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Flux 2 LoRA Edit: 다중 이미지 및 다중 LoRA 편집 | RunComfy

blackforestlabs/flux-2/lora/edit

최대 3개의 이미지와 3개의 LoRA를 사용하고 가이던스, 단계, 크기, 시드, 출력 형식을 정확히 조정하세요.

원하는 편집, 주제 또는 스타일을 설명하는 필수 지침입니다.
Image 1
소스 이미지 URL의 필수 배열입니다. 배열은 비어 있을 수 있으며 최대 3개의 항목을 허용합니다.
LoRA #1
LoRA 가중치의 URL 또는 HuggingFace 저장소 ID(소유자/저장소)입니다.
LoRA 애플리케이션의 스케일 팩터(0.0~4.0).
각각 `path` 및 `scale`가 포함된 최대 3개의 LoRA 어댑터로 구성된 선택적 목록입니다.
결과가 프롬프트를 얼마나 강력하게 따르는지를 0에서 20까지 제어합니다.
추론 단계 수(4~50).
6개의 정확한 크기 사전 설정 중 하나를 선택합니다. 이 스키마에는 `Custom`, 너비 또는 높이 필드가 없습니다.
출력 형식. 정확한 값은 `jpeg`, `png`, `webp`입니다.
반복 가능한 비교에 사용되는 Null 가능 정수 시드입니다.
Idle
The rate is $0.021 per image.

Flux 2 LoRA Edit 소개

Flux 2 LoRA Edit는 필수 `prompt`와 `image_urls` 배열에 선택 사항인 LoRA 어댑터를 결합해 이미지를 편집합니다. `image_urls`는 0~3개, `loras`는 0~3개의 항목을 허용합니다. 각 LoRA 항목의 `path`에는 URL 또는 Hugging Face 저장소 ID를, `scale`에는 0~4의 값을 지정할 수 있습니다. 이 밖에도 0~20 범위의 `guidance_scale`, 4~50 범위의 `num_inference_steps`, null을 허용하는 정수 `seed`, 6가지 고정 `image_size`, `jpeg`·`png`·`webp` 중 하나인 `output_format`을 설정할 수 있습니다.

X의 Flux 2 LoRA: 통계 및 릴리스

Flux 2 LoRA Edit 개요#


Flux 2 LoRA Edit는 필수 prompt와 image_urls 배열에 선택적 LoRA 어댑터를 결합합니다. 소스 이미지와 LoRA를 각각 최대 3개까지 지원하며, 프롬프트 반영 강도, 추론 단계, 출력 크기 프리셋, 시드, 출력 형식을 조절할 수 있습니다.


입력 및 컨트롤#


매개변수필수기본값/한도제어 대상
prompt예예시 프롬프트원하는 편집, 주제 또는 스타일입니다.
image_urls예0~3개소스 이미지. 해당 배열이 비어 있더라도 필드는 필수입니다.
loras아니요0~3개LoRA 어댑터로, 각 항목에는 path 및 scale가 포함될 수 있습니다.
guidance_scale아니요기본값 2.5; 0–20프롬프트 반영 강도입니다.
num_inference_steps아니요기본값 28; 4–50추론 단계 수.
image_size아니요기본값 square_hd정확한 값: square_hd, square, portrait_4_3, portrait_16_9, landscape_4_3, landscape_16_9.
seed아니요기본값 nullnull을 허용하는 정수 시드입니다. 최소값이나 최대값은 문서화되어 있지 않습니다.
output_format아니요기본값 png정확한 값: jpeg, png, webp.

LoRA 항목#


loras의 각 항목에는 다음이 포함될 수 있습니다.


  • path: owner/repo 형식의 LoRA 가중치 URL 또는 Hugging Face 저장소 ID입니다.
  • scale: 0부터 4까지의 값, 기본값은 1입니다.

별도의 lora_scale 필드는 없으며, scale은 각 loras 항목 내에 속합니다.


