| パラメータ名 | タイプ | デフォルト値 | 値の範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| モデル | 文字列 | "フラックス開発" | 「flux-dev」に修正 | 使用されているモデル名。現在は「flux-dev」のみがサポートされています。 |
| プロンプト | 文字列 | - | - | 画像の生成に使用されるテキスト プロンプト (必須)。プロンプトの内容は、生成される画像の内容とスタイルに直接影響します。生成したい画像をできるだけ詳細かつ具体的に記述する必要があります。 |
| 画像 | 文字列 | - | - | 画像間モードの入力画像。出力画像はこの画像と同じアスペクト比になります。画像は、http/https URL またはデータ URL (base64 でエンコードされた画像データ) をサポートする URI の形式で提供する必要があります。 |
| プロンプト強度 | 番号 | 0.8 | 0~1 | 画像から画像へのモードでは、入力画像に対するテキスト プロンプトの強度。値が 1 の場合、入力画像内の情報は完全に置き換えられます。つまり、生成された画像は入力画像とは何の関係もありません。値が 0 の場合、入力イメージは完全に保持され、テキスト プロンプトは無効になります。推奨値は 0.6 ~ 0.9 |
| 出力数 | 整数 | 1 | 1~4 | 生成する画像の数 |
| アスペクト比 | 文字列 | 「1:1」 | 「1:1」、「16:9」、「21:9」、「2:3」、「3:2」、「4:5」、「5:4」、「9:16」、「9:21」 | 画像のアスペクト比を生成し、いくつかの一般的なアスペクト比オプションを提供します。ニーズに応じて選択してください。 |
| 推論ステップ数 | 整数 | 50 | 1~50 | サンプリングの推論ステップの数。推論ステップ数が多いほど画質は向上しますが、生成時間は長くなります。推奨設定は 28 ~ 50 |
| ガイダンス | 番号 | 3.5 | 0~10 | 生成された画像とテキストヒントの関連性と画像の品質/多様性の間のバランスを制御します。 flux-dev モデルでは有効ですが、flux-schnell モデルでは無視されます。値を大きくすると (7 など)、出力はプロンプトにより厳密に一致しますが、画像の全体的な品質と多様性が低下する可能性があります。値が低いほど (2 など)、創造的な自由度が高まりますが、結果として得られる画像はプロンプトとの関連性が低くなる可能性があります。 3 ~ 5 の値を取ることをお勧めします。 |
| 種子 | 整数 | - | 0~2^32-1 | ランダムな種。シードを設定すると毎回確実な画像が生成されます。シードが設定されていない場合、毎回生成される画像はランダムになります。シードを設定すると、再現可能な生成結果を得ることができます。 |
| 出力形式 | 文字列 | "ウェブ" | 「webp」、「jpg」、「png」 | 出力画像の形式。 3 つの一般的な Web 対応形式が提供されています。特別な必要がない場合 は、デフォルトの webp 形式を使用することをお勧めします。 |
| 出力品質 | 整数 | 80 | 0~100 | 出力画像の品質。jpg および webp 形式にのみ有効です。 100 は最高の品質を表し、0 は最低の品質を表します。画質とファイルサイズのバランスをとりたい場合は、80 |
| 安全性チェッカーを無効にする | ブール値 | 本当 | 真、偽 | コンテンツ安全性チェッカーを無効にするかどうか。デフォルトは true です。これは、ユーザーの使用に対するフィルターの影響を最小限に抑えるために、コンテンツ セキュリティ チェックが実行されないことを意味します。 |
| 応答形式 | 文字列 | "URL" | "url"、"b64_json" | 返される画像データ形式、画像アドレスはデフォルトで URL 形式で返されます。 「b64_json」に設定すると、画像データは JSON の Base64 エンコードで直接返され、追加のネットワーク要求が節約されますが、応答データの量は増加します。 |
curl --location --request POST 'https://cn2us02.opapi.win/api/v1/ai/draw/flux/dev' \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--data-urlencode 'model=flux-dev' \
--data-urlencode 'prompt=black forest gateau cake spelling out the words \"OhMyGPT\", tasty, food photography, dynamic shot' \
--data-urlencode 'response_format=b64_json'{
"statusCode": 200,
"message": "Success",
"data": {
"outputs": [
{
"url": "https://replicate.delivery/yhqm/xXbDDptSA7oAD9UrEp8u4nkjpIUi7lvllWNzt9btzEJQvi1E/out-0.webp",
"b64_json": "data:image/webp;base64,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