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FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras · Differential Diffusion

整合

模型 id flux-general/differential-diffusion
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/flux-general/differential-diffusion?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "change_map_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

此請求: ≈$0.138 138 API 點數 · ≈ ₽14.71 在此頁面執行

取得 API 金鑰
Black Forest Labs 圖像編輯 參考輸入 #lora#controlnet#ip-adapter

由變化圖驅動的 FLUX.1 [dev] 影像編輯,可設定各區域的修改強度

在 Doitong 上製作

Doitong 社群使用 FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras 製作的公開作品。一鍵重複使用提示詞。

顯示的公開作品:9
Close-up portrait seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lemb...

Close-up portrait seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lembut kebiruan, dikelilingi bunga teratai berkelopak penuh yang bermekaran indah di permukaan air. Rambutnya pirang pucat tersanggul longgar dengan beberapa helaian tipis jatuh alami membingkai sisi...

Close-up portrait seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lemb...

Close-up portrait seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lembut kebiruan, dikelilingi bunga teratai berkelopak penuh yang bermekaran indah di permukaan air. Rambutnya pirang pucat tersanggul longgar dengan beberapa helaian tipis jatuh alami membingkai sisi...

Prompt Details Seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lembut ...

Prompt Details Seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lembut kebiruan, dikelilingi bunga teratai berkelopak penuh yang bermekaran indah di permukaan air. Rambutnya pirang pucat tersanggul longgar dengan beberapa helaian tipis jatuh alami membingkai sisi...

Seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lembut kebiruan, dikel...

Seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lembut kebiruan, dikelilingi bunga teratai berkelopak penuh yang bermekaran indah di permukaan air. Rambutnya pirang pucat tersanggul longgar dengan beberapa helaian tipis jatuh alami membingkai sisi wajahnya. Ia memeluk...

​"Potret sinematik ultra-realistis close-up seorang anak laki-laki kecil (balita) yang sangat men...

​"Potret sinematik ultra-realistis close-up seorang anak laki-laki kecil (balita) yang sangat menggemaskan dengan mata cokelat besar yang ekspresif, rambut hitam berantakan yang tebal, mengenakan kaus putih kerah henley. Dia berpose dengan kedua tangan terkatup di depan dada, menunjukkan senyum...

​"Potret sinematik ultra-realistis close-up seorang anak laki-laki kecil (balita) yang sangat men...

​"Potret sinematik ultra-realistis close-up seorang anak laki-laki kecil (balita) yang sangat menggemaskan dengan mata cokelat besar yang ekspresif, rambut hitam berantakan yang tebal, mengenakan kaus putih kerah henley. Dia berpose dengan kedua tangan terkatup di depan dada, menunjukkan senyum...

​"Potret sinematik ultra-realistis close-up seorang anak laki-laki kecil (balita) yang sangat men...

​"Potret sinematik ultra-realistis close-up seorang anak laki-laki kecil (balita) yang sangat menggemaskan dengan mata cokelat besar yang ekspresif, rambut hitam berantakan yang tebal, mengenakan kaus putih kerah henley. Dia berpose dengan kedua tangan terkatup di depan dada, menunjukkan senyum...

Foto sinematik hiper-realistis resolusi tinggi menampilkan seorang pria muda Indonesia dengan tub...

Foto sinematik hiper-realistis resolusi tinggi menampilkan seorang pria muda Indonesia dengan tubuh ramping dan proporsional, rambut hitam pendek agak acak, mengenakan jaket kulit hitam, celana riding fit, dan sepatu motor. Ia sedang melakukan aksi freestyle ekstrem dengan motor sport 500cc...

建立請求

控制項是根據模型結構描述生成的。變更設定時,程式碼和價格會同步更新。

•必填

引導圖像生成的提示詞。

•必填 image_url
拖放檔案,或

提供初始圖像的圖像 URL。

•必填
拖放檔案,或

指向變更圖的 URL。

image_size

生成圖像的尺寸。

num_images 預設 1

設定要生成的圖像數量;串流輸出時,此選項固定為 1。

進階 negative_prompt · reference_image_url · output_format · scheduler · sigma_schedule · num_inference_steps · guidance_scale · real_cfg_scale · reference_strength · reference_start · reference_end · base_shift · max_shift · nag_scale · nag_tau · nag_alpha · nag_end · strength · seed · use_real_cfg · use_cfg_zero · enable_safety_checker · use_beta_schedule · loras · control_loras · controlnets · controlnet_unions · ip_adapters · easycontrols · fill_image
預設