권장 워크플로#


  1. image_urls에 최대 3개의 소스 이미지를 추가하고 prompt에 의도한 결과를 설명합니다.
  2. 최대 3개의 호환되는 LoRA를 추가하고 각 path를 확인하고 기본값인 scale 1 근처에서 시작합니다.
  3. 기본 guidance_scale 및 num_inference_steps로 시작한 다음 한 번에 하나씩 설정을 조정합니다.
  4. 6개의 정확한 image_size 사전 설정 중 하나를 선택하십시오. 스키마는 Custom, 너비 또는 높이 필드를 노출하지 않습니다.
  5. 비교를 위해 seed를 고정하고 output_format을 jpeg, png 또는 webp로 선택합니다.

범위 및 제한 사항#


  • image_urls는 필수 필드이지만 배열이 비어 있어도 됩니다.
  • 스키마는 허용되는 소스 이미지 형식을 명시하지 않으며 구도, 정체성, 텍스트의 보존을 보장하지 않습니다.
  • LoRA가 호환되거나, 캐시되거나, 안전하거나, 특정 용도로 라이선스가 부여되었다고 주장하지 않습니다.
  • 상업적 권리는 현재 기본 모델 라이선스, 각 LoRA의 라이선스 및 의도된 콘텐츠에 따라 다릅니다.

API 및 관련 모델#


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

리소스#


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

관련 모델

seedream-4-5/sequential

텍스트로 최대 15장의 이미지 묶음을 생성하고 11개의 해상도 옵션 중에서 선택하세요.

gpt-4o-image/text-to-image

프롬프트를 정밀하게 제어해 사실적이고 글자 표현이 정확한 이미지를 생성합니다.

qwen-edit-2509/lora/next-scene

필수 프롬프트와 원본 이미지 한 장을 바탕으로 다음 장면을 표현한 편집 이미지를 만듭니다. 여섯 가지 출력 크기, 2~50회 추론 단계, 0~20의 가이던스 스케일(기본값: 6), 1~4장의 결과, 시드, JPEG 또는 PNG 출력을 설정할 수 있습니다.

ideogram-v3/reframe

Ideogram 3 Reframe으로 이미지의 화면비와 해상도를 변경합니다.

z-image/turbo/inpainting/lora

제품 이미지와 크리에이티브 소재를 필요에 따라 LoRA와 함께 빠르고 정밀하게 인페인팅합니다.

grok-2/image

텍스트 프롬프트로 요청당 1~10개의 이미지를 생성합니다.

자주 묻는 질문

Flux 2 LoRA Edit로 무엇을 할 수 있나요?

필수 prompt 및 image_urls 필드를 선택적인 LoRA 어댑터와 결합한 이미지 편집 페이지입니다. 가이던스 강도, 추론 단계, 크기 사전 설정, 시드 및 출력 형식 제어를 지원합니다.

Flux 2 LoRA Edit을 상업적으로 사용할 수 있나요?

스키마에는 상업적 용어가 명시되어 있지 않습니다. 현재 Flux 2 기본 모델 라이선스, loras를 통해 로드된 모든 LoRA에 대한 라이선스, RunComfy의 약관, 소스 및 생성된 콘텐츠와 관련된 권리를 확인하세요.

이미지와 LoRA 제한은 무엇인가요?

image_urls는 0~3개의 항목을 허용하며 여전히 필수 필드입니다. loras는 선택 사항이며 0~3개의 항목을 허용합니다. 각 LoRA 항목은 path 및 scale를 0에서 4까지 지정할 수 있습니다.

어떤 세대 제어를 사용할 수 있나요?

guidance_scale 범위는 0~20이며 기본값은 2.5입니다. num_inference_steps 범위는 4~50이며 기본값은 28입니다. seed는 널 입력 가능 정수입니다. output_format는 jpeg, png 및 webp를 지원합니다.

모델 인터페이스에서 API로 어떻게 이동합니까?

문서화된 필드를 테스트한 후 Flux 2 LoRA Edit API를 열고 동일한 요청 매개변수를 사용합니다. 인증, 요청 상태, 요율 제한, 청구 및 출력 처리에 대한 최신 API 문서를 따르세요.

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Flux 2 LoRA 창작물의 예