移動、色変更、編集、合成を行うことができます。
このモデルは Apache-2.0 に基づいてリリースされており、ライセンス条項に基づいて商用利用が許可されています。入力画像に対する権利を保持し、コンテンツ内のサードパーティの知的財産を尊重する必要があります。
num_layers の範囲は 1 ～ 10、num_inference_steps の範囲は 1 ～ 50、guidance_scale の範囲は 1 ～ 20 です。エンドポイントは、解像度設定や prompt トークン制限を公開しません。
このページでは image_url が1つ必須です。必要に応じて、画像をどのようにレイヤー分解するか指示する prompt と negative_prompt も指定できます。ControlNet、IP-Adapter、複数の参照画像に相当する入力項目はありません。
RunComfy ブラウザ インターフェースで設定をテストし、同じ入力フィールドでモデルの RunComfy API エンドポイントを使用します。 image_urlは必須です。必要に応じて、他の公開されたコントロールを追加できます。
公開されたモデルの説明では、Layer3D RoPE の位置埋め込みを持つ VLD-MMDiT バックボーンが識別され、セマンティック要素を分離しながらレイヤー間でコンテキストを共有するように設計されています。
その RGBA-VAE は、共有潜在空間内の RGB および RGBA データを表します。これにより、各セマンティック コンポーネントに対して一貫したアルファ情報が生成され、下流でレイヤーを編集または合成できるようになります。
テキストを含む領域を編集可能なレイヤーに分離できますが、テキストの正確な忠実度は入力と設定によって異なる場合があります。制作環境でレイヤーを使用する前に、重要なタイポグラフィを検査してください。
一般的な用途には、オブジェクトの分離、ブランド資産の適応、UI コンポーネントの抽出、背景の置換、レイアウトのプロトタイピング、アニメーションの準備、VFX 合成などが含まれます。
Qwen Image Edit は、フラット イメージの選択された領域を変更します。 Qwen Image Layered は代わりに、画像を複数の RGBA レイヤーに分解します。これは、レイヤーレベルの編集と合成を繰り返すのに適しています。
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