預設以 NAG 處理的負面提示詞,用於抑制生成圖像中的指定不想要特徵。

拖放檔案,或

用於 Reference-Only 引導的圖像 URL。

output_format 預設 png

生成圖像的檔案格式。

scheduler 預設 euler

去噪期間使用的排程器。

去噪期間使用的 Sigma 排程。

預設 28

要執行的推論步數。

預設 3.5

圖像選取的提示詞遵循強度,以 CFG (Classifier Free Guidance) 表示。

預設 3.5

圖像選取的提示詞遵循強度,以 CFG (Classifier Free Guidance) 表示。

預設 0.65

reference_only 生成期間參考圖像的影響;未提供參考圖像時,此強度設定不會生效。

預設 0

參考引導起點,以所有時間步的百分比表示。

預設 1

參考引導終點,以所有時間步的百分比表示。

預設 0.5

套用於排程時間步的基準位移。

預設 1.15

套用於排程時間步的最大位移。

預設 3

由 NAG scale 控制的負面提示詞規避;提高此值會使生成圖像較不像負面描述。

預設 2.5

用於隱藏狀態正規化的 NAG tau 設定;建議維持不變。提高此值會削弱正規化,並可能導致圖像意外偏離原圖。

預設 0.25

NAG alpha 設定正面提示詞重新導向正規化引導的程度,該引導結合正面與負面提示詞。此最終加權在較低設定下讓正面提示詞影響更大,在較高設定下減少重新導向。

預設 0.25

NAG 截止點,以生成步驟的比例表示。NAG 執行該初始比例後,FLUX 的原始注意力處理器會接手。

預設 0.85

差異擴散強度,範圍從 0.0 時保留原圖到 1.0 時完全重製。

可重現圖像的種子:模型版本不變時,相同的提示詞與種子會產生相同圖像。

預設 []

其組合效果會產生生成圖像的 LoRA,數量不限。

預設 []

合併為組合設定、用於生成最終圖像的控制圖像 LoRA;提供的數量不限。

預設 []

用於圖像生成的 ControlNet 設定,目前限用單一 ControlNet。

預設 []

用於圖像生成的 ControlNet union 設定,受目前單一 ControlNet 限制。

預設 []

圖像生成期間套用的 IP-Adapter。

預設 []

圖像生成期間套用的 EasyControl 輸入。

引導生成並可為遮罩區域提供內容的輸入圖像。

POST /run/flux-general/differential-diffusion?wait=20 報價 → $0.138
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/flux-general/differential-diffusion?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "change_map_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

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關於 FLUX.1 [dev] with Controlnets and Loras · Differential Diffusion

逐區域轉換來源影像,使用變化圖控制各區域的修改程度。需要 `prompt`、`image_url` 和 `change_map_image_url`。也接受 LoRA、ControlNet、IP-Adapter 與參考影像。`num_inference_steps` 為 1 到 50,`num_images` 最多為 10,輸出格式為 png 或 jpeg。

