flux-2/flash/edit
Flux 2 Flash Edit edita até quatro imagens de referência com instruções claras e oferece controle preciso de tamanho e formato de saída.
Qwen Image Layered converte uma imagem RGB de entrada em camadas RGBA editáveis por $0.055 por imagem. Ele separa elementos semanticamente distintos enquanto preserva a transparência, tornando o isolamento de objetos e a edição não destrutiva muito mais rápida. Use num_layers para solicitar de 1 a 10 camadas e, em seguida, oriente a decomposição com prompt e negative_prompt quando necessário. Em RunComfy, o modelo está disponível no navegador e através do HTTP API sem auto-hospedagem.
Ideal para: Isolamento preciso de objetos | Prototipagem Rápida de Layout | Integração de ativos de marca
| Parameter | Type | Default/Range | Descrição |
|---|---|---|---|
| image_url | string | Required | URL da imagem de entrada. |
| prompt | string | Optional | Orientação para a estrutura da camada e conteúdo da imagem. |
| negative_prompt | string | Optional | Elementos a excluir. |
| num_layers | integer | Default: 4; Range: 1-10 | Número de camadas RGBA a serem geradas. |
| num_inference_steps | integer | Default: 28; Range: 1-50 | Número de etapas de inferência. |
| guidance_scale | float | Default: 5; Range: 1-20 | Quão próximo o resultado segue prompt. |
| seed | integer | Default: 0 | Valor seed fixo para resultados reproduzíveis. |
| output_format | string | Options: png, webp; Default: png | Formato da imagem de saída; png é recomendado quando a transparência deve ser preservada. |
A API RunComfy usa os mesmos campos da interface do navegador. image_url é obrigatório; prompt e negative_prompt são controles opcionais. A resposta contém os ativos de camada gerados para uso em um editor ou pipeline automatizado.
Endpoint da API para Qwen Image Layered
Para editar áreas específicas de uma imagem plana, tente Qwen-Image-Edit-2509.
Flux 2 Flash Edit edita até quatro imagens de referência com instruções claras e oferece controle preciso de tamanho e formato de saída.
Transforme visuais com Seedream 4.5 Edit edição de imagens para criação fotorrealista e consistência de marca precisa.
Edite uma imagem de origem a partir de uma instrução escrita, com um prompt negativo opcional, semente, modos de raciocínio e saída JPEG ou PNG.
Gere uma nova imagem a partir de um prompt de texto com seis predefinições de tamanho fixo, controle de propagação e saída JPEG ou PNG.
Substitua com o Ideogram 3 o fundo de uma imagem usando um prompt.
Gere imagens a partir de texto e defina a proporção 16:9, 9:16 ou 1:1, a resolução 1080p, 2k ou 4k e o valor de seed.
Ele decompõe uma imagem de entrada em múltiplas camadas RGBA semanticamente separadas. Cada camada mantém a transparência e pode ser movida, recolorida, editada ou composta de forma independente.
O modelo é lançado sob Apache-2.0, o que permite o uso comercial sob os termos da licença. Você ainda deve ter os direitos sobre a imagem inserida e respeitar qualquer propriedade intelectual de terceiros no conteúdo.
num_layers varia de 1 a 10, num_inference_steps de 1 a 50 e guidance_scale de 1 a 20. O terminal não expõe uma configuração de resolução ou um limite de token prompt.
Nenhuma dessas entradas é exposta no esquema deste endpoint. Requer um image_url e opcionalmente aceita prompt e negative_prompt para orientar a decomposição.
Teste as configurações na interface do navegador RunComfy e, em seguida, use o endpoint da API RunComfy do modelo com os mesmos campos de entrada. image_url é obrigatório; os outros controles expostos podem ser adicionados conforme necessário.
A descrição do modelo publicado identifica um backbone VLD-MMDiT com embeddings posicionais Layer3D RoPE, projetado para compartilhar contexto entre camadas enquanto mantém os elementos semânticos separados.
Seu RGBA-VAE representa dados RGB e RGBA em um espaço latente compartilhado. Isso ajuda a produzir informações alfa consistentes para cada componente semântico para que as camadas possam ser editadas ou compostas posteriormente.
Ele pode separar regiões contendo texto em camadas editáveis, mas a fidelidade exata do texto pode variar de acordo com a entrada e as configurações. Inspecione tipografias importantes antes de usar as camadas na produção.
Os usos típicos incluem isolamento de objetos, adaptação de ativos de marca, extração de componentes de UI, substituição de plano de fundo, prototipagem de layout, preparação de animação e composição VFX.
Qwen Image Edit modifica regiões selecionadas de uma imagem plana. Em vez disso, Qwen Image Layered decompõe uma imagem em várias camadas RGBA, o que é mais adequado para edição e composição repetidas em nível de camada.
RunComfy é a principal ComfyUI plataforma, oferecendo ComfyUI online ambiente e serviços, juntamente com fluxos de trabalho do ComfyUI apresentando visuais impressionantes. RunComfy também oferece AI Models, permitindo que artistas utilizem as mais recentes ferramentas de AI para criar arte incrível.