參數

請傳送標準名稱或原生名稱其中之一,不要同時傳送兩者。 標準名稱

名稱類型 預設值允許值 說明
prompt必填
類型string
引導圖像生成的提示詞。
image_size選填
類型object
square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9
生成圖像的尺寸。
num_inference_steps選填
類型integer
預設值28
1 – 50
要執行的推論步數。
seed選填
類型integer | null
可重現圖像的種子:模型版本不變時,相同的提示詞與種子會產生相同圖像。
loras選填
類型object[]
預設值[]
其組合效果會產生生成圖像的 LoRA,數量不限。
loras[].path必填
類型string
LoRA 權重的位置,以 URL 或路徑指定。
loras[].scale選填
類型object | number
預設值1
LoRA 權重合併至基礎模型前套用的縮放。提供形式為 {"layer_name":layer_scale} 的字典可設定個別層級縮放;未指定的層級使用 1.0。
control_loras選填
類型object[]
預設值[]
合併為組合設定、用於生成最終圖像的控制圖像 LoRA;提供的數量不限。
control_loras[].path必填
類型string
LoRA 權重的位置,以 URL 或路徑指定。
control_loras[].scale選填
類型object | number
預設值1
LoRA 權重合併至基礎模型前套用的縮放。提供形式為 {"layer_name":layer_scale} 的字典可設定個別層級縮放;未指定的層級使用 1.0。
control_loras[].control_image_url必填
類型url · image
提供控制圖像的圖像 URL。
control_loras[].preprocess選填
類型enum
預設值None
cannydepthNone
套用於提供圖像的預處理方法。
controlnets選填
類型object[]
預設值[]
用於圖像生成的 ControlNet 設定,目前限用單一 ControlNet。
controlnets[].path必填
類型string
ControlNet 權重位置,可指定為 URL 或路徑。
controlnets[].config_url選填
類型string | null
可選的 URL,指向 ControlNet 的 config.json 檔案。
controlnets[].variant選填
類型string | null
搭配 Hugging Face 儲存庫金鑰使用的可選變體。
controlnets[].control_image_url必填
類型url · image
提供控制圖像的圖像 URL。
controlnets[].mask_image_url選填
類型url · image
與控制圖像相關聯的遮罩 URL。
controlnets[].mask_threshold選填
類型number
預設值0.5
0.01 – 0.99
遮罩閾值。
controlnets[].conditioning_scale選填
類型number
預設值1
0 – 2
ControlNet 權重合併至基礎模型前套用的縮放。
controlnets[].start_percentage選填
類型number
預設值0
0 – 1
ControlNet 開始影響圖像生成時所占總時間步的百分比。
controlnets[].end_percentage選填
類型number
預設值1
0 – 1
ControlNet 停止影響圖像生成時所占總時間步的百分比。
controlnet_unions選填
類型object[]
預設值[]
用於圖像生成的 ControlNet union 設定,受目前單一 ControlNet 限制。
controlnet_unions[].path必填
類型string
ControlNet 權重位置,可指定為 URL 或路徑。
controlnet_unions[].config_url選填
類型string | null
可選的 URL,指向 ControlNet 的 config.json 檔案。
controlnet_unions[].variant選填
類型string | null
搭配 Hugging Face 儲存庫金鑰使用的可選變體。
controlnet_unions[].controls必填
類型object[]
提供給 ControlNet 的控制圖像及相關模式。
controlnet_unions[].controls[].control_image_url必填
類型url · image
提供控制圖像的圖像 URL。
controlnet_unions[].controls[].mask_image_url選填
類型url · image
與控制圖像相關聯的遮罩 URL。
controlnet_unions[].controls[].control_mode必填
類型enum
cannytiledepthblurposegraylow-quality
Flux Controlnet Union 使用的控制模式。選項:canny 以邊緣引導生成;tile 以圖格引導;depth 以灰階深度圖引導;blur 模糊圖像;pose 以圖像姿勢引導生成;gray 將圖像轉為灰階;low-quality 產生低畫質版本的圖像。
controlnet_unions[].controls[].conditioning_scale選填
類型number
預設值1
0 – 2
ControlNet 權重合併至基礎模型前套用的縮放。
controlnet_unions[].controls[].mask_threshold選填
類型number
預設值0.5
0.01 – 0.99
遮罩閾值。
controlnet_unions[].controls[].start_percentage選填
類型number
預設值0
0 – 1
ControlNet 開始影響圖像生成時所占總時間步的百分比。
controlnet_unions[].controls[].end_percentage選填
類型number
預設值1
0 – 1
ControlNet 停止影響圖像生成時所占總時間步的百分比。
ip_adapters選填
類型object[]
預設值[]
圖像生成期間套用的 IP-Adapter。
ip_adapters[].path必填
類型string
Hugging Face 上的 IP-Adapter 位置。
ip_adapters[].subfolder選填
類型string | null
包含 ip_adapter 權重的子資料夾。
ip_adapters[].weight_name選填
類型string | null
IP-Adapter 權重的 Safetensors 檔名。
ip_adapters[].image_encoder_path必填
類型string
IP-Adapter 圖像編碼器位置,例如 'openai/clip-vit-large-patch14'。
ip_adapters[].image_encoder_subfolder選填
類型string | null
包含圖像編碼器權重的子資料夾。
ip_adapters[].image_encoder_weight_name選填
類型string | null
圖像編碼器名稱。
ip_adapters[].image_url必填
類型url · image
提供給 IP-Adapter 的條件圖像 URL。
ip_adapters[].mask_image_url選填
類型url · image
與控制圖像相關聯的遮罩 URL。
ip_adapters[].mask_threshold選填
類型number
預設值0.5
0.01 – 0.99
遮罩閾值。
ip_adapters[].scale必填
類型number
IP-Adapter 縮放係數。
easycontrols選填
類型object[]
預設值[]
圖像生成期間套用的 EasyControl 輸入。
easycontrols[].control_method_url必填
類型string
控制方法的 safetensor 權重 URL,或支援的識別碼:`canny`、`depth`、`hedsketch`、`inpainting`、`pose`、`seg`、`subject`、`ghibli`。
easycontrols[].scale選填
類型number
預設值1
0 – 2
控制方法縮放係數。
easycontrols[].image_url必填
類型url · image
提供控制輸入的圖像 URL。
easycontrols[].image_control_type必填
類型enum
subjectspatial
圖像控制模式;接受 `spatial` 或 `subject`。
fill_image選填
類型object
引導生成並可為遮罩區域提供內容的輸入圖像。
fill_image.fill_image_url選填
類型url · image
預設值[]
透過 redux prompting 填入內容的圖像 URL。
guidance_scale選填
類型number
預設值3.5
0 – 20
圖像選取的提示詞遵循強度,以 CFG (Classifier Free Guidance) 表示。
real_cfg_scale選填
類型number
預設值3.5
0 – 5
圖像選取的提示詞遵循強度,以 CFG (Classifier Free Guidance) 表示。
use_real_cfg選填
類型boolean
預設值false
傳統 CFG 開關,搭配 XLabs IP-Adapter v1 時會自動啟用。引導行為與 SD1.5 和 SDXL 等模型相同。
use_cfg_zero選填
類型boolean
預設值false
啟用 CFG-zero 初始化取樣,說明見 https://arxiv.org/abs/2503.18886。
num_images選填 num_outputs
類型integer
預設值1
1 – 10
設定要生成的圖像數量;串流輸出時,此選項固定為 1。
enable_safety_checker選填
類型boolean
預設值true
安全檢查,會以黑色圖像取代任何被標記為不安全的圖像。true 會啟用檢查;false 僅對獲得授權的帳戶停用檢查,未獲授權的請求無論如何都會接受檢查。
reference_image_url選填
類型url · image
用於 Reference-Only 引導的圖像 URL。
reference_strength選填
類型number
預設值0.65
-3 – 3
reference_only 生成期間參考圖像的影響;未提供參考圖像時,此強度設定不會生效。
reference_start選填
類型number
預設值0
0 – 1
參考引導起點,以所有時間步的百分比表示。
reference_end選填
類型number
預設值1
0 – 1
參考引導終點,以所有時間步的百分比表示。
base_shift選填
類型number
預設值0.5
0.01 – 5
套用於排程時間步的基準位移。
max_shift選填
類型number
預設值1.15
0.01 – 5
套用於排程時間步的最大位移。
output_format選填
類型enum
預設值png
jpegpng
生成圖像的檔案格式。
use_beta_schedule選填
類型boolean
預設值false
控制是否使用 beta sigmas。
sigma_schedule選填
類型string | null
去噪期間使用的 Sigma 排程。
scheduler選填
類型enum
預設值euler
eulerdpmpp_2m
去噪期間使用的排程器。
negative_prompt選填
類型string
預設值
預設以 NAG 處理的負面提示詞,用於抑制生成圖像中的指定不想要特徵。
nag_scale選填
類型number
預設值3
≤ 10> 1
由 NAG scale 控制的負面提示詞規避;提高此值會使生成圖像較不像負面描述。
nag_tau選填
類型number
預設值2.5
> 0
用於隱藏狀態正規化的 NAG tau 設定;建議維持不變。提高此值會削弱正規化,並可能導致圖像意外偏離原圖。
nag_alpha選填
類型number
預設值0.25
≤ 1> 0
NAG alpha 設定正面提示詞重新導向正規化引導的程度,該引導結合正面與負面提示詞。此最終加權在較低設定下讓正面提示詞影響更大,在較高設定下減少重新導向。
nag_end選填
類型number
預設值0.25
≤ 1> 0
NAG 截止點,以生成步驟的比例表示。NAG 執行該初始比例後,FLUX 的原始注意力處理器會接手。
image_url必填 image
類型url · image
提供初始圖像的圖像 URL。
change_map_image_url必填
類型url · image
指向變更圖的 URL。
strength選填
類型number
預設值0.85
0.01 – 1
差異擴散強度,範圍從 0.0 時保留原圖到 1.0 時完全重製。
必填 標準名稱,也可使用

檔案參數接受公開的 https:// URL、最大 10 MB 的 data: URI,或上傳檔案的 file_url。 檔案

輸出

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "flux-general/differential-diffusion",
  "status": "succeeded",
  "created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
  "started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
  "completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
  "queue_position": null,
  "cost": {
    "credits": 138,
    "usd": "0.138",
    "charged": 138,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "change_map_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  },
  "output": {
    "images": [
      {
        "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
        "width": 1024,
        "height": 768,
        "content_type": "image/jpeg"
      }
    ],
    "timings": {},
    "seed": 42,
    "has_nsfw_concepts": [
      false
    ],
    "prompt": "string"
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "image",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "width": 1024,
      "height": 768,
      "stored": true
    }
  ],
  "error": null,
  "metrics": {
    "inference_seconds": 6.8
  },
  "urls": {
    "self": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
您的檔案,由您選擇每個 outputs[].url 都是儲存空間中的副本:可永久保留(按 GB-月計費),或免費保留 7 天;可透過帳戶設定或 ?storage= 設定。
所有模型使用相同結構圖片、影片和音訊皆包含 type、url、content_type、width、height 和 duration。output 是模型自己的結果物件。
輸出欄位
images
array of object {url, width, height, content_type}生成圖像的檔案資訊。
timings
object
seed
integer圖像生成種子;若輸入未提供種子,則包含隨機選取的值,否則會重複提供的值。
has_nsfw_concepts
array of boolean指出生成的圖像中是否出現 NSFW 概念。
prompt
string圖像生成期間使用的提示詞。

